完善的基础设施与数据飞轮

要想让大模型在企业中发挥最大价值，必须先打好基础设施的根基。优质的基础设施不仅包括先进的异构计算平台，用以屏蔽底层芯片的复杂性，还需要具备易用的大模型工程平台，配套成熟的模型和开发工具链，降低开发门槛，提升效率。同时，这些平台必须满足企业级需求，如高度定制化、大规模应用、高可用性和高安全性。

随着人工智能应用上线，企业将不断积累宝贵的业务数据，这些数据经过反馈和迭代，会形成“数据飞轮”，推动模型持续优化，进一步提升企业竞争力。此外，企业在选择基础设施合作伙伴时，也应关注其是否具备全栈技术服务能力，能在产品之外提供陪伴式服务，助力企业真正打通从技术到应用创新的“最后一公里”。

人工智能原生思维与组织变革

相比单纯“+AI”改造业务，真正的竞争力在于企业能否成为“人工智能原生”。这不仅体现在产品和服务上，更要求员工、管理者和组织架构具备AI原生思维。大模型的通用性推动了资源集约化，未来的组织形态可能从传统金字塔转向“公章型”：顶层是具有行业专业知识的管理者负责战略与路线规划，中间层缩减甚至消失，底层是高效执行团队。这样的模式要求管理者避免成为战略瓶颈，并发挥行业洞察优势。与此同时，大模型降低了人机交互的门槛，让员工能用自然语言直接编程和迭代创意，从而释放创造力，提升生产力。为了推动转型，企业管理者需普及AI知识、提升员工技能，并通过制度设计与创新机制，建立AI原生的组织环境。正如从PC时代到移动时代的跨越催生了外卖、地图、短视频等新业态，人工智能时代的来临同样要求企业在思维模式上完成根本性转变，才能抓住新机遇、创造新价值。

补充：“公章型”之所以得名，是因为它借用了“公章”在组织中的象征意义：公章是企业或机构意志与权威的唯一出口，代表最高决策层或负责人对外的授权和背书。对应到组织架构，“公章型”强调顶层集中战略与授权，像公章一样决定组织方向和边界，中间管理层被压缩甚至消失，底层执行团队直接承接并执行顶层意图。

低试错成本，激发创新动力

创新离不开大量试错，但试错往往伴随高资源消耗，许多企业在“试对”之前就已耗尽资源。大模型的出现为这一难题提供了新的解法：通过加快试错速度、降低试错成本，企业不仅能更快找到正确路径，还能在资源有限的情况下扩大尝试范围，从而提升创新成功率。

对企业而言，大模型落地的过程并不会一帆风顺，因此领导者需要有定力与长期信心，敢于率先使用新技术、跑通流程，才能建立先发优势并真正享受技术红利。要做到这一点，一方面要合理设计从前期到应用落地的全流程评估与部署方式，并依托先进的异构计算平台和成熟的大模型工程平台构建坚实的基础设施，以降低门槛、提高效率；另一方面，大模型还会推动组织从传统金字塔式结构转向“公章型”，即减少中间层，强调专业管理与高效执行。由此，企业在拥抱大模型时不仅能降低创新的阻力，还能通过新的组织形态与思维模式，激发持续的创新意愿与能力。