数百位 CXO 将聚三亚，求解 AI 的蒸馏与泛化

今年年初，美国软件股经历了一轮惨烈抛售。追踪美国软件公司的 iShares 科技软件类股 ETF（IGV）一季度暴跌超 20%，创下 2008 年以来最差单季表现。当时市场的逻辑很直接：大语言模型和智能体能直接理解需求、生成代码、执行任务，传统 SaaS 被绕过、订阅席位被替代几乎是必然——“SaaS 已死”一度成为华尔街共识。

但过去两周，这个共识被证伪了。

Salesforce 发布二季度财报当天股价大涨 22.6%，剩余履约义务同比增长 14%，创四年新高。真正关键的是，Agentforce、Slack 等业务不仅没有因 AI 萎缩，反而带动客户升级到更高价方案；Workday 的自主式 AI 产品年化经常性收入已逼近 6 亿美元，一个季度就从 5 亿美元跳升上来。分析师的解释高度一致：Salesforce、ServiceNow 们手里握着的是多年积累、AI 难以复制的企业专有数据和流程资产，这恰是 AI 时代最难被绕过的护城河。软件没有被模型吃掉，反而成了模型能力兑现为价值的必经通道。

这段插曲恰好回应了争论一年多的老问题：AI 到底在替换现有产业，还是在成就它。答案落在企业自己手里的资产上——谁能把业务、流程、知识变成 AI 能理解和调用的结构化资产，谁就掌握定价权；谁不能，谁的护城河就可能真的被绕开。这正是“蒸馏”与“泛化”的现实注脚：蒸馏，是把通用的模型能力提炼成一家企业真正用得上、离不开的深度能力，回答“为什么值得投入”；泛化，是把这份能力放大成能被产业链协同交付、能被更多场景复制的生意，回答“为什么能做大”。

与此同时，模型本身正加速变成越来越不稀缺的商品。斯坦福最新的《人工智能指数报告》显示，截至今年 3 月，中美顶级大模型在 Code Arena 上的性能差距已收窄到 2.7%，国产开源模型定价低至每百万词元 0.18 美元。模型越强越便宜，意味着比拼参数的军备竞赛正在让位于蒸馏与泛化这条更难也更现实的路径。

2026 ITValue Summit 数字价值年会主论坛议程已确定。9 月 16 日，海南三亚，全天议程正沿“蒸馏—泛化”主线展开。

上半场：蒸馏——组织能不能被 AI 真正理解和调用

蒸馏要回答“为什么值得投入”，落到两个典型问题上。

第一个问题：企业的认知和管理形态，能不能先一步进化？中国计算机用户协会工业互联网与大数据应用分会理事长朱卫列将谈“AI 时代企业管理者的数字素养”，在他看来，决定 AI 能否嵌入业务的关键，往往是管理者认知能否跟上。超聚变 CEO 刘宏云将讨论“何为智企”。这家由华为 x86 服务器业务独立而来的算力基础设施厂商，提出了沿 WATT→FLOPS→TOKENS→AGENTS→VALUES 价值链持续产出价值的组织形态，并指出企业将同时面临认知、经济、价值三重焦虑。

第二个问题：企业的数据和知识，能不能被 AI 真正理解和调用？百丽时尚 CIO 季燕利会分享“企业逆向 AI 落地法”——百丽用十几年先把自身工程化，再谈 AI，仅电商一个业务域，AI 每月就能在工作群里接管数十万张超时单据的盯办和催办。滴普科技创始人赵杰辉提出“记忆是智能体的灵魂”，主张把稳定的行业知识、业务规则编码为可推理的“本体模型”，而非简单把数据存起来。人保信息科技部总经理何东川谈“AI 基础设施焕新”，飞渡科技董事长何文武将与钛媒体联合创始人刘湘明进行 CEO 对话，讨论空间大模型从技术演示走向刚需底座。两家公司从强监管行业与空间智能两个方向，验证了同一件事：没有被结构化和沉淀的数据知识，模型再强也读不懂一家企业。

上半场收尾是 CEO 对话“逼近 AI 原生企业”，由 G7 CEO 翟学魂与品胜董事长赵国成对话。翟学魂没有跟风推行业大模型，而是先做硬件产品，因为在他看来行业基础设施还不具备 AI 化前提；赵国成则是“充电宝之父”，正推进 AI 硬件布局。殊途同归，都在回答蒸馏这层要交的卷：企业要蒸馏出什么能力，才配得上“AI 原生”？

下半场：泛化——能不能放大成一门可持续的生意

泛化解决“为什么能做大”，同样落到两个问题上。

第一个问题：数据、模型、客户三方的价值该怎么重新分配？深圳数据交易所总经理古亮将谈“从数据交易到词元经济”，把数据价值拆解为可计量、可定价的词元。美的集团副总裁、首席数字官张小懿将与钛媒体联合创始人万宁对话——作为一年在 Token 上花费数千万元的甲方，美的更看重 AI 能否带来可衡量的业务效果。原点星辉 CTO 郭权玮将谈“本地智能的落地之路”：这家由陈大年创办的上海 AI 创业公司，8 月底发布的本地大模型 StartLux-27B 在国家级测评中打平了万亿参数规模的通用大模型，其逻辑是把推理能力部署到用户终端，用更低算力门槛提供一条不同于云端集中的价值分配路径。

对话操盘手“AI 如何形成真实生产力”环节，智识神工创始人楚庆、京博控股集团 CAIO 兼 CIO 李洋、广东省 CIO 协会副会长陈东锋、超聚变 CIO 蓝文广，将分别代表创业公司、传统集团企业、行业协会与云厂商四种站位作答。智识神工掌握“自研芯片+自研模型+自研 Agent 服务系统”全栈能力；京博则是年营收超 500 亿元的山东多元化工业集团，典型的传统实体企业。

第二个问题：一个具体场景，能不能真正跑通商业闭环？易鑫 CTO 贾志峰将分享汽车金融全链路的 Agent 智能革命。易鑫是港股上市的 AI 驱动汽车金融科技平台，服务超 4 万家经销商和逾百家金融机构、年交易额约 700 亿元，已把自研 Agentic 大模型嵌进获客、风控、运营全链路。百望股份董事会首席顾问陈振铭则讲合规刚需——这家依托超 200 亿张发票处理经验构建数据基座的企业，把不性感的合规能力做成了产业级数字生产力。一个偏交易效率、一个偏合规刚需，指向同一考题：demo 再漂亮，能不能规模化收钱才是泛化真正的试金石。

主论坛之外，针对大型企业 AI 落地普遍面临的“投入成本高、价值见效散、成效难衡量”三大困境，晚间还设置了千亿俱乐部闭门研讨会，讨论 AI 规模化落地的体系构建与实效验证，作为白天议程的延伸。

议程已定，答案还没有。真正的答案，要等 9 月 16 日这些正在做决策、担风险的人坐到同一个现场，才会浮现。