前言

别以为企业用AI都得砸大钱！

有的公司问个AI问题不到1分钱，有的一年却要投上百万，还有的怕花几百万打水漂，干脆不敢碰。

同样是用AI，为啥花钱差这么多？钱是都买硬件了，还是给工程师发工资了？

用AI怎么样能不花冤枉钱？感兴趣来聊聊。

AI真进企业了，政策还补钱

现在常听人说AI多厉害，其实不少企业早把它用在实处了，不是光喊口号。

就拿供应链公司顺新晖来说，他们主要帮连锁餐饮管库存，以前预测食材需求总有点不准，要么多了浪费，要么少了断货。

后来用上AI和算法，需求预测准度一下到了85%到90%，餐饮客户再也不用为库存头疼，这就是AI的实在好处。

还有做国货洗发水的诗裴丝，他们数据部门以前处理代码特别费劲儿，工程师得半天琢磨一段SQL代码啥意思。

自从加了AI工具，直接问AI就行，工程师能专心搞核心活儿，数据开发效率一下提了50%，不光编程，设计、分析数据也能用AI，省了不少人力。

医药行业更厉害，希格生科用AI加一种“类器官模型”，搞出了全球第一个治弥漫性胃癌的靶向药，现在美国和中国都批了能临床用。

以前挑药的候选成分，范围窄还不准，AI帮着突破了限制，挑得又准又全，这对病人来说可是大好事。

当然，企业敢这么试AI，也离不开政策托底。

2025年8月国务院发了个“人工智能+”的意见，把AI怎么落地、啥时候干到啥程度都说得明明白白。

之前上海7月就先行动了，直接拿10个亿出来，6亿算力券、3亿模型券、1亿语料券，企业租算力、用模型都能抵钱，成本一下降不少。

北京更实在，8月出的政策，单个企业搞AI项目最多能补3000万，尤其是第一次把AI方案用在正经业务上的，补贴力度特别大。

中国工业互联网研究院还分析了近1500个AI项目，发现不同行业用AI差别挺大。

电力、汽车、钢铁这些行业，大模型用得最多；像生产制造、修机器这些活儿，更多用小AI模型。

大模型反倒在研发、管经营这些能多赚钱的环节落地快，有点像“微笑曲线”，两头儿走得快。

说到底还是各行业数字化基础不一样，对AI准不准、稳不稳的要求也不同，所以才会有这差异。

用AI遇难题？有招儿解决

不过AI用起来也不是一帆风顺，不少企业都碰了壁。

有家做新材料的小公司，老板挺犯愁，他们的材料能用于航空航天，都是机密技术。

怕用AI的时候把核心数据漏出去，毕竟这行保密要求严，到现在都不敢在公司里用AI，就怕出岔子。

还有个让人头疼的事儿，就是AI会“瞎说话”还挺认真。

比如有个AI问诊平台，居然让糖尿病患者每天打50单位胰岛素，这剂量早超安全标准了，后来才知道是训练数据把不同体重病人的用药标准弄混了。

像研发药、看病这些事儿，差一点都不行，AI这么瞎给建议，谁敢放心用？

更常见的是找不着合适的用法。

顺新晖之前想在货物配送上用AI，结果发现现有技术已经能搞定找货、规划路线，AI来了也就是重复一遍，做AI的公司也没更好的办法。

大模型查数据、总结过往工作的功能，对他们来说没啥用，自然不想白花这钱。

成本也是个大坎儿。不少企业不是搞IT的，买AI的硬件、软件得花不少钱。

豪雅光学的负责人算过一笔账：招个AI工程师，一年最少七八十万，组个小团队再买设备，一下就得几百万，压力太大。

而且AI技术更新快，今天买的设备明天可能就落后了，怕钱打水漂。所以他们更愿意选外面现成的方案，花个几千几万试试，就算不行，损失也小。

好在这些问题都有办法解决。

协鑫科技是做新能源的，每年投几百万在AI上，专门用在光伏生产上，AI能自动调设备参数，拉晶效率高了，硅料也省了，钱花在刀刃上就值。

传化智联更灵活，本地装了现成的大模型，再用自己的物流数据调优，让AI懂怎么调度货物，效率一下提了20%。

苏州还有个公共算力平台，企业不用买设备，按需求租算力就行，本地企业还能享20%补贴，省了不少钱。

专家也建议，企业可以先从小地方试起，比如先在质检环节用AI，效果好再扩大；还能领政府发的各种券，或者选标准化的AI方案，用的企业多了，价格自然就降下来了。

现在AI慢慢跟企业的活儿结合得越来越紧，虽然有难题，但办法也越来越多。只要找对路子，花对钱，AI还真能帮企业省不少事儿、多赚点钱。

结语

说到底，AI根本不是企业装门面的花架子，是真能干活的帮手。

能让餐饮少浪费食材、让药企快出好药、让工厂多省成本。

当然它也不是万能的，怕泄密、怕瞎给建议、怕花冤枉钱，这些坎儿都实打实存在，但也不是迈不过去：政府给补贴、平台能租算力、先小范围试错，办法都明摆着。

企业别迷信AI多玄乎，也别光怕麻烦不敢碰。关键是别为了用而用，得盯着自己的真需求来。

只要把AI跟自家的活儿拧到一块儿，它就不是花钱的“祖宗”，而是帮着省劲儿、赚钱的“好搭档”。这才是AI的真价值，也是企业跟AI好好打交道、往长远走的门道。