2026-04-16
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《徽声在线》8月31日消息(记者 李明轩)今日,工业和信息化部办公厅正式对外发布了关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的详细通知,为AI应用领域带来重大利好。 工信部明确指出,此次专项行动将以提升服务商整体实力为核心,通过建立服务商资源池的方式,精准提升服务商在技术创新、集成交付以及安全合规等方面的能力。旨在打造一支既懂行业痛点,又精通技术机理,同时能准确识别安全风险并擅长交付运营的专业人工智能应用服务商队伍。 根据规划,到2026年底,全国服务商资源池内的服务商数量将突破2000家大关,形成结构合理、分工有序、协同创新的多层次梯队格局,复杂场景下的交付能力将得到显著提升。而到了2027年底,这一数字将不少于3000家,进一步支撑起全要素协同、全链条贯通、全场景覆盖的人工智能应用服务生态体系。 按照官方定义,人工智能应用服务商是指那些能够围绕用户单位的智能化需求,提供从人工智能解决方案咨询规划到交付实施、运营管理以及安全治理等全方位服务的企业或机构。这些服务商原则上团队人员数量不少于3人,需掌握人工智能相关技术与应用模式,能够精准识别用户在应用人工智能方面的核心需求,并具备开展人工智能应用服务所必需的场所、设备、工具等基础条件,同时规范服务流程,形成完整、可用、标准的服务手册或文档。 工信部还同步下发了人工智能应用服务商档案(模板),详细列出了服务商应提供的服务内容: 1. 咨询规划服务:涵盖人工智能相关业务战略咨询、行业洞察分析、管理体系建设以及项目实施方案设计等多个方面。 2. 交付实施服务:包括人工智能相关平台工具的使用、应用定制化开发以及系统集成等服务。 3. 运营管理服务:提供人工智能相关终端设备的维护、系统监控检修、软件维护更新以及产品迭代优化等服务。 4. 安全治理服务:专注于人工智能相关的安全防护、风险预警以及安全加固等服务。 5. 配套服务:提供人工智能相关的教学培训、测试评估等增值服务。 除了上述内容,工信部还就大模型、智能体、Token等服务采购,以及应用出海和算力降本等方面给出了具体意见。 在四大重点任务中,工信部特别提出,要组织服务商牵头组建模数共振、算电协同等类型的“人工智能应用服务团”,以加强行业内的合作与交流。 同时,引导服务商围绕高频、刚需、可复用的业务,封装构建模块化、标准化的解决方案产品包,形成一批“小快轻准”的人工智能产品服务。并探索通过首购首用、风险补偿等创新模式,加大大模型、智能体、Token等服务采购力度,从而提升行业用模用智的质效。 对于有条件的地区,工信部鼓励建立完善“出海”综合服务体系,依托一带一路、金砖、中国-东盟等合作机制平台,推动优质人工智能应用项目走出国门,实现海外落地。 此外,工信部还支持服务商加强与国家算力网络枢纽节点、国家算力互联互通节点以及中国算力平台等的对接,充分利用“算力券”等政策工具,有效降低算力成本,为AI应用的广泛推广提供有力支撑。 AI应用服务商聚焦商业化落地 国内市场呈现生态共赢局面当前,AI应用行业正经历着从技术竞赛向商业价值兑现的全面转型。 中信建投发布的最新研报指出,自2026年以来,AI产业的投资逻辑已经发生了显著变化,从过去的模型能力与资本开支竞赛,逐步转向订单、收入及盈利的商业化验证阶段。海外Agent产品已经率先形成了收入增量,云厂商的高强度算力投入也得到了云收入和在手订单的有力支撑;而国内模型在编程及Agent任务上的能力差距正在快速收窄,推理效率、Token调用量及产品收入均实现了同步提升。 国投证券也表示,中国AI产业正在从技术追赶阶段迈向商业化变现的新阶段,2026年将成为这一转型的重要节点。该机构认为,中国AI市场由场景驱动,竞争并非零和博弈,大厂与垂类企业之间形成了生态分工:大厂掌控算力与通用模型,而垂类企业则扎根高壁垒细分行业,负责提供完整的解决方案。Token消耗量已经成为衡量企业智能化与商业价值的关键指标,而定价权则更多掌握在拥有不可替代场景数据的垂类厂商手中。 国金证券进一步指出,随着开源模型能力的持续提升以及Token成本的下降,AI应用将迎来更加广阔的发展空间。应用厂商的壁垒与优势将同步凸显,AI应用将在多个方向加速落地,重点关注企业AI、云、AI Infra、AI办公与AI4S等五个方向。 一方面,开放权重和开源模型的增加为高质量模型供给提供了有力保障,降低了企业获取、开发和部署模型的门槛。DeepSeek V4-Flash、GLM-5.3等模型在Agent、工具调用和长周期任务能力上持续增强,同时API价格维持低位,使得应用厂商能够以更低成本、更高自由度开展模型适配和二次开发,有利于客服、销售、办公、研发等高频场景扩大AI使用量。 另一方面,当企业Agent进入销售、财务、人力等核心业务流程后,仍需持续调用企业实时数据,并依赖权限控制、审批规则、系统写回和审计留痕等能力来确保数据的安全与合规。 (徽声在线 李明轩) |
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