通信世界网消息（CWW）大语言模型（LLM）的普及标志着人工智能进入“平民化”时代，DeepSeek等模型的突破，结合开源生态与云服务的成熟，为中小企业提供了前所未有的机遇。成本的显著降低使中小企业能够以低成本融入AI浪潮，重塑业务价值链，实现降本增效与竞争突围。
AI平民化带来中小企业转型新机遇
AI“平民化”以普惠性、可嵌入性和模块化为特征。传统闭源AI解决方案部署成本通常在50万到数百万人民币，而DeepSeek通过开源社区支持，中小企业可以选择较轻量级的部署方案，硬件投入相对较少，仅需20-50万元即可完成部署（数据来源：DeepSeek技术社区https://deepseek.csdn.net/）。云端API（如阿里云、腾讯云）进一步降低门槛，按需付费模式使企业无需自建算力设施即可快速上线AI应用。可嵌入性将AI从通用工具转变为业务流程的“嵌入式大脑”，如智能客服提升客户体验，预测分析优化供应链效率。模型压缩与边缘计算，使得AI应用更容易拆分为轻量化模块，中小企业可按需选用对话机器人或数据分析工具，实现“即插即用”。
AI的平民化不仅降低了技术门槛，也中小企业提供了重塑竞争优势的机会。通过精准嵌入AI，在市场竞争中实现快速迭代与创新。然而，中小企业的数智化转型过程中仍面临多重挑战。
中小企业拥抱AI面临的挑战
当前中小企业的平均寿命约2.5年，五年以上存活率不足7%（数据来源：《中国银行间市场交易商协会2024年报告》），生存和发展压力巨大。AI技术的低成本化为中小企业的数智化转型提供了机遇，但认知偏差、资源错配和生态孤立等挑战成为中小企业拥抱AI的拦路虎。
认知偏差 从盲目崇拜到理性认知
中小企业对AI的认知存在显著两极分化：部分企业过度神化AI能力，期待其解决所有问题；另一些则低估AI价值，错失转型良机。《2024年二季度小企业AI应用报告》显示，约39%的中小企业已开始应用人工智能技术，且这一比例预计将持续攀升。然而，部分企业在AI项目初期因过度乐观而投入过大，导致期望与现实严重脱节。部分企业认为企业AI是“成本中心”而非“战略投资”，倾向于维持传统生产模式，认为“机器换人”或“数据驱动”是虚概念，不如购置设备或扩大产能实在。
典型案例1：深圳某服装企业投入超百万元采购AI视觉质检系统，期望完全替代人工质检。但由于未充分考虑AI对复杂面料和多变工艺的适应难题，系统上线后仅能处理标准化产品，特殊工艺仍需人工复核，投资回报率远低于预期。
典型案例2：某制造业企业拒绝引入AI工艺优化系统，认为老师傅的经验比算法靠谱。结果，竞争对手通过AI动态调参将良品率提升了12%，该厂订单份额在2年内流失35%。
这一问题的根源在于信息不对称和专业指导缺失。中小企业往往依赖供应商单方面宣传，缺乏对AI适用场景的客观判断。需要加强行业案例分享和专业培训，帮助企业建立理性认知，优先选择智能客服、库存优化等高回报场景。
资源错配 从盲目投入到精准投资
资源错配表现为忽视实际业务需求，导致资金、技术和人才投入失衡。中小企业预算有限，选型失误往往导致项目失败。当前许多AI解决方案是基于大企业场景开发的，中小企业要引入AI匹配碎片化需求，极易出现资源错配。广东省工信厅调研显示，72%的中小企业认为市面上的AI产品“功能冗余”，仅18%的功能被实际使用。
典型案例1：东莞一家为西门子供应连接器的中小企业，采用AI驱动的动态排产系统，初期投入较大。由于对AI技术适配和业务流程理解不足，系统上线初期频繁调整，维护成本高，资金压力大，导致项目推进受阻。
典型案例2：佛山陶瓷产业带初期投入200万元研发AI控温模型，单家企业承担成本高，且技术适配复杂，导致部分企业难以承受，项目推广缓慢。后续采用100家企业共享模型分摊成本模式才得以解决。
盲目追求高端技术是资源浪费的主因。中小企业缺乏专业评估能力，容易选择过度复杂的方案而非适配需求的轻量化模型。因此要立足实际需求，优先考虑成本可控的开源模型或云端API，并通过小规模试点验证可行性。
生态孤立 从单打独斗到协同共赢
普华永道调研显示，采用生态战略的企业竞争优势是单纯依赖商业伙伴的两倍；麦肯锡研究也证实，成功的生态合作能带来显著的收入和客户增长。然而，中小企业在AI应用中往往忽视开源社区和产业联盟的价值，导致资源受限、创新能力不足，开发周期延长和成本增加。
生态孤立的成因包括信息闭塞和协作意识薄弱。许多中小企业缺乏与供应商、合作伙伴协同的经验，错失资源整合机会。破局之道在于主动加入行业联盟、参与开源项目，并善用运营商生态平台（如中国电信智算云）获取技术支持，缩短开发周期。
低成本AI落地的实践路径
为应对上述挑战，中小企业需以业务价值为导向，通过以下路径实现低成本、高效率的AI应用：
战略聚焦：价值重构优先
中小企业应深入分析业务流程，精准锁定高回报场景。例如，零售企业因需求预测不准导致库存积压时，部署智能客服深入洞察用户需求，可能比复杂供应链优化更具成本效益。通过小规模试点和快速迭代，避免资源浪费。成功AI应用的核心在于聚焦价值创造而非技术堆砌。
技术选型：成本效率平衡
技术选型需根据需求、合规与算力灵活选择。以下是目前中小企业低成本部署AI的几种主流方案：
生态协同：借力共赢发展
AI复杂性要求融入生态。例如，零售企业可以与阿里云、天翼云等提供Maas的云厂商，合作开发库存管理系统，优化供应链效率。制造企业可以加入行业联盟与开源社区打破生态孤立，利用社区开源生态，快速开发部署AI大模型实现生产流程优化，形成技术-业务闭环。中小企业还可以通过在线平台培训“AI+业务”人才，推行数据驱动文化，激发员工创新，解决资源有限与技术短板。
电信运营商赋能中小企业的数智化
中小企业是电信运营商最重要的客户群体之一，它们通过多样化的业务场景推动5G、云计算和AI技术的创新应用。电信运营商赋能中小企业数智化转型，不仅助力中小企业突破资源瓶颈、实现高质量发展，还能拓展自身市场份额，巩固行业领导地位，推动数字经济生态的繁荣发展。
中小企业预算有限、技术能力不足，在赋能中小企业数智化转型时，运营商应提供更具针对性的解决方案。针对认知偏差，运营商需加强AI知识普及和培训，结合实际案例帮助中小企业理性评估AI能力，选择高回报的应用场景；针对资源错配，运营商应提供不同层级的AI解决方案，并协助中小企业进行技术选型和试点验证，避免盲目投入；针对生态孤立，运营商需构建开放的AI生态体系，促进中小企业与合作伙伴之间的协同创新。
以中国电信为例，目前正通过算力、服务、模型部署和应用，针对性解决中小企业在AI落地中的痛点，助力数智化转型。中国电信通过构建云网融合的算力基础设施，推出“翼智企”等针对中小企业的数智化产品和综合解决方案，结合实际案例开展AI知识普及和精准诊断，帮助企业理性评估和选择高回报的AI应用场景；同时，开放天翼AI平台和开源大模型，促进生态合作与创新，支持中小企业技术选型和试点验证，推动5G、工业互联网与AI深度融合，切实解决中小企业在数智化转型中的预算、技术和生态痛点，实现降本增效和可持续发展。
大模型“平民化”为中小企业开启智能化快车道，电信运营商也正以5G与云服务构建AI赋能体系，助中小企业在全球AI浪潮中迈向高质量发展。中小企业需沿战略、技术、生态、组织路径嵌入AI，借力政策、产业联盟与运营商突破瓶颈，实现数智化转型。
