下一轮AI变革重点是从模型规模转向落地效率。MIT指出，AI发展正告别参数竞赛，回归理性投资；企业构建“AI工厂”以提升部署效率；AI应用从边缘辅助升级为核心业务赋能；需务实试点，规避效率陷阱。
mit预测下一轮ai变革重点：从模型规模转向落地效率
mit斯隆管理学院在其年度期刊《斯隆管理评论》中明确指出，人工智能的下一轮变革已经到来。其核心焦点将不再是无止境地追求模型规模与参数竞赛，而是转向如何高效地将ai技术落地，并切实创造商业价值，即实现真正的“落地效率”。
告别规模竞赛：AI投资回归理性
报告认为，当前AI领域的投资狂热与上世纪末的互联网泡沫如出一辙，过度关注概念和规模，而忽视了盈利路径。然而，这一趋势正迎来拐点。随着科技巨头财报表现不及预期、成本更低的替代模型崛起以及企业削减AI预算，市场信号表明，单纯追求模型规模的阶段正在退潮，投资正回归理性，更加看重技术的实际应用效率和商业回报。
构建AI工厂：实现部署效率最大化
为了提升落地效率，真正拥抱AI的企业已不再满足于零散的项目试点。它们正着手构建系统化的专属“AI工厂”（AI factory）。这是一个整合了技术平台、标准化数据、成熟方法论及可复用基础模型的共性能力底座。这种模式能够让新项目快速启动，彻底告别了“每次都重起炉灶”的低效循环，是实现规模化落地效率的核心策略。西班牙银行BBVA、摩根大通以及宝洁（P&G）等行业巨头已在此方向上先行一步。
价值驱动：从边缘辅助到核心赋能
报告进一步指出，过去将生成式AI仅仅用作撰写邮件或制作PPT的个人辅助工具，是一种典型的低效率应用，因为它只触及了边缘性、低价值的任务。展望2026年，企业将把AI视为组织级的“核心资产”，战略性地将其投入到供应链优化、产品研发等高影响力场景中。这种转变意味着AI的应用焦点从“提升个人办公效率”转向“赋能企业核心业务流程，创造最大化价值”，这是落地效率的直接体现。
务实前行：谨慎落地，规避效率陷阱
文章最后提醒，对于AI智能体（AI agents）等前沿技术，必须警惕过度炒作带来的“效率陷阱”。由于其错误率依然偏高且存在合规风险，贸然在关键业务中上线不仅无法提升效率，反而可能带来巨大损失。因此，更高效的路径是采取务实态度，首先清晰地识别那些真正适合由AI稳定执行的任务，然后通过小范围试点来验证其可靠性，并同步夯实内部运维能力，稳健地推进技术落地。
