尽管近半数企业已启动AI部署，但多数仍处于早期阶段，普遍面临ROI不明确、数据基础薄弱及专业能力不足等挑战。麦肯锡2024年调研显示，全球73%的企业在AI落地过程中遭遇“预期与现实偏差”，超40%的项目因无法规模化或价值模糊而终止。
企业级AI落地存在三大核心难题。首先是幻觉问题，企业级应用对AI幻觉几乎是零容忍，一个错误可能导致业务或决策重大失误。联想高管指出，虽然大模型幻觉率正在下降，但完全消除仍需时间，目前需通过人工复核和场景化解决方案降低风险。
数据困境同样突出。BCG统计显示，企业可用于AI训练的有效数据占比普遍低于10%，数据孤岛问题严重。各系统数据格式不一，且垂直领域的隐性知识难以结构化，导致“数据丰富但信息匮乏”。
ROI不确定性更是关键障碍。企业在大幅增加AI投入的同时，越来越关注可量化的业务成效。从追求技术先进性转向切实的商业价值，已成为行业共识。红杉资本大会上，150余名AI企业创始人一致认为“下一轮AI卖的不是工具，而是收益”。
面对这些挑战，一体化交付能力成为破局关键。企业需要的不是单一技术模块，而是涵盖数据、模型、算力、场景、运维的全链路服务。以一体机为例，硬件只是载体，软件和服务才是核心。联想等企业正在通过全栈AI能力布局，推动AI从试点走向规模化落地。
随着国家层面推动人工智能+行动，企业级AI应用将迎来更大发展空间。但真正实现价值创造，仍需克服技术、数据和商业化的多重挑战，而一体化交付模式正成为重要解决方案。
