谁来给企业端即将大规模入职的Agent盖办公室？

来源：卫夕指北

我最近半年的一个明显体感是：很多企业的一把手都有AI焦虑。

这些焦虑集中体现在——

AI必须上，但从哪儿入手？哪些是核心能力，哪些可以暂缓？企业AI架构该长什么样？能力该自建还是外采？节奏应该如何推进？

目前还没有一份标准答案。

我们来看一组数据里——

KPMG 2026年一季度对全球2110名高管的调研显示，95%的企业已经制定了AI战略，但只有11%真正做到了AI深入嵌入业务并量化价值产出。

95%有战略，11%见到钱。

这中间84个百分点的巨大落差，就是2026年最大的商业机会。

5月20日，超聚变（xFusion）将在郑州开一场汇聚客户、伙伴、专家学者、企业数智化转型实践者的探索者大会。

这家成立刚4年多的公司，要在这场大会上第一次系统性地提出一个新定位——

企业在AI和数据时代的水平全栈解决方案提供者。

这个定位听上去很长，但拆开看，信息量不小。

今天这篇文章，我们就从企业AI落地的真实困境出发，聊聊超聚变到底在做什么，以及它为什么选在这个时间点亮出这张牌。

一、企业AI转型，到底卡在哪？

先说一个很多人可能没意识到的事实：全球每天的Token消耗量，估算值已经到了500到600万亿这个量级。

其中中国市场大概180到220万亿。

这个数字意味着什么？

意味着AI应用正在从办公场景走向生产场景，从边缘业务走进核心流程，对算力的需求是百倍千倍级别的增长。

但企业想真正用起来AI，面前至少横着三道坎。

第一道坎，数据散。

以一个中型制造企业为例，它的经营数据可能分散在ERP、MES、CRM、OA等七八个系统里。

想做一次跨领域的经营分析，光是把数据口径对齐就要花好几天，而且各个部门的数据定义还不一样。

第二道坎，算力用不起来。

本地要跑AI模型，Token的自供量远远不够。

放到云上呢？

成本惊人，一个中等规模企业如果全面上云跑AI推理，一年的算力开支不小。

而且数据安全的问题摆在那里——企业的核心经营数据、客户数据、供应链数据，真的敢全丢到公有云上去？

第三道坎，国产化。

这个不用多解释，现实就摆在那里。

很多央国企和关键行业的企业，IT基础设施必须走国产化路线。

但国产化的生态成熟度跟西方体系还有差距，等于说上面两道坎你得再走一遍，用国产化的方式。

三道坎叠加在一起，结果就是：AI战略基本都有，但AI落地寸步难行。

二、为什么智能体是企业AI2026年的关键词？

2026年AI最重要的技术范式转移是从LLM到Agent。

大模型解决了理解，多模态解决了感知，智能体解决了行动。

三者叠加，AI才能深度嵌入行业流程、创造实际价值。

Google Cloud对全球3466位企业决策者的调研显示，超过一半的先行企业已经把Agent投入了生产环境。

Capgemini的数据更激进——82%的组织计划在2026年集成AI Agent。

那么问题来了——年初龙虾热跟这个趋势是什么关系？

龙虾热本质上是C端的一次Agent形态验证。

它证明了一件事：用户已经准备好让AI去做事了，而且做事的方式（Agent调用工具）是成立的。

C端验证了形态，B端才是金矿。

一个企业里的IPD智能体、CRM智能体、ISC供应链智能体、TQM质量管理智能体、HR智能体。

这些东西如果能跑起来，创造的价值是C端小龙虾们完全无法比拟的。

麦肯锡2025年的调研数据很说明问题：88%的企业已经在至少一个职能部门常态化使用AI了，但只有31%推进了企业级规模化部署。

近三分之二的企业还卡在探索和试点阶段。

卡在哪？

就卡在Agent需要一整套基础设施来支撑——算力、数据平台、业务系统、行业适配。

简单地说：企业想招一批智能体员工入职，但连办公室都还没盖好。

三、给Agent盖办公室，要几层楼？

我们不妨简单拆解一下，企业要让Agent真正干活，底下需要什么。

最底层是算力基础设施。

Agent跑起来要消耗大量Token。

大模型训练要集群算力，日常推理和边缘应用要分布式算力，而且还得兼容东西方两套芯片生态。

中间层是数据和AI平台。

Agent要有数据、有模型、有工具。企业需要一个能把散落在各个系统里的数据治理好、把大模型管理好、把AI应用快速生成出来的平台层。

再上面是业务系统层。

ERP、CRM、IPD、HR、TQM……这些企业核心的商业系统，要能让Agent接入、理解、操作。

传统的ERP是给人用的，按钮、菜单、审批流，人的操作逻辑跟Agent的操作逻辑完全不同。

所以业务系统本身需要重构——从面向人变成面向Agent。

最上面是行业Agent。

不同行业、不同企业的业务逻辑千差万别。一个航空公司的排班逻辑跟一个零售企业的定价逻辑完全不同。

通用的Agent框架到了行业里，必须做深度的场景化适配。

超聚变把这个逻辑体系浓缩成了一个概念——智企。

什么是智企？

超聚变的表述是：以企业业务本体模型为核心，打破HR、CRM、ISC、TQM等业务系统边界，实现全业务流程的智能感知和动态编排。

它有几个很硬的指标：3到5分钟就能上线一个新的业务流程（传统模式可能要几个月），1小时就能呈现跨域的分析结果（传统模式可能要几天甚至几周）。

数据从静态的报表变成了可模拟、可推理、可决策、可行动的活数据。

这栋给Agent的办公楼要盖起来，需要一个能从地基打到天花板的总承包商。

四、如何理解超聚变的新定位？

作为一家2021年才成立的年轻公司，超聚变起点高，发展迅速——

根据IDC统计数据显示，在中国服务器市场，自2022到2025年，超聚变的排位是：整体第二。国产化业务第一。

2023年至2025年，AI训练服务器第一，液冷标准服务器第一。

海外成绩同样不俗。

业务覆盖100多个国家和地区，服务客户超过10000家，其中包括100多家世界500强及60多个算力高地，全球品牌知名度和影响力不断提升。

但今天业界真正看重的，并非超聚变的算力业务有多能打，毕竟这个市场它已经证明过了，业界更关心的是它的新定位——

企业在AI和数据时代的水平全栈解决方案提供者。

这个定位里有三个关键词值得拆开看。

首先是——AI和数据时代。

在AI、数据、算力、能源、材料、生物技术这几大驱动未来10到20年变革的核心要素中。

AI和数据是唯一覆盖几乎所有行业、所有企业全流程的普适性要素。

算力重要但并非所有行业都有高频需求，能源技术因行业而异，材料技术的适用面更窄。

超聚变把自己锚定在普适性最强、需求最持久的那条主线上。

其次是——企业。

超聚变的服务对象锁定为企业，包括央国企、全国性大企业、中小企业在内的各类ToB客户。

即便部分业务对接的是政府厅局委办，背后也多有对应的平台公司或大数据公司，运营逻辑与企业高度一致。

最后是——水平全栈。

这四个字是这个定位最核心的信息。

水平的意思是去行业垂直化，它聚焦的是剥离行业属性后所有企业都需要的共性能力——算力、数据管理、流程管控、AI使能。

全栈的意思是全层级覆盖：从底层算力基础设施（服务器、液冷、操作系统、算力调优），到AI与数据使能平台（数据治理、模型管理、智能应用生成），到水平商业流程软件（以ERP为核心，搭配CRM、IPD、HR、TQM等通用管理软件），再到业务变革与数智化转型的实施服务——四层全部覆盖，不缺失任何关键环节。

对于行业垂直场景（比如制造业的产线控制、航空业的调度系统），超聚变通过与行业ISV合作形成联合方案来间接支撑，自己不下场做垂直业务。

我认为这个定位体现了超聚变对自身优势和行业趋势的深刻理解，如果后续能坚定地执行，有望探索一条独特的AI基建的发展之路。

五、先行者已经跑起来了

最后聊几个已经在用AI创造实际价值的企业案例，让大家感受一下智能体落地的真实进展。

安踏把顶尖10%骨干员工的经验沉淀成了模型，同岗位效能提升50%以上。

这意味着人走了，能力留下了。

永辉超市的AI大脑做到了动态定价，单店坪效超出行业均值30%。连锁零售最核心的经营指标就是坪效，30%的提升是碾压级的竞争优势。

超聚变自己在软件研发领域的实践也很有说服力。

2025年初其启动AI for R&D项目之后持续迭代，已经把AI辅助软件研发从试用、能用打磨到了好用的阶段。

理想汽车的AI视觉质检与动态排产，让良率稳定在99%以上，爬坡周期缩短了近一半。

瑞金咖啡用AI驱动每年上新近百款SKU，远超行业传统水平。

这些案例有一个共同点：AI实实在在地改变了企业的决策速度、运营效率和商业模式。

权威咨询机构的调研显示，企业对AI认知的早晚、实践的深浅，3到5年内会拉开15%左右的效率差距。

对于充分竞争的行业来说，15%的差距，足以决定生死。

结语

2026年，智能体的主战场正在从C端的龙虾热切换到B端的深水区。

Agent要在企业里干活，前提是有一整栋办公室——算力、数据、平台、业务系统、行业适配，缺一层都不行。

超聚变选择在这个时间点亮出企业和数据时代的企业水平全栈解决方案提供者的定位，就是在说：我来当这栋楼的总包，从地基到精装修，我全干。

这个定位能不能兑现，得看产品、看交付、看客户口碑。

从目前看，超聚变手里的牌不算差。

5月20日，郑州，超聚变探索者大会2026。

去看看这栋楼盖到哪了。