AI 换道超车 | 李颖悟会长赴平江授课：县域企业家的认知升级与实操路线

时间　2026 年 10 月 27 日下午
地点　湖南 · 平江
场合　2026 平江县企业交流会，主题“数智创新 · 出海提质”
主讲　李颖悟，长沙市智能存算产业促进会会长
题目　《AI 换道超车——DeepSeek 时代，中国大模型如何重塑企业的成本、效率与全球竞争力》

李颖悟在平江授课现场。摄于 2026 年 10 月 27 日

李会长开场就把问题抛给了台下坐着的平江企业家。

同样的订单，为什么对手的成本能比你低 20%？
同样的产品，为什么对手能卖到 30 个国家？
同样的团队，为什么对手一个人能干 10 个人的活？

他给出的答案只有一句：他们已经把 AI 用起来了，而且是当成生产力，不是当成玩具。

接下来他讲了三样东西：一张看清趋势的地图，一套能落地的打法，一份 90 天的行动计划。

1

先算三笔账：成本已经在别人手里降过了

课上的第一组数字，是四个已经发生的事实。

99.7%推理成本
两年降幅 92%互联网行业
AI 渗透率 1200+开源生态
行业应用 400%中小企业
采用率提升

真正刺痛台下的，是这三个数字背后的对照：

维度

两年前

今天

用一次 AI 的成本

贵到只有大厂用得起

一杯奶茶钱可以用一整天

AI 能做的事

聊天、写文案、画画

读图纸、看视频、跑流程、给决策建议

用 AI 的门槛

需要一个算法团队

一个会用提示词的业务骨干就够

他说得很平：当技术便宜到“用不起才奇怪”的时候，不用 AI 的企业，成本结构就已经输了。

“三个正在发生的事实”，台下的企业家在记录

2

认知校准：AI 改的不是渠道，是生产函数

在他看来，把 AI 当成“更高级的互联网”，是当下最贵的认知误区。

互联网连接平台，改变“渠道”
核心动作：连接信息、连接人、连接商品
价值来源：流量红利、渠道红利
对人的要求：会用工具、会上网
本质：把已有的东西卖得更远、更快 人工智能生产力引擎，改变“生产函数”
核心动作：生产知识、生成方案、自动执行
价值来源：智能红利、效率红利
对人的要求：会提问、会指挥 AI、懂业务
本质：把做不出来的做出来、把做慢的做快

互联网是“把货卖到更远的地方”，AI 是“用更少的人、更低的成本把货做出来、卖出去”。

支撑这句话的，是国家层面的时间表。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出三步走：2027 年深度融合，2030 年全面赋能，2035 年进入智能经济与智能社会新阶段。2026 年政府工作报告里，“智能经济新形态”“智能体”“算电协同”三个新提法首次并列出现——智能体被纳入国家新基建，意味着“数字员工”将进入企业编制。

他给了一个平江企业家听得懂的比喻：政策不是风口，是水位。水位涨上来，不会游泳的企业会被淹没，会游泳的会被托起来。

“人工智能+”三阶段时间表，2027 / 2030 / 2035

3

成本坍塌：大模型从“原子弹”变成了“茶叶蛋”

这一章是和台下关系最直接的一章。他给出的第一张表，是三代模型的训练成本。

模型

参数规模

训练成本

GPT-3（2020.06）

175B（密集）

1200 万美元

GPT-4（2023.03）

1800B（MoE）

6300 万美元

DeepSeek-V3（2024.12）

671B（MoE，激活 37B）

557 万美元

训练成本降一个数量级，调用价格必然塌方。推理成本指数从 2024 年 1 月的 100，一路掉到今天的 0.3——同样一个问题，两年前要花 100 块，今天 3 毛钱。

降下来的原因不是堆卡，是四件事：MoE 稀疏激活（671B 总参数每次只激活 37B，推理成本降低 60%）、MLA 注意力机制压缩显存、GRPO 强化学习摆脱海量人工标注、PTX 底层并行优化绕开 CUDA。别人靠“堆料”，DeepSeek 靠“精算”。

于是有了他反复强调的那个结论：

大模型不是“原子弹”，
是“茶叶蛋”。

六个“不需要”摆在那里：不需要千亿参数，百亿甚至几十亿就够；不需要千卡万卡，单机单卡就能跑；不需要千万上亿资金；不需要等下一代 AGI；不需要从头训练，知识库检索或微调即可；不需要博士团队，工具链已经成熟。专业模型还能私有化部署，数据不出厂。

4

企业之机：四个价值，四道坎

AI 给企业的价值，他拆成四项，每项都对应一个能算出来的数字。

降本

自动化流程可降低约 30% 运营成本——客服与询盘自动应答、报表与文书自动生成、重复性岗位替代

增效

典型场景效能提升约 20% ——方案标书生成提速、跨语言沟通零延迟、知识检索从小时变秒级

提质

AI 视觉质检准确率 >99% ，文案与翻译质量标准化，服务 7×24 在线

控风险

从“事后救火”到“事前预防”——隐患自动预警、合规文档自动核对、异常行为实时拦截

紧接着他泼了一盆冷水：只有约 35% 的企业能准确衡量 AI 的投资回报。所以顺序必须是“先定指标，再上项目”。

四道坎也摆在明处：概率幻觉（涉及数字、法规、报价必须人工复核）、数据质量（垃圾进、垃圾出）、安全合规（客户信息、财务数据、工艺配方绝不进公共平台）、人才与组织。规避原则一句话：先小场景试点、先内部知识库、先私有化部署、先人工复核，再谈规模化。

5

落地：五步法、三件工具、十个场景

企业级 AI 落地的五步法，他讲得很快，因为每一步都有对应的周期和产出：需求场景定义（1–2 周）→ 模型选型（1 周）→ 模型优化（2–4 周）→ 部署与集成（2–4 周）→ 规模化复制（持续）。

让 AI 变专业只有三种方法：提示词工程、检索增强生成（RAG）、微调。90% 的企业，用前两种就够了。路径是先跑通提示词，再挂企业知识库，只有真正高频且稳定的场景才考虑微调。

提问的黄金公式被他写在了屏幕上：角色 + 背景 + 要求 + 格式。他举的例子带着平江的味道——“你是一位有 20 年经验的休闲食品出口贸易专家，我公司主营辣条与豆制品，年产值 8000 万，首次出海……”

提示词、RAG、微调三种方法的门槛与成本对照

“老板的 10 个高频场景”：市场竞品、营销文案、出海多语种、销售话术、投标标书、合同法务、会议汇报、数据报表、招聘培训、制度流程

钱的部分，他给了一本账。一家 100 人企业，保守方案（工具级）一年投入 1–3 万元，省下约 2–4 人·年，1–3 个月回本；进阶方案（场景级）15–50 万元，省 8–15 人·年，6–12 个月回本。

他的建议是：不要一上来就投几十万。先用 1–3 万验证“AI 在你这家企业到底好不好使”，再决定加码。

6

平江的切口：三个方向，五只抓手

课的后半段，他把通用方法收回到平江的产业上。

休闲食品与农产品加工食品安全与合规、多语种产品页与数字人内容、AI 视觉检测异物与喷码称重异常 装备制造与矿产品加工全流程视觉质检、AI 识隐患与视频预警、预测性维护与能耗优化 文旅商贸与本地服务短视频与多语种导览、客流分析与会员分层、AI 客服与社群内容批量生产

选哪个？标准只有一个：哪个环节“最贵、最慢、最容易出错”，就从哪个环节开始。

出海这件事，他给了五个字的口诀——看得懂（市场与合规洞察）、说得清（多语种内容生产）、接得住（智能询盘与客服）、供得上（柔性供应链）、管得住（跨境网络与数据合规）。

出海最大的成本从来不是运费，是“不懂对方”。AI 把“不懂”的代价降到接近于零。

7

算力在岳阳，路线在一张表上

“平江企业不用去北上广排队。”

他介绍了中国联通中南研究院岳阳云数据中心：位于岳阳市城陵矶新港区自贸大数据产业园，一期建筑面积约 3985 平方米，设计 278 架机柜，其中 92 架 20kW 智算机柜，总投资约 2.08 亿元，可支持私有化、专属云部署，数据不出市。研究院 447 名科研人才、985/211/双一流占比 72.6%；新型工业化研究院则有省级 80 人、岳阳分院 20 人、县级工业网格 30 人的三级队伍。

最后落在一张表上。企业 AI 转型四阶段：认知（0–1 个月）、试点（1–3 个月）、复制（3–9 个月）、规模（9 个月以后）。

阶段

周期

要做的事

认知期

0–1 个月

老板带头用；中层每人选 3 个场景；形成《AI 应用场景清单》

试点期

1–3 个月

选最痛的环节做 MVP；定指标、做对比、算清省了多少钱

复制期

3–9 个月

把成功场景写成 SOP；建企业知识库；培养内部“AI 带头人”

规模期

9 个月以后

对接 ERP/OA/CRM；引入智能体与数字员工；数据驱动决策

90 天后应该拿到三样东西：一套提示词库、一个企业知识库、一名内部 AI 带头人。

会场全景。平江各行业企业负责人到场

错过互联网，别再错过 AI

课的最后，他把五条建议留给了台下的老板：老板先下场；先小后大、先算后投；数据是护城河；培养内部 AI 带头人；守住安全红线——涉密数据不出厂、财务法务结论人工复核、对外内容留痕审核。

从明天开始的动作，他说得很小：选一个场景，写一条提示词，坚持用两周。

“未来最值钱的超能力，不是会用 AI，而是会指挥 AI 干活。”

90 分钟讲完，台下关心的是同一个问题：回到自己的厂里，第一步该动哪里。这也是这场课留在平江的真正作业。

长沙市智能存算产业促进会持续关注 AI 与实体产业的结合，后续将围绕县域企业的场景落地、算力对接与出海服务组织专题走访与交流。有具体场景需求的企业，欢迎与本会秘书处联系。