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达到特定能力水平的模型推理成本下降倍数1
2025 · 2022.11—2024.10 · GPT-3.5 水平支策判断
了解更多模型更便宜，稀缺的会是值得解决的问题。
推理价格的快速下降会不断改写任务的经济边界，但不会同步消除流程衔接、人工复核与错误处理的成本。支策认为，企业应把AI投资从固定工具清单转向可更新的任务组合：哪些工作现在值得自动化，哪些仍应由人主导，需要随能力、价格和业务后果共同判断。
AI越容易获得，企业判断越重要。
模型能力继续上升，获得能力的门槛继续下降；企业之间的差异，却不会因此消失。支策认为，下一轮AI优势将来自任务选择、知识质量和授权机制。真正的问题是：哪些判断值得交给机器，哪些行动可以被委托，以及组织如何知道它仍然有效。
THE SIGNAL. OUR READING.
关键变化，与支策的判断。
约 66%
报告所列智能体在 OSWorld 电脑操作基准的任务成功率2
2026 · OSWorld 基准支策判断
了解更多智能体的竞争力，在可控的委托范围内。
任务完成能力明显进步，也仍然存在失败。支策的判断是，企业不应只问智能体有多聪明，更应判断它可以独立处理多长的任务链、触发什么后果，以及失败后谁能接管。在能源业务中，授权范围、知识依据和恢复机制，会与模型能力共同决定可使用的边界。
79%
受访数据负责人仍处于界定智能体规模化与治理方式的早期3
2025 · 全球 1,700 位高级数据与分析负责人支策判断
了解更多治理能力将决定AI能走多远。
当智能体开始跨系统读取信息、组织流程和发起行动，原有的应用管理边界会受到挑战。支策认为，规模化并不是增加账号和调用量，而是让授权、评测、异常处置与责任归属能够共同扩展。治理应当进入产品设计，使组织知道何时可以放手，何时必须介入。
WHERE THE VIEW LEADS
沿着任务推进，让责任贯穿始终。
01
INVEST IN THE WORK
AI战略与场景投资组合
围绕经营价值而非模型热度配置AI资源。将任务价值、数据条件、失误后果和组织准备度放在一起，形成可以逐步验证的投资组合，解释为什么从这些场景开始，以及什么证据支持继续投入。
专题观点02
KNOWLEDGE TO ACTION
企业知识与受控智能体
从“回答问题”走向“协助完成任务”，智能体需要同时理解业务知识、工具边界与授权关系。支策围绕能源专业任务，连接可追溯的知识、可验证的计划和有权限的行动，让人员能够及时检查、接管和纠正。
专题观点03
EVIDENCE BEFORE SCALE
AI评估、治理与规模运营
把上线与扩展判断转化为可复核证据。围绕任务质量、风险、成本和用户采用，建立贯穿模型、知识与流程版本的评测体系；让治理要求进入日常运行，而不只停留在一份制度或上线前检查中。
专题观点判断AI的下一程，要看能力之外的变化。
我们保持对技术进展的关注，也持续检验组织能否承接这些进展。AI的商业边界会随着任务经济性、失败模式与责任安排变化，不能用一次选型永久确定。
- 01
单位有效任务成本，而非单次调用价格
观察什么
关注完成一项合格业务任务需要多少调用、复核时间与异常处理，区分价格下降和总体使用增加。
如何影响判断
若复核负担同步下降，可重新评估任务组合；若调用更便宜但错误处理增加，应先重构任务边界。
- 02
长任务链中的恢复能力
观察什么
关注智能体能否识别偏离、停止不适当行动，并在中断后恢复到业务可接受的状态。
如何影响判断
恢复能力成熟时可以讨论更长的委托链；若失败难以定位，授权仍应保持在更小范围。
- 03
业务负责人是否真正接管AI
观察什么
关注场景负责人是否能解释效果变化、调整使用范围，以及与技术团队共同决定模型与知识更新。
如何影响判断
若业务能够持续经营能力，规模化具备组织基础；若责任仍集中在临时项目组，应先解决长期运行安排。
A VIEW THAT CAN BE PUT TO WORK
支策可信 AI 价值实现方法了解分析框架与实施安排观点，需要接受实践的检验。
通过“任务解构—场景取舍—受控设计—证据验证—规模运营”五个阶段，连接业务投资决策与 AI 全生命周期治理。以公开管理研究、NIST 风险管理框架和智能体工程实践为参考，把评估集、权限、人工复核和退出机制前置到设计阶段。模型选择服从任务要求，推广范围服从验证证据；每一次能力升级，都重新检查业务效果与风险边界。
数据注释与研究依据展开阅读收起内容
- 1Stanford HAI · AI Index 2025
比较达到 GPT-3.5 MMLU 表现水平的推理成本；不是企业 AI 总成本或项目费用的下降比例。
Stanford 2025 · 2022.11—2024.10 · GPT-3.5 水平 - 2Stanford HAI · AI Index 2026
OSWorld 是结构化电脑操作基准；结果不能当作能源生产任务的成功率或上线门槛。
Stanford AI Index 2026 · OSWorld 基准 - 3IBM Institute for Business Value · 2025 CDO Study
跨地区、跨行业调查的受访者自报状态；不代表能源企业治理成熟度的测量结果。
IBM 2025 · 全球 1,700 位高级数据与分析负责人
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