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“最近，可能大家都很關(guān)注股票，我是不怎么看，不太關(guān)心股價。上市后，反而比過去沖刺階段更有激情，因為在完成了一些里程碑的事情后，可以甩開膀子真正地跟產(chǎn)業(yè)深度碰撞?！?月18日，在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）現(xiàn)場，中科聞歌CEO（首席執(zhí)行官）羅引接受包括《每日經(jīng)濟新聞》記者在內(nèi)的媒體記者采訪時，坦然聊起了資本市場對公司的預(yù)期。

(資料圖片僅供參考)

中科聞歌系中科院自動化研究所的科學(xué)家創(chuàng)立的AI（人工智能）公司，今年6月底登陸港交所，成為“港股決策大模型第一股”。

《每日經(jīng)濟新聞》記者了解到，當下，企業(yè)對人工智能的需求正悄然發(fā)生變化，從以往早期的分析型AI處理數(shù)據(jù)的“效率工具”，到過去兩年生成式AI成為“內(nèi)容助手”，如今企業(yè)真正需要的是懂業(yè)務(wù)、懂決策的“決策大腦”。

當越來越多的玩家涌入AI賽道，決策智能如何重構(gòu)組織能力？隨著Token（詞元）“通脹時代”的來臨，決策智能如何算好“成本賬”？

企業(yè)建設(shè)與運營成本降九成決策智能正在重構(gòu)組織能力

隨著大模型技術(shù)走向成熟，AI產(chǎn)業(yè)競爭邏輯正發(fā)生根本的轉(zhuǎn)變。

“今天，企業(yè)的核心競爭力，不再是擁有多少算力模型，而是在于能否適應(yīng)高速變化、不確定性的社會，看清事實并更準確地判斷因果，快速做出微觀和宏觀的判斷。從智能到?jīng)Q策，這是一場組織能力的重構(gòu)。”在羅引看來，AI的下一站，絕不只是生成答案，而是深度參與決策。

羅引將決策智能發(fā)展劃分為“三重躍遷”：從計算AI、生成AI，最終走向決策AI。真正的高階形態(tài)，是決策AI賦能企業(yè)中高層決策，調(diào)用生成式AI和計算型AI，層層疊加，最終嵌入組織的判斷、協(xié)同與行動鏈條。

受訪者供圖

在中國科學(xué)院自動化研究所副所長曾大軍看來，“決策范式演變”這一階段，最根本的變化在于決策問題的邊界被重新劃定。“過去，我們覺得沒法分析、沒法算、沒法推演、沒法進行定量分析的各種復(fù)雜決策問題，現(xiàn)在都在人工智能的牽引下，被納入可計算、可推演、可評估、可決策的范疇。”

曾大軍判斷，決策智能已進入系統(tǒng)布局的關(guān)鍵階段，“現(xiàn)在，誰能先沖出來，從工具層面真正提供好用、管用的這套框架，對下一步的進展就會起到非常強的牽引作用”。

在WAIC 2026舉行期間，中科聞歌發(fā)布業(yè)界首個“基、樞、核、腦、端”完整AI決策產(chǎn)品體系?！睹咳战?jīng)濟新聞》記者現(xiàn)場獲悉，該體系以DOMA（數(shù)據(jù)—本體—模型—智能體）架構(gòu)為技術(shù)底座，覆蓋數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)建模、模型推理與智能體執(zhí)行全鏈路，打通從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策到科學(xué)發(fā)現(xiàn)的AI決策閉環(huán)。

記者還注意到，這一決策AI產(chǎn)品體系直接為企業(yè)帶來降本和效率提速。數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)建設(shè)與運營成本最高降低約90%，決策響應(yīng)速度最高提升192倍，原本平均需要32小時的分析，如今10分鐘即可完成，推動企業(yè)決策能力走向“智能化裝配”。

Token“通脹時代”來臨決策智能如何算好成本賬？

AI爆發(fā)式增長之下，人工智能時代，衡量價值的“新貨幣”Token正經(jīng)歷一場結(jié)構(gòu)性“通脹”。一方面，部分模型價格持續(xù)走低甚至免費，另一方面則是面向復(fù)雜任務(wù)的旗艦?zāi)Ｐ秃蚑oken價格逆勢上漲。

這意味著，相比單輪問答，企業(yè)的戰(zhàn)略推演、生產(chǎn)調(diào)度、市場預(yù)測等決策任務(wù)，往往涉及多輪理解、任務(wù)拆解、工具調(diào)用和長鏈路執(zhí)行，Token消耗量是普通對話的數(shù)十倍乃至上百倍。

中科聞歌“決策AI樹”（受訪者供圖）

那么，決策AI在實際部署時，如何平衡思考決策智能的準確性與Token的消耗成本？對此，羅引表示，“我們的產(chǎn)品覆蓋中觀、宏觀、微觀三個層面，使用頻次完全不同”。

羅引進一步分析稱，一方面，微觀層面的問題，相對來說使用的頻率更高，因為它們跟生產(chǎn)關(guān)聯(lián)；中觀層面可能是按天來計算的；宏觀層面則是按年或者按季度來。把這三層分好之后，我們可以選擇不同參數(shù)或者不同算力要求的模型與其搭配，投入和產(chǎn)出就能夠算得過來賬了。

另一方面，羅引指出，更深層的邏輯是“以質(zhì)換量”，雖然一些大模型也可以幫你做決策分析，但“消耗的Token成本并沒有帶來收益，得不到全面準確的分析”。而決策智能平臺背后，是多個專家智能體協(xié)同，一次推演的成本可能是常規(guī)問答的幾十倍，但得到的結(jié)果是準確而專業(yè)的，用戶愿意為確定性決策價值買單。

談及未來Token價值的拐點，羅引認為，這取決于底層計算范式的突破。

“這個得從物理層面研究，是不是能夠攻克一些底層技術(shù)，比如半導(dǎo)體、超導(dǎo)、量子力學(xué)等問題，如果能夠把底層計算的范式改變，未來成本一定會急劇下降?，F(xiàn)有這套GPU（圖形處理器）的邏輯，只要參數(shù)量大了、耗電量大了，一定解決不了。”羅引坦言。

羅引表示，其在與中科大量子計算專家進行交流時了解到，如果未來能用幾千甚至幾萬個量子比特承載大模型參數(shù)，未來的計算成本，可能是現(xiàn)在的萬分之一，但這一天的到來“可能還需要十年，但到底是多少個‘十年’，目前尚不好判斷”。

市場規(guī)模未來5年將增近10倍哪些領(lǐng)域能率先吃到“螃蟹”？

當市場開始不再滿足于AI只是當“詩人”和“助手”，決策智能正成為AI產(chǎn)業(yè)下一個增長極。

據(jù)《每日經(jīng)濟新聞》記者了解，中國企業(yè)級大模型驅(qū)動的決策智能市場規(guī)模正處于高速擴張期。灼識咨詢的數(shù)據(jù)顯示，2025年該市場規(guī)模已達到39億元，占整個企業(yè)級大模型市場的21.6%；預(yù)計到2030年，該市場規(guī)模將大幅增長至375億元，也就意味著未來5年將增近10倍。

（受訪者供圖）

那么，未來決策智能還將在哪些場景和領(lǐng)域最先迎來爆發(fā)？

羅引指出，首先科研領(lǐng)域是必然的，尤其是在材料領(lǐng)域。比如，AI for Science（AI4S）的爆發(fā)速度遠超生物制藥，原因在于“生物制藥和其他領(lǐng)域，從實驗室研究走向臨床再到市場推廣，需要的時間一般在5到10年，但新材料出現(xiàn)一兩年就可以面向市場，轉(zhuǎn)化鏈條更短”。

其次，制造領(lǐng)域是決策智能落地的另一個主戰(zhàn)場，每個工廠都希望有個大腦，將低能耗、排產(chǎn)效率不高、生產(chǎn)環(huán)節(jié)有異常的各個地方，修復(fù)成相對完美的狀態(tài)，用“廠長思路”進行AI升級。

最后，社會服務(wù)與消費領(lǐng)域同樣蘊含巨大潛力，他明確感受到，AI在促進消費、物流貿(mào)易等方面正成為“隱形推手”，可以帶動更多生產(chǎn)效能，提高商品和資金流轉(zhuǎn)的效率。

關(guān)鍵詞： 運營 智能體 人工智能