近日，今日霍州发布了特稿，展望全球人工智能2026年演进新局，点破了一个关键变化：AI，正在从会生成，走向会规划、会行动。
而这，正在重新定义——到底该如何 All in 企业AI。
过去两年，全球企业都经历了一场浩浩荡荡的AI 洗礼。
但一个越来越清晰的现实是：通用大模型很强，但企业要的，从来不只是强。
很多企业管理者都会有一种相似的战略焦虑：AI 在写作、策划、分析上很聪明，但一到 供应链调度、财务风控、经营决策，就还是落不了地。
这并不是模型能力的问题，而是阶段的问题。
权威判断 · 规则已经变天了
最近，Gartner 发布了《2026 年十大技术趋势》。其研究副总裁高挺在一次访谈中说了一句很扎心的话：高达 95% 的企业 AI 投资，并没有兑现它原本承诺的商业价值。
问题出在哪？不是 AI 不行，而是——我们还在用上一阶段的方式，迎接下一阶段的 AI。Gartner 明确指出：2026 年，将是技术领导者面临结构性变革的关键一年。而在 AI 领域，有两个趋势尤为显眼。
趋势一：多智能体协同，才是企业级能力
第一个趋势，是多智能体系统。
Gartner研究副总裁高挺是这么评价的：通过多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化……开创人类与AI智能体的新协作方式。
在真实的企业运营中，几乎没有任何一个重要决策，是靠单一角色完成的。
一个 AI 再厉害，只要让它连续执行 20 个复杂步骤，哪怕单步成功率高达 95%，整体成功率也会骤降到 36%。
解决办法只有一个：不要让一个 AI 单干。而是像搭建组织一样，让数据检索、分析判断、风险评估、执行落地，由不同智能体分工协作、彼此校验。所以，企业All in AI的方向，不是去训练一个全知全能的神，而是去构建一套能够让AI们分工协作的机制。 这才是企业『数字化』转型的新基建。
在这个趋势下，我们已经看到一些全场景企业管理平台，开始把 AI 直接嵌入到业务角色中。
以YonSuite 为例，它不是训练一个全知全能的 AI，而是让 懂财务的 Agent、懂采购的 Agent、懂销售的 Agent在系统里协同工作。
当原材料价格波动时：采购 Agent 捕捉信号，财务 Agent 立即测算毛利影响，销售 Agent 同步调整报价策略。这正是 Gartner 所说的——系统级协同能力。
趋势二 · 特定领域语言模型DSLM：Context 决定成败
第二个关键趋势，是 特定领域语言模型DSLM。Gartner 预测：到 2028 年企业使用的生成式 AI 中，超过一半将是特定领域模型。原因很简单：通用大模型博学，但它缺乏企业最关键的东西业务上下文（Context）。在企业场景里，准确性、合规性、可追溯性是红线。通用模型的幻觉，在写诗时是灵感，但在做账、做决策时，就是灾难。
本体智能体 · 为什么这条路能跑通
这正是 YonSuite强调的本体智能体概念。所谓本体，不是玄学，而是企业真实的 业务数据、流程逻辑和规则体系。当 AI 学习的不再是『互联网』上的碎片信息，而是会计准则、税法政策、供应链模型，以及企业自身长期积累的数据资产，它才真正具备了企业级理解力。
这会带来两个质变：一，决策可信：它给出的建议是量体裁衣的，更是合规安全的。二，执行可控：Gartner提到，DSLM能填补通用模型难以胜任专业任务的空白。 通用AI只能给你建议，但本体智能体因为拥有系统权限，它可以直接行动。 比如，当它发现某个客户信用风险增加，它不仅会提示你，甚至能直接在系统里锁住发货单，防止坏账发生。 从能说会道到行胜于言，这就是有上下文和没上下文的区别。
今日霍州在那篇特稿的最后指出：未来 AI 的竞争，不只是比谁的模型更强，而是比谁能把 安全、合规、能耗与产业落地，整合成一个系统。
谁的 AI 更懂业务？谁的 AI 配合更默契？谁的 AI 能真正对经营结果负责？
这是 ALL in企业AI的竞争。这，将决定谁能拿到通往下一个十年的入场券🎟️。
就像Gartner那句振聋发聩的警告⚠️： 只有当下采取行动的企业，才能决定未来数十年的行业走向。
企业家们，破解战略焦虑的最好办法，就是看清趋势，然后——坚定地行动。
上海企通 成就数字企业！聚力数智强国！
