中欧深圳论坛热议 AI 算力从芯片到场景的价值闭环

8 月 21 日，以「从芯片到产业：AI 算力的价值闭环」为主题的中欧国际工商学院 EMBA 新知讲堂暨供应链创新论坛在深圳举行，200 余位学界与企业界人士参会。与会嘉宾围绕 AI 算力链上下游协同、行业落地路径以及中美算力竞争格局展开深入讨论，形成多项共识。

论坛核心理念：两条链的交汇

中欧国际工商学院京东运营及供应链管理学教席教授、副教务长（深圳校区）、供应链创新研究院院长赵先德在致辞中指出，「从芯片到产业」本质上是两条链的交汇：一是 AI 的供应链，即从设备、芯片到 AI 服务器与数据中心，再到大模型、智能体与 AI 硬件背后的漫长链条，这是 AI 算力的底座；二是 AI 在供应链中的应用，即把算力落地到汽车、制造、物流、消费电子等具体产业场景，改造流程与决策。在他看来，上游把算力造出来、下游把算力用起来，形成可持续回报，才是真正的价值闭环。

从芯片到算力：系统竞争时代来临

中国半导体产业领军人物、中芯国际联合创始人谢志峰博士从回顾中美芯片竞争切入，对 AI 核心——芯片及其产业链演进进行科普。他指出，AI 时代仅靠提升单颗芯片性能已不足以满足需求，「AI 已经进入算力、存力和数据传输效率的系统竞争阶段」。在中美系统竞争中，美国在芯片层与 AI 芯片制造层占优，中国在能源层、基础设施层和应用层具备优势，双方在模型与平台层的差距已明显缩小。

圆桌讨论中，与会嘉宾就 AI 时代需求变化、上游产业链响应与未来投资机会形成四点共识：

• 需求呈现规模与差异化双重特征，几乎所有上游环节面临指数级增长，同时差异化程度显著提升，难以靠单一产品满足。
• 平台化、模块化、大规模定制等制造业供应链创新逻辑同样适用于 AI 算力上游企业。
• 与客户、供应商的联合创新是下一步关键，上游企业正从「卖产品」向「提供解决方案」转型，联合创新也是「国产替代」的重要抓手。
• 在 Token 消费指数级增长趋势下，AI 算力上游投资机会总体看好，可重点关注寡头企业、填补关键短板的企业以及具备技术独特性的企业。

从算力到场景：AI 在供应链的落地实践

赵先德在主题演讲中提出，上游算力链与中游 Token 链的价值需通过下游应用场景中的确定性 ROI 才能兑现。他归纳了企业落地「AI + 供应链」时的典型管理挑战，包括如何选择优质 AI 项目、如何分配人机分工、如何治理 AI 上线后的风险等，并以安得智联等企业实践为例，分享「价值 × 可行性矩阵」「规则描述 × 决策责任矩阵」「业务-IT 结对」等管理工具。

蔚来供应链发展副总裁潘昱分享了蔚来基于全球数字运营平台与 AI 构建的「三层架构」方法论：以本体与数据标准为底座，以风险预判、成本等数字孪生为支撑，再让 AI 智能体介入决策与执行。他透露，蔚来通过自研工具将每年投入 1 万余小时的质量文件工作交由 AI 智能体处理，相关方案已在大约十分之一的合作伙伴中落地。

京东集团副总裁何田介绍了京东物流在 AI 落地方面的三件事：AI 优化决策、AI 提效流程、AI 驱动物理世界设备作业。核心成果包括：决策端将亿级包裹调度压缩至 3 分钟以内；流程端多模态大模型使仓储人效提升 10%；物理端异狼工业灵巧手异形包裹抓取精度达 99.9%，L4 级无人车在城乡常态化配送。何田表示，京东物流的核心优势在于打通「看见—理解—执行」全链路，让 AI 跳出单点工具定位，实现全供应链智能协同。

面向未来：AI 重塑而非取代供应链

论坛尾声，圆桌嘉宾就 AI 应用场景选择、人机协同与未来影响等议题达成五点共识：

• 场景选择坚持价值导向，聚焦降本、增效与合规，优先解决业务痛点。
• 智能化成效应以流程与效率改善衡量，而非部署了多少智能体或消耗了多少 Token。
• 数据质量与场景匹配度是 AI 落地的关键前提。
• 高风险、涉及客户体验与员工安全的工作必须保留人的判断，规则清晰、风险可控的环节可交由 AI 执行。
• 供应商协同谈判与客户体验等环节短期难被 AI 替代，面向未来，AI 将重塑供应链，使之更可预测、更具柔性、更短链，形成人机共建的新型管理模式。

本次论坛由中欧国际工商学院 EMBA 课程部、深圳校区与供应链创新研究院联合主办，中欧校友数字生态协会提供支持。