企业AI最值钱的数据，不是知识库，而是意图库
我们聊了一个观点：很多企业AI项目做失败，不是因为模型不够聪明，而是AI根本没搞清楚用户想干什么，意图识别出问题了。这个问题背后，藏着企业AI建设里一个被长期忽视的东西：
行业动态
2026年，CIO的至暗时刻：在AI神话与商业现实间走“钢丝”
2026年，对于绝大多数企业的CIO（首席信息官）来说，并不是一个轻松的年份。外界看到的是AI技术的狂飙突进，而身处其中的CIO们感受到的，却是前所未有的真实压力。这种压力不再仅仅来源于“系统崩没崩”、“网断没断”，而是来自于如何在技术神话与商业现实之间，找到一条能真正落地的路。
谢祖墀：AI 时代企业需要重构组织能力
企业之间存在不同的DNA，所以他们在通过AI作出改变时，他们应该采用的手段和优先级也会有所不同。 企业的领导人必须清楚知道自己的组织DNA是那一类型，而特别设计一套最适合自身企业的方法。
中国邮政储蓄银行副行长CIO牛新庄：破局商业银行大模型规模化应用
以人工智能大模型为代表的新一代信息技术已成为推动银行数智化转型、赋能金融高质量发展的重要引擎。然而，大模型在赋能银行业务创新的同时，在大规模应用推广过程中面临诸多挑战，如基础模型金融专业知识不足、易形成模型孤岛，推理成本高昂、资源利用不均衡，模型上线周期长、难以兼顾基础能力的稳固与场景迭代的敏捷等。
国内首部专著《数字新质生产力》解码数字经济跃迁阶梯
作为国内首部系统阐释数字新质生产力理论的专著，本书立足新一轮科技革命和产业变革背景，结合我国数字经济发展实际，系统梳理了数字新质生产力的理论体系及其实践路径。
88%的企业2026年将增加对AI的资金投入
当下，生成式AI、代理式AI（Agentic AI）持续成为产业焦点，从科技巨头到传统行业，几乎所有企业都在加速拥抱AI转型。
真实的企业AI观点：“没有对于AI的投入，你就不要说在转型AI”、“用了AI，我们到底错在哪儿？”
好的内容一定是稀缺的。一方面我们希望小范围的交流探讨更透彻一些， 另外一方面，也要”保护“能够或者敢于说真话的企业以及用户能够真正有一个交流的平台，最终能够为我们各自服务的企业创造价值。
