在数字化转型的浪潮中，“AI策略”成为企业绕不开的命题，但“哪个好”从来不是非此即彼的选择，而是取决于企业自身的基因、阶段与目标，脱离场景谈策略，就像在沙漠里找船——方向再对,也到不了彼岸。
大而全的“平台化策略”：适合资源雄厚的头部玩家
平台化策略的核心是“构建全栈能力”，从底层算力、算法框架到上层应用场景，自研或整合成通用AI平台，这类策略的优势在于“一次投入，多场景复用”，能快速响应不同业务需求，比如互联网巨头通过自研AI平台同时支撑推荐系统、智能客服、风控模型等，但门槛极高：不仅需要海量数据、顶尖技术团队，还要持续投入算力与研发成本，对于中小企业，盲目跟风平台化，极易陷入“投入比产出高”的困境，最终成为“半拉子工程”。
小而美的“垂直化策略”：更贴近中小企业的生存逻辑
垂直化策略聚焦单一场景，用“AI+行业”解决具体痛点，比如制造业的AI质检（替代人工检测缺陷）、零售业的智能选址（结合人流与消费数据预测门店业绩）、医疗领域的影像辅助诊断（提升疾病筛查效率），这类策略的优势是“目标明确、落地快”：数据需求少（聚焦单一业务线）、成本可控（无需全栈能力）、见效周期短（3-6个月可见业务价值），对资源有限的企业而言，垂直化策略是“小步快跑”的务实选择——先在一个场景跑通模型，积累数据与技术经验,再逐步扩展到其他环节。
轻量化的“工具化策略”：适合快速试错与敏捷迭代
工具化策略的核心是“借力成熟AI工具”，而非从零开发，企业可通过低代码AI平台（如百度飞桨、阿里PAI）、S化AI服务（如语音识别、NLP接口）或开源模型（如GPT系列、Stable Diffusion），快速将AI能力嵌入现有业务，比如传统企业用SaaS客服机器人替代人工坐席，用AI生成工具自动产出营销文案，无需组建算法团队，也能“用上AI”，这类策略的优势是“低门槛、高灵活性”，适合业
强协同的“生态化策略”：适合产业链中的“连接者”
生态化策略的核心是“开放合作”，企业不独自研发AI，而是通过API接口、数据共享、联合研发等方式，与AI厂商、行业伙伴、高校等共建生态，比如车企与自动驾驶公司合作开发L4级系统，金融机构与科技公司联合搭建风控模型，这类策略的优势是“资源互补、风险共担”：企业聚焦自身核心业务（如车企造车），AI能力由专业伙伴提供，既能降低研发压力，又能快速响应技术迭代，但前提是“拥有生态主导权”——若自身缺乏核心资源或行业话语权，容易沦为生态中的“附庸者”。
选策略前，先问三个问题
没有“最好”的策略，只有“最匹配”的策略，企业在决策前，需明确三件事：一是目标——是想降本增效、开拓新业务，还是提升用户体验？二是资源——有多少数据、技术、资金储备？三是场景——业务中哪些环节存在重复劳动、经验依赖或决策瓶颈？制造业若目标是“提升生产良率”，垂直化策略（AI质检）比平台化更务实；互联网公司若目标是“构建技术壁垒”,平台化策略则更有优势。
AI策略的本质，是用技术解决商业问题，与其追逐“风口策略”，不如回归业务本质——找到那个能“用最小投入，撬动最大价值”的切入点，才是真正的“好策略”，毕竟，AI的价值不多强大，最终都要落在“人”的需求上：让员工少做重复劳动，让客户获得更好体验，让企业走得更稳、更远。
