以供应链视角，构建AI算力价值闭环

AI 算力是当前全球科技竞争与产业博弈的战略制高点。然而从上游的芯片、设备到下游的行业场景，这条长链上的供需协同不足、回报兑现困难等问题尤其突出。如何打通AI算力从生产到变现的端到端链路，成为亟待解答的关键命题。在此背景下，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于8月21日在深召开。200余位学界、企业界人士出席本次论坛。

论坛现场

中欧国际工商学院EMBA课程部助理主任马良，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为本次论坛致辞。

马良致辞

马良老师在致辞中表示，本次论坛是中欧EMBA课程部、中欧深圳校区与中欧供应链创新研究院连续第十一年共同主办，每年紧扣企业家最关切的现实难题。他指出，当前我们正身处算力驱动产业变革的关键节点，如何站在整个价值链的高度看清产业逻辑、发现真正的战略机会，是本次论坛探讨的核心命题。他还详细介绍了中欧EMBA课程：作为中欧的旗舰课程与基石课程，中欧EMBA课程体系定位为“全球视野、中国智慧，培育创新驱动的新商业文明引领者”，并围绕“一体两翼”架构展开。“一体”是指课堂内必修和选修课程，在经典管理思维和理念的基础上，强调前沿性、国际性、实践性三大核心关键词。“两翼”之一是第二课堂体系，包括前沿分享、实战课堂、人文讲堂；另一翼则是终身学习计划，包括后EMBA课程、校友赋能系列、班级共创等。

赵先德致辞

赵先德教授从供应链视角对论坛主题进行了解读。他指出，从芯片到产业本质上是两条链的交汇：一是AI的供应链（Supply Chain of AI），即从设备、芯片到AI服务器和数据中心，再到大模型、智能体和AI硬件背后的漫长链条，链条上不同组织的合作创新，是AI算力真正的底座；二是AI在供应链中的应用（AI in Supply Chain），即AI算力落地到汽车、制造、物流、消费电子等具体产业场景，改造供应链不同环节的流程和决策。在他看来，上游把算力造出来、下游把算力用起来，才是价值的闭环。赵先德也介绍了中欧供应链创新研究院：一个以供应链创新为抓手构建的产学研合作平台，聚焦供应链数字化、低碳化和全球化三大方向。

主题一：从芯片到算力

谢志峰发表主题演讲

中国半导体产业领军人物、中芯国际联合创始人、英特尔最高成就奖获得者谢志峰博士（中欧EMBA2005）从回顾中美芯片竞争切入，对AI的核心——芯片及其背后的产业链演进流程，以及全球半导体行业格局进行了科普。谢博士指出，在AI时代，仅靠提升单颗芯片性能已经不足以满足需求，“AI已经进入算力、存力和数据传输效率的系统竞争阶段”。他认为在中美的系统竞争中，美国在芯片层、AI芯片制造层，中国在能源层、基础设施层和应用层各具优势，而双方在模型与平台层的相差已经不大。他也对存储、光通信等AI关键组件的细分产业链及布局机会进行了介绍。

随后，谢博士还与佰维存储董事及副总经理徐骞、合肥康芯威存储技术有限公司于海（中欧EMBA2015）、泓浒半导体科技有限公司董事长兼首席技术官林坚（中欧EMBA2024）、维谛技术运营部高级总监刘庆涛（中欧EMBA2019），在中欧国际工商学院研究员、供应链创新研究院院长助理王良博士的主持下进行圆桌对话。

圆桌对话一

圆桌嘉宾们就AI时代的需求变化、AI算力产业链上游如何响应这些需求变化，以及未来投资机会等话题进行了深入探讨，并凝练出几点共识：

l AI时代的需求变化具有规模和差异化的双面特征。一方面，几乎所有产业链上游环节都在面临需求的指数级增长，但另一方面，需求差异化的程度也显著提升，难以靠同样的产品和服务来满足。

l 供应链创新逻辑有助于供应端来应对上述挑战。例如，平台化、模块化、大规模定制等制造业供应链的创新实践同样适用于AI算力产业链的上游企业。

l 与客户、供应商的联合创新是下一步发展的关键点。产业链上游企业正在经历从提供产品/设备到提供解决方案/联合开发的转型。联合创新是做好转型的关键，也是“国产替代”的抓手——通过联合创新，以系统改善弥补单点差距。此外，上下游的充分协同也能帮助上游企业更好地制定扩产计划。

l 在Token消费指数级增长的趋势下，AI算力产业链上游的未来投资机会总体看好。在投资时可重点关注：1. 寡头企业；2. 填补关键短板的企业；3. 技术独特性/竞争力的企业。

主题二：从算力到场景

赵先德发表主题演讲

赵先德教授站在AI全产业链的高度，指出上游算力链和中游Token链的价值最终要“被用起来、能够赚钱”才能兑现，这依赖于下游应用场景中的确定性ROI，而供应链因其体量可观，指标相对清晰，有数据积累，存在高频、可重复、标准化决策等特性，成为重要的变现场景之一。他进一步从实践观察中归纳出企业落地“AI+供应链”时的典型管理挑战，例如不清楚如何选择好的AI项目，不清楚人和AI之间如何分工，不清楚AI上线后如何治理等，并以安得智联等企业的实践为例，来分析企业如何通过“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，来有效应对这些挑战。针对供应链中存在的跨组织数据壁垒、决策容错率低等实际困难，赵教授也分享了他对一些技术工具的研究和思考，包括链主引领下的联邦学习、AI大模型、规则引擎与求解器的组合使用等。

潘昱进行实践分享

蔚来供应链发展副总裁潘昱（中欧EMBA2023）分享了蔚来如何以全球数字运营平台与AI为技术底座，在制造、供应链等环节对于AI应用的思考与实践。他介绍了一个“三层架构”的方法论：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智能体在数字孪生之上介入决策与执行。在落地实践上，蔚来通过自研数字化工具与外部共享驱动因子、辅助决策与执行，并借助自研工具将每年投入1万余小时的质量文件工作交由AI智能体完成，把人力释放到质量管理本身。据潘昱透露，这些工具已经在大约十分之一的合作伙伴中实现了落地，通过打通设备层数据、在可信数据空间内实时共同决策，显著降低了合作伙伴的库存资金占用。

何田进行实践分享

京东集团副总裁、ACM/IEEE/AAAS Fellow何田认为，AI只有落地真实业务场景，才能释放实际价值。依托海量物流场景沉淀与技术攻坚，京东物流在复杂业务中打造供应链最大规模物理AI应用，核心聚焦三件事：AI优化决策、AI提效流程、AI驱动物理世界设备作业。在超脑AI框架下，决策端将亿级包裹调度压缩至3分钟以内，旺季运力实现事前预判规划，告别事后紧急调配；流程端依靠多模态大模型完成场地、人员、包裹全流程感知与安全管控，自动识别问题、编排作业任务，仓储人效提升10%；物理端，异狼工业灵巧手落地真实仓库，异形包裹抓取精度达99.9%，L4级无人车于城乡常态化配送，降低快递员往返营业部的时间与成本。何田表示，京东物流超脑核心优势，是打通“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，这也是供应链AI落地的核心方向。

随后，潘昱、何田还在赵先德教授的主持下，与美的集团EDP供应链系统部长许聪、赛意信息AI创新运营部负责人李会明，以及视源股份集团供应链管理改善总监熊婉琰共同进行圆桌对话。

圆桌对话二

圆桌嘉宾们就AI应用场景的选择与项目评估、AI的责任边界与人机协同，以及AI对供应链未来的影响等话题进行了深入探讨，并一致认为：

• AI应用场景的选择应坚持价值导向，聚焦降本、增效与合规三个方向，优先解决业务痛点，而非盲目追求技术领先。
• 判断智能化成效，不应看部署了多少智能体、消耗了多少Token，而应看流程与效率是否真正改善。
• 数据质量与场景匹配度是AI落地的关键前提。数据不清、场景不适配，AI难以产生实际价值。
• AI应用需明确责任边界与人机分工：风险高、涉及客户体验与员工安全的工作，必须保留人的参与和判断；规则清晰、风险可控的环节，可交由AI托管执行。
• 供应商协同谈判与客户体验等环节短期内难以被AI替代。面向未来，AI不会取代供应链，而是重塑供应链——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，中欧国际工商学院深圳校区，中欧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。