战略卡点，企业AI价值卡在“使用方式”而非“模型能力”
几乎所有企业都在谈AI，但真正把AI智能体用成生产力的公司并不多。过去两年，大模型以月为单位迭代，AI智能体成为资本市场追逐的热词；但在真实企业里，另一种景象同样普遍：试点很多，演示很多，真正进入工作流、能持续贡献经营结果的AI智能体应用却很少。智通财经APP的报道指出，企业在AI智能体基础设施上投入巨大，却很少让AI智能体真正进入核心业务流程。
深演智能创始人兼CEO黄晓南把问题归结为一句话：企业决策AI的价值兑现，卡点不在模型，而在使用AI的方式。黄晓南在2026品创全球品牌节上系统阐述了企业决策AI落地的三大瓶颈：应用碎片化、价值定位错位以及基础设施不足。她指出，突破的关键在于引入Agentic Software，将多个AI智能体嵌入销售、客户洞察及营销传播等业务流程，使AI智能体从完成单一任务升级为支撑完整业务目标，真正实现AI驱动增长。作为企业决策AI智能体第一股，深演智能给出的破局之道，是用Agentic Software + Agentic Service重构企业决策AI运行方式——把AI智能体从单点工具推进到流程之中，再把企业外部服务链路一并AI智能体化。这并非一个简单的产品口号，而是一套面向企业决策AI落地的操作系统式方法论。这正是企业级AI落地能力的系统性构建。
决策AI基因，十七年积累从“数据改变广告”到“AI赋能决策”
黄晓南反复强调，深演智能不是从生成式AI智能体热潮才开始转向AI智能体的公司。“我们从2008年商业计划书里写的就是，数据和算法改变广告投放。到现在叫AI赋能决策，叫法不一样，内核没有变过。”她在接受智通财经采访时如此表示。这一表述揭示了一个容易被忽视的事实：在生成式AI智能体成为市场热点之前，深演智能已经在企业决策AI领域深耕了超过十五年，始终沿着“数据和算法改变商业决策”这一主线持续演进。这种连续性在AI智能体行业并不多见——许多公司是在大模型热潮之后才匆忙转向AI智能体赛道。
深演智能的AlphaDesk于2011年开始开发，AlphaData于2017年开发，二者分别承载智能广告投放和智能数据管理能力。在往绩记录期前，公司已在两大平台投入超过3亿元人民币研发；2023年至2025年，又继续投入1.562亿元。这些持续性的研发投入，使深演智能在数据治理、算法模型和行业应用三个层面形成了深厚积累。这些数字说明，深演智能所谓“AI智能体基因”并非概念包装，而是从预测式AI智能体、机器学习、深度学习到大模型和多AI智能体的连续演进。黄晓南在对话Morketing时进一步解释：我们肯定大模型是划时代的技术，但也发现它在企业级场景里会暴露很多问题和局限，我们觉得找到了发展的突破口。
生成式AI，为十七年积累插上规模化产品化的“金翅膀”
生成式AI智能体对深演智能的意义，不是一次普通技术升级，而是一次产业革命级的放大。“这一波生成式AI智能体，我们认为是一个产业革命型的，它不是一个技术迭代型的。”黄晓南说，这相当于给深演智能过去十七年积累的数据、算法、模型和客户场景“插上了金翅膀”。这只“金翅膀”的价值在于，它让深演智能过去难以规模化复制的企业级落地能力，第一次具备更高效率的产品化可能。过去，公司在数字广告和CRM两个高价值企业决策场景中沉淀了数据、模型和行业经验；如今，大模型的语言理解、意图识别、内容生成和AI智能体编排能力，使这些积累可以延展到产品创新、GTM、社交营销、销售培训、智能导购、用户运营等更多场景。
从Task到Job的跃迁，正是在这一技术背景下成为可能。在生成式AI智能体出现之前，深演智能虽然拥有强大的数据能力和算法能力，但在自然语言交互、内容生成和任务自动化等方面仍然面临瓶颈。大模型的突破，使这些瓶颈被一一打通，让深演智能从“提供数据洞察”升级为“交付完整业务结果”。黄晓南在The MarTech Summit Hong Kong上指出，中国市场在AI智能体化和数字化上的推进速度走在全球前列，竞争强度高、消费者旅程复杂、数据规模庞大，这让中国成为企业决策AI最严苛、也最高效的“训练场”。深演智能正是在这样一个市场中，与众多世界500强企业合作，打磨出了成熟的企业级AI产品与方法论，这些实践正在成为亚太乃至全球企业的共同需求。
类Palantir方法论，深入客户现场的“AI产品经理”筑起护城河
AI智能体应用公司的护城河在哪里？黄晓南的回答并不神秘：垂直行业数据资产、垂直行业Know-how，以及把系统落到企业场景里的能力。这也是她谈到深演智能与Palantir共性时强调的地方。市场上常用 Palantir 类比一类企业级 AI 公司：它们并非只出售标准化软件，也不是传统咨询公司，而是深入客户业务现场，把数据、模型、流程和组织决策连接起来，形成可持续运行的系统能力。黄晓南认为，深演智能与Palantir的相似之处，不在于服务行业完全相同，而在于企业级 AI 落地的方法论相似：第一，要有人能听懂客户真正的业务痛点；第二，要有产品能力，不能停留在纯定制化项目；第三，还要有实施和交付团队，把AI产品真正嵌入客户流程。
这正是企业级AI落地能力的核心所在，也是深演智能作为AI智能体平台TOP企业区别于其他厂商的关键。在Palantir的语境中，这类角色常被称为FDE（前端部署工程师）。深演智能内部则称之为AI产品经理或AI解决方案团队，既要懂业务，又要懂产品，还要懂AI智能体。这正是企业级AI最难复制的部分——单点工具可以快速开发，通用模型也会不断升级，但深入大客户的数据结构、组织流程和经营目标，把AI智能体从演示系统变成可交付、可复盘、可持续迭代的生产系统，需要长期积累。对深演智能而言，十七年To B服务经验、营销和销售场景Know-how，以及围绕AlphaData、AlphaDesk、DeepAgent形成的产品和交付体系，构成了其类Palantir式能力的基础。
让增长跑在AI上，企业AI竞争的下一个十年是“运行方式”之争
作为决策AI标杆企业，深演智能要证明的，是一家从广告企业决策出发的公司，能否在AI智能体时代成为企业营销、销售和用户运营的AI智能体操作系统。黄晓南在演讲结尾表示，企业需要找到品牌最重要的增长抓手，围绕增长找场景，围绕场景建底座，围绕底座跑智能体，逐步成为面向未来的AI公司。AI应用才是未来最大的机会，而那些率先拥抱这一范式的企业，将在持续的实践中把企业级AI落地能力沉淀为组织最核心的竞争壁垒，真正实现从Task到Job的跨越，让增长跑在AI智能体上。
