TCL 创始人、董事长李东生在第 17 届财新峰会上分享了对 AI 产业的判断，他认为面对新一轮人工智能浪潮，企业参与 AI 变革是大势所趋，不能掉队，但同时也要理性看待，单纯砸钱做 AI 技术投入，并不一定就能顺利变成商业价值。他提到市场机构预测 2026 年全球 AI 投资规模将达到 2.6 万亿美元，大量资金涌入赛道，可很多投入停留在算力、模型层面，缺少落地场景，容易出现技术空转、资源内卷浪费的情况，AI 会从产品、竞争格局、商业模式和组织方式四个维度改变产业，企业要做的不是盲目跟风堆算力、堆参数，而是坚持 AI 向实，把 AI 和自身主业场景结合起来，同时搭配全球化两条路径，推动先进制造业转型。
一、李东生本次发言核心观点表
| 项目 | 核心内容 |
|---|---|
| 总体判断 | 企业参与 AI 变革势在必行，但 AI 技术投入不等于自动产生商业价值 |
| 全球 AI 投入规模 | 2026 年全球 AI 投资预计 2.6 万亿美元 |
| AI 带来四大变化 | 产品形态、产业竞争格局、商业模式、企业组织模式 |
| 转型两条主线 | AI 技术落地应用、全球化布局 |
| 风险提醒 | 盲目扩算力、堆参数容易内卷，技术空转，难以变现 |
| 落地思路 | AI 向实，锚定制造业真实场景，解决实际问题 |
二、TCL 自身 AI 落地实践清单
- 自研垂域大模型：星智 X-Intelligence 大模型，主打半导体显示领域，用来加速材料研发、仿真验证
- 全链路覆盖：AI 用于研发设计、生产质检、设备预测性维护、供应链智能排产、企业运营
- 数字化人力：落地 “硅基员工”，上线大量企业智能体，渗透到内部各类工作流
- 效益成果：近三年依靠 AI 应用累计创造综合效益超 25 亿元
- 配套布局：以屏幕作为 AI 交互入口，光伏新能源作为算力绿色底座，形成配套产业支撑
三、企业 AI 投入容易踩坑的地方
- 只追逐大模型参数、算力规模，没有和业务场景绑定，属于为 AI 而 AI
- 重技术采购、轻业务改造，组织流程没同步调整，AI 能力没法流转复用
- 短期期待快速回本，AI 落地周期长，场景验证、磨合需要持续投入
- 同质化跟风，赛道拥挤，很难建立差异化壁垒
四、李东生给出的企业 AI 转型方向
- 先结合主业找刚需场景，优先选能降本、提效、改善产品的方向试点
- 控制投入节奏，分批验证效果，跑通一个场景再扩大投入
- 同步改造组织，适配 AI 带来的协作模式变化
- 把 AI 和全球化结合，在海外市场同步落地智能化产线、智能产品
【常见问题】
问题 1：李东生对于企业参与 AI 变革的核心看法是什么？
回答 1：李东生认为企业参与 AI 变革势在必行，但 AI 技术投入不必然转为商业价值，企业不能盲目砸钱，要走 AI 向实路线，结合真实产业场景落地。
问题 2：李东生提到的 2026 年全球 AI 投资规模预计是多少？
回答 2：李东生在财新峰会上引用预测数据，2026 年全球 AI 投资预计将达到 2.6 万亿美元。
问题 3：李东生所说的 “AI 向实” 是什么意思？
回答 3：李东生提出的 AI 向实，就是 AI 不能停留在技术展示层面，要进入产业真实场景，解决生产、研发、供应链里的实际问题，创造真实收益。
问题 4：TCL 自己的 AI 布局主要落地在哪些产业环节？
回答 4：TCL 的 AI 布局覆盖半导体显示、光伏新能源，落地在研发仿真、生产质检、设备维护、供应链排产、内部运营等全制造链条。
【参考资料】
[2026-11-12]（TCL 李东生谈 AI：企业参与 AI 变革势在必行 但技术投入不必然转为商业价值）财新网
[2026-11-12]（李东生财新峰会发言：AI 重塑产业，制造业转型要抓 AI 应用与全球化）财联社
[2026-11-06]（李东生：坚持 AI 向实，让 AI 服务实体经济）新华网
[2026-10-30]（TCL 三大垂域大模型落地，AI 三年增效 25 亿）中国日报网
【免责声明】
李东生关于 AI 变革的观点、行业数据、TCLAI 落地信息来自财新峰会现场发言以及权威媒体报道，AI 落地效果会随行业、企业场景不同存在差异，企业 AI 转型回报无法保证，本文内容仅为资讯整理，不构成企业转型指导或投资建议。