AI领域正经历着深刻的价值重心转移，从最初的基础设施投资热潮，逐步迈向垂类AI应用与产业深度融合的新阶段。
在这场变革中，行业对专业性的持续需求不仅未被削弱，反而愈发凸显，人工在诸多关键环节仍具有不可替代性。
AI价值重心转移的显著趋势
当下，科技巨头们对AI的投资热情依旧高涨，微软、谷歌、亚马逊和Meta等四家科技巨头2025年资本支出总额预计超过3200亿美元，同比增长40%。但投资方向已发生明显变化，从基础设施相关领域逐渐转向应用层面。
市场情绪也印证了这一转变，曾经因科技巨头宣布资本支出计划而股价大涨的AI基础设施相关公司，如今情绪明显放缓。
AI产业正从追求技术突破的“成长期”，向注重价值创造的“成熟期”过渡，技术创新的边际效益递减，而价值转化的边际效益递增。
行业专业性需求在AI应用中的核心地位
技术研发与产业需求的精准对接。尽管AI技术发展迅速，但技术研发与产业需求之间的“供需错配”问题依然突出。
科研机构和企业往往过于关注前沿技术突破，忽视了产业一线的实际需求，导致大量技术成果“有价无市”。
在AI研发领域存在明显的“论文导向”倾向，科研人员更关注技术指标的突破和学术论文的发表，对技术的实用性、成本可控性关注不足。
AI技术迭代速度极快，而传统产业的数字化转型进程相对缓慢，使得技术供给与产业需求难以同步。在这种情况下，具备深厚行业专业知识和经验的人才就显得尤为重要。
他们能够深入了解产业一线的实际需求，将技术研发与产业需求精准对接，避免技术成果的浪费。
数据要素流通与利用的专业保障
数据是AI技术发展的“燃料”，但我国数据要素资源丰富却流通不畅、利用效率低下，“数据孤岛”与“数据安全”问题突出。
数据资源主要集中在政府部门、大型企业与行业龙头手中，由于部门利益、企业竞争等因素，数据难以实现跨部门、跨行业、跨区域的流通共享。
数据安全与隐私保护的要求不断提高，部分企业与机构缺乏完善的数据安全管理体系，导致数据泄露风险增加，不敢轻易开放数据。
这就需要专业的数据管理人才，他们能够制定合理的数据产权界定、交易机制和安全保障体系，打破“数据孤岛”，确保数据的安全流通和有效利用。
AI应用落地的专业指导与优化
AI技术在各行业的应用落地并非一帆风顺，需要专业的指导和持续的优化。以制造业为例，虽然AI与工业互联网的深度融合使行业加速从“自动化”向“智能化”“无人化”跨越，但在实际应用中仍面临诸多挑战。
离散制造的订单批次复杂、配置多样，过去智能排产依赖人工，效率低下且容易出现问题。
虽然引入了AI高级智能排产技术，但仍需要专业的制造业人才对技术进行指导和优化，结合ERP系统的物料数据和供应链到货时间，快速完成排产，提高生产效率和产品质量。
在AI价值重心转移的背景下，行业对专业性的持续需求不仅不会减少，反而会不断增加。
人工在技术研发与产业需求对接、数据要素流通与利用、AI应用落地指导与优化等关键环节具有不可替代的作用。
只有充分发挥人工的专业优势，才能推动AI技术与各行业的深度融合，实现AI产业的价值最大化。
