An alle Wegbereiter und Pragmatiker, die in der Welle des KI-Unternehmertums beharrlich nach ihrer Bestimmung streben:
Wenn Sie jemals von der prägnanten Kraft der „ersten Prinzipien“ angezogen wurden und versucht haben, damit eine Branche umzugestalten, dann müssen Sie in den letzten zwei Jahren jenes Gefühl der Ernüchterung erlebt oder selbst erfahren haben, wenn man von den hohen Idealen auf den Boden der Realität hinabsteigt.
Das Problem liegt möglicherweise nicht im Geist der Suche nach dem Wesentlichen, sondern darin, ob wir das Wesen „komplexer Systeme“ falsch verstanden haben.
Wenn das nicht reduzierbare interaktive Netzwerk der Geschäftswelt auf ein Denkmodell trifft, das versucht, alles auf grundlegende Einheiten zu reduzieren; wenn die Abhängigkeit und Lock-in technologischer Pfade auf einen idealen Bauplan des „Berechnens von Grund auf“ treffen – dann ist die Kluft zwischen ihnen genau der Abgrund, in den viele Idealisten gefallen sind.
Was sind „erste Prinzipien“?
Wenn Musks Mars-Denken auf den komplexen chinesischen Geschäftsboden trifft, warum brüllt dieselbe Methodik im Hardware-Bereich, verstummt aber im Software-Ökosystem? Haben wir den wahren Geist der „ersten Prinzipien“ falsch verstanden?
Die sogenannten „ersten Prinzipien“ wurden zuerst von Musk auf einen Sockel gehoben und wurden zu einem Schlagwort für unzählige Unternehmer und Innovatoren. Ihr Kernreiz liegt in einer Reinheit, die der Physik ähnelt: alle bestehenden und konventionellen Praktiken beiseite zu lassen, zu den grundlegendsten Bedingungen einer Sache zurückzukehren, sie in ihre fundamentalsten Elemente zu zerlegen und dann von der Quelle aus zu rekonstruieren und zu innovieren.
In den Bereichen Raketen und Elektrofahrzeuge ist der Sieg dieses ingenieurtechnischen Denkens atemberaubend – es stellt sich direkt physikalischen Gesetzen und Herstellungskosten und hat tatsächlich Durchbrüche erzielt. Wenn dieses Denken jedoch unverändert als goldene Regel der Geschäftswelt verehrt wird, insbesondere wenn es auf Unternehmertum in komplexen Systemen wie KI angewendet wird, beginnt eine gefährliche Vereinfachung.
Das Problem entsteht zunächst aus dem grundlegenden Unterschied der Dimensionen.
Die physikalische Welt ist in hohem Maße reduzierbar, ihre Variablen sind relativ begrenzt und die Kausalzusammenhänge sind direkter.
Man kann den Schub und die Materialfestigkeit einer Rakete berechnen und die chemische Zusammensetzung und die Kosten einer Batterie zerlegen.
Aber das Geschäftsökosystem, insbesondere das moderne, durch digitale Technologie angetriebene Geschäftsökosystem, ist ein typisches komplexes System.
Es ist voll von nicht reduzierbaren „emergenten“ Eigenschaften: Die Interaktionen unzähliger Individuen (Nutzer, Entwickler, Wettbewerber, Regulierungsbehörden) erzeugen Makromuster, die aus dem Verhalten eines einzelnen Individuums nicht vorhergesagt werden können.
Hier gibt es kein einzelnes „fundamentales Teilchen“; es gibt ein dynamisches, verflochtenes Netzwerk. Das Denken, das für reduzierbare physikalische Systeme verwendet wird, direkt auf ein nicht reduzierbares Geschäfts- und Sozialsystem anzuwenden, ist gleichbedeutend damit, die Newtonsche Mechanik zu verwenden, um eine Panik auf dem Finanzmarkt zu erklären – ihre Einseitigkeit und ihr Risiko sind inhärent.
So sehen wir eine weit verbreitete Fehlinterpretation: Viele Unternehmer machen die Methodik der „ersten Prinzipien“ zu einem Slogan und betrachten sie als eine „Freikarte“, die alle Komplexität umgehen kann. Sie glauben, die bestehende Industrielandschaft, Nutzergewohnheiten und Kooperationsnetzwerke ignorieren zu können und mit einer überlegenen technischen Lösung oder einem „wesentlicheren“ Konzept alles von Grund auf umstürzen zu können.
Dahinter steht ein übermäßiges Vertrauen in „rationales Design“, das die starke Selbstorganisation und Pfadabhängigkeit des Systems selbst ignoriert.
Dieses Denken ist im KI-Gründungsboom besonders ausgeprägt und besonders anfällig für Misserfolg.
KI operiert nicht im luftleeren Raum eines Labors; sie muss in das bestehende sozio-ökonomisch-technologische System eingebettet werden, um Wert zu schaffen. Ein typisches Dilemma ist die „technologische Pfadabhängigkeit und Ökosystem-Lock-in“.
Zum Beispiel: Selbst wenn Ihr Algorithmus aus der Perspektive der „ersten Prinzipien“ eleganter und effizienter ist, wenn er mit den aktuellen Mainstream-Entwicklungsframeworks nicht kompatibel ist, die bestehende massive Recheninfrastruktur nicht nutzen kann oder nur schwer an das von Giganten monopolisierte Datenökosystem angebunden werden kann, dann werden seine kommerziellen Aussichten sofort düster.
OpenAIs Entwicklungsweg selbst ist ein hervorragendes Gegenbeispiel: Es hat Google nicht von Anfang an mit einem perfekten „Erste-Prinzipien“-Bauplan umgestürzt, sondern durchlief einen komplexen Prozess von gemeinnützig zu gewinnbegrenzt, von offen zu teilweise geschlossen sowie kontinuierliches Ausprobieren und Entwickeln in technischen Routen (z. B. vom Reinforcement Learning zu Brute-Force-Großmodellen). Dies ist eine Geschichte der kontinuierlichen Interaktion, Anpassung und des Ringens mit einem komplexen Ökosystem, kein rein von Grund auf entworfener Bauplan.
Im chinesischen Markt wird diese Komplexität durch eine einzigartige Ebene „impliziter Einschränkungen“ verstärkt.
Ein starkes regulatorisches Umfeld bedeutet, dass Politik eine Kernvariable ist, die in das Geschäftsmodell internalisiert werden muss und keine externe Störung darstellt. Einzigartige Nutzergewohnheiten (wie die Abhängigkeit von Super-Apps und Unterschiede bei der Abwägung zwischen Privatsphäre und Bequemlichkeit) prägen völlig unterschiedliche Formen der Produktnachfrage.
Tief verwurzelte Lieferkettennetzwerke und Industriecluster bedeuten, dass Hardware-Innovation die Kopplung mit dem bestehenden Fertigungssystem berücksichtigen muss und nicht den einfachen Ersatz. Dies sind keine Kulissen, die sich leicht „auseinandernehmen“ und „rekonstruieren“ lassen; sie sind starre Strukturen, die den Raum unternehmerischer Möglichkeiten prägen. Hier trifft „von Grund auf“-Denken, das das Ökosystem ignoriert, eher auf unsichtbare Wände.
Daher liegt der Fehlschluss der Verehrung der „ersten Prinzipien“ nicht im Geist des Prinzips, das Wesen zu verfolgen, sondern in seiner vereinfachenden Anwendung ohne Ehrfurcht vor „komplexen Systemen“.
Er versucht, Denkwerkzeuge, die für begrenzte Variablen und lineare Kausalität konzipiert sind, auf eine reale Welt mit unendlichen Variablen und nichtlinearen Wechselwirkungen anzuwenden. Wenn KI-Unternehmertum in diese Falle der Physik-Verehrung gerät, ist das Ergebnis oft kein disruptiver Sieg, sondern ein tragisches Scheitern des Fehlplatziertseins im realen Geschäftsökosystem.
Die eigentliche Herausforderung besteht darin, wie man das Denken, das das Wesen verfolgt, mit der Weisheit, die Komplexität umarmt, verbinden kann.
Die wesentliche Kluft zwischen Hardware und Software
Musks Erfolg wurde übermäßig vereinfacht.
Die Menschen sehen, wie er Batteriekosten aufschlüsselt und die Raketenfertigung umstrukturiert, und nehmen an, dass „erste Prinzipien“ ein Generalschlüssel sind, der alle Geschäftsprobleme lösen kann. Aber dieses Denken hat eine stark übersehene Grenze der Anwendbarkeit: Hardware und Software folgen zwei grundlegend unterschiedlichen zugrunde liegenden Logiken.
Wir können hardwaredominierte Bereiche als ein „konvergentes System“ verstehen.
Ob es sich um Elektrofahrzeuge oder wiederverwendbare Raketen handelt, die Kernherausforderungen konvergieren letztlich auf eine Reihe klar definierbarer physikalischer Gesetze und technischer Probleme: Energiedichte, Materialfestigkeit, Aerodynamik, Fertigungskosten. Obwohl diese Variablen enorme Herausforderungen darstellen, sind ihre Natur und ihre Wechselbeziehungen in beträchtlichem Maße bekannt und messbar.
Teslas Erfolg ist im Wesentlichen die ultimative Optimierung und Systemintegration bekannter Variablen unter einer Reihe strenger physikalischer und kostenbezogener Einschränkungen. Hier sind physikalische Gesetze unbestreitbar und zeichnen eine relativ klare und berechenbare Bahn für Innovation vor. Man spielt mit Stahl, Chemie und Newtonscher Mechanik; die Regeln des Gegners sind konstant.
Sobald man jedoch in Bereiche eintritt, die auf Software und Ökosysteme ausgerichtet sind, insbesondere die kommerzielle Anwendung künstlicher Intelligenz, erfahren die Spielregeln einen grundlegenden Wandel. Dies ist kein „konvergentes System“ mehr, sondern ein „divergentes System“.
Ihre Gegner sind keine stummen physikalischen Gesetze mehr, sondern „Menschen“ voller Unsicherheit – die launischen Vorlieben der Nutzer, die Neigungen der Entwicklergemeinschaften, die dynamischen Reaktionen der Wettbewerber, die sich wandelnden Wahrnehmungen der Regulierungsbehörden.
Das Kernmerkmal dieses Systems ist nicht mehr die Optimierung des Bekannten, sondern die Reaktion auf „Emergenz“.
Netzwerkeffekte schaffen Monopolbarrieren aus dem Nichts, Nutzergewohnheiten bilden schwer migrierbare Klebrigkeit, und der Sieg eines technologischen Pfades entspringt oft einem kleinen zufälligen Vorteil in der Frühphase, der dann durch das System scharf verstärkt wird.
Hier verliert die optimale technische Lösung oft gegen ein Produkt, das zufällig eine bessere ökologische Nische besetzt, aber technisch suboptimal ist. Man kann die endgültige Form eines Nutzerinteraktionsmusters oder eines Daten-Flywheels nicht präzise berechnen, genauso wie man die Batterieenergiedichte nicht berechnen kann.
Im einzigartigen KI-Markt Chinas manifestiert sich die Komplexität dieses „divergenten Systems“ auch als eine „Dual-Track“-Spaltung.
Der eine Track ist das Laborrennen, das nach bahnbrechenden technologischen Durchbrüchen strebt und sich an den neuesten globalen Papers orientiert; der andere Track ist die industrielle mühsame Reise, die nach kommerzieller Umsetzung sucht und in Fabrikhallen, Regierungsgebäuden und den Rissen von Super-Apps nach Anwendungsszenarien sucht.
Zwischen den beiden klafft oft eine enorme Lücke.
Eine Technologie mag auf globalen akademischen Konferenzen viel Aufmerksamkeit erregen, doch vollkommen unfähig sein, sich in Chinas bestehende Industrieketten, Daten-Governance-Regeln oder die Zahlungsbereitschaft der Verbraucher zu integrieren. Genau diese Kluft ist es, die das „First-Principles“-Denken reiner Hardware am schwersten versteht und überwindet. Es kann „nicht-technische Zwänge“ wie politische Trends, lokalen Protektionismus und Datensilos nicht als grundlegende Variablen in sein anfängliches Berechnungsmodell aufnehmen.
Dies birgt enorme Risiken bei der kontextübergreifenden Transplantation.
Die aus dem Silicon Valley stammende Erzählung der „disruptiven Innovation“ erfährt auf dem chinesischen Markt oft tiefgreifende Mutationen.
Reiner technologischer Idealismus muss hier oft mit einem tiefen „ökologischen Realismus“ kombiniert werden. Beobachtet man das Wachstum von ByteDance oder Tencent, entdeckt man eine Weisheit, die sich stark von Musk'schen Erklärungen unterscheidet – eine evolutionäre Weisheit, die auf Versuch und Irrtum, Feedback und schneller Iteration basiert.
Sie behaupten selten, eine Branche aus physikalischen First Principles heraus zu rekonstruieren; stattdessen nehmen sie die Lücken und Traffic-Depressionen im bestehenden Ökosystem scharf wahr, passen sich schnell an und betten sich wie Organismen ein, um dann wiederum die Umgebung zu transformieren. Douyin hat Kurzvideos nicht aus „First Principles“ erfunden; vielmehr fand es einen Explosionspunkt an der Schnittstelle von Chinas einzigartiger mobiler Internetinfrastruktur, dem Ökosystem der Content-Ersteller und den Unterhaltungsbedürfnissen der Nutzer und züchtete ihn durch präzise algorithmische Operationen heran.
Tencents WeChat ist noch viel mehr ein Superorganismus, der inmitten komplexer sozialer Beziehungen und Kommunikationsbedürfnisse natürlich gewachsen ist und kontinuierlich neue Funktionen „emergieren“ ließ.
Der Kern dieser Weisheit liegt in der Anerkennung, dass man im „divergenten System“ von Software und Ökosystemen die endgültige Form nicht am ersten Tag entwerfen kann. Erfolg entsteht durch den Aufbau einer anpassungsfähigen Organisation, die kontinuierlich die Umgebung wahrnehmen, Feedback aufnehmen und ihre eigene Struktur anpassen kann.
Dann ist es nicht mehr die Eroberung der Physik, sondern die Symbiose der Biologie.
Wenn technologischer Idealismus auf ökologischen Realismus trifft, ist der Sieger oft nicht der Ingenieur mit dem perfektesten Bauplan, sondern die Spezies mit der größten Umweltanpassungsfähigkeit.
Im weiten und einzigartigen digitalen Dschungel Chinas ist das Verständnis dessen wichtiger als die Verehrung irgendeines einzelnen mentalen Modells.
Ein KI-Startup-Framework unter komplexem Systemdenken
Sollten wir also die Suche nach dem Wesen völlig aufgeben? Nicht doch.
Das eigentliche Problem liegt in den zugrunde liegenden mentalen Modellen, auf die wir uns stützen.
Was wir brauchen, ist nicht länger ein „physikalisches First Principle“, das zu einer stabilen, reduzierbaren Welt passt, sondern ein „biologisches First Principle“, das dynamische Komplexität bewältigen kann. Dies ist keine Negation der First Principles, sondern ein tiefgreifendes Paradigmen-Upgrade: vom Reduktionismus zum Denken in komplexen adaptiven Systemen.
Dessen Kern liegt in drei entscheidenden kognitiven Sprüngen.
Erstens ist es ein Wandel vom Streben nach der Schaffung perfekter Lösungen im idealen Vakuum hin zur Suche nach einer „Nische“ in der Realität, in der man überleben und sich entwickeln kann. Sie müssen zuerst beantworten: Wo gibt es in der bestehenden technologischen Landschaft, den Branchenallianzen und den regulatorischen Rahmenbedingungen eine Lücke, die es Ihnen erlaubt, zu keimen, anfängliche Ressourcen zu erwerben und Verteidigungslinien aufzubauen? Unternehmertum bedeutet nicht, eine Utopie aus dem Nichts zu bauen, sondern in einem bestehenden Regenwald Ihre Kombination aus Boden, Sonnenlicht und Wasser zu finden.
Zweitens müssen Sie die Kraft der „Ko-Evolution“ verstehen und die romantische Illusion der „Einbahn-Disruption“ aufgeben. Ihr Produkt und Ihre Technologie werden mit Nutzergewohnheiten, Wettbewerbern, komplementären Zulieferern und sogar regulatorischen Regeln ko-evolvieren. Ihr Erfolg hängt nicht von Ihrer einseitigen „disruptiven Kraft“ ab, sondern davon, ob Sie einen mehrseitigen, gegenseitig vorteilhaften Evolutionsprozess initiieren und lenken können, wie die symbiotische Beziehung zwischen Koralle und Alge.
Drittens müssen Sie die Logik der „emergenten Anpassung“ akzeptieren, anstatt am Kontrollgefühl des „Gesamtdesigns“ festzuhalten. Sie können nicht am ersten Tag alle Details und die endgültige Form vorgeben. Der richtige Ansatz ist, ein initiales System mit Kernanpassungsfähigkeiten aufzubauen, klare Evolutionsregeln und Feedback-Mechanismen festzulegen und dann durch kontinuierliche Interaktion mit der realen Umgebung bessere Strategien, Formen und Modelle von selbst „emergieren“ zu lassen. Was Sie entwerfen, sind die Regeln der Evolution, nicht die Ergebnisse der Evolution.
Darauf aufbauend entsteht eine neue Entscheidungsarchitektur, die mindestens vier Ebenen umfasst, die kontinuierlich überwacht und miteinander interagieren müssen. Die
äußerste Ebene ist die „Wahrnehmung der Umgebungsebene“. Im KI-Bereich bedeutet dies insbesondere, dass Sie Chinas einzigartigen KI-Politikzyklus als Kernvariable modellieren müssen.
Policy fluctuations are not noise, but climate change that defines the game's landscape.
At the same time, the rhythm of capital flows and fluctuations in talent structure together constitute the macro hydrological conditions that entrepreneurship must comply with. Moving inward, the next layer is "ecosystem layer analysis."
You need to scan, like an ecologist, the existing open-source frameworks, cloud service platforms, hardware supply chains, and major players' API interfaces—what kind of "technology rainforest" do they constitute? Is your innovation forcing an invasion as a disruptive species, or can you find a point of entry for "parasitism" or "symbiosis," first gaining the right to survive and then seeking development? This determines whether you make enemies on all sides early on or can leverage momentum to move forward.
Only based on the above understanding can you carry out "path layer design."
The core here is to build a "minimum viable ecosystem unit" (MVE). It is not just an MVP for testing product features, but a test of whether your solution can complete a minimum closed loop in the real ecosystem—whether it can attract initial users, whether it can establish data or value exchange with at least one key partner, and whether it can form a sustainable value stream in a tiny scenario. It is the reliable starting point of your evolutionary process.
Finally, it is for the entire organization to establish an "adaptation layer mechanism."
This means the decision architecture must be agile and feedback-driven, able to quickly translate massive signals from the environment, ecosystem, and path practice into strategic and tactical adjustments. Your plan is not a blueprint to be strictly executed, but a set of hypotheses that need constant revision.
To practice this framework in China, one must also skillfully use a set of unique "variable toolkits."
The first is to understand and harness the "government-market" dual-driven logic. Opportunities often appear at the intersection of industrial tracks guided by national strategy and spontaneously formed market demand, such as specific scenarios under "smart manufacturing" or "smart cities."
Second, be good at leveraging the powerful "industrial chain cluster" effect in China.
Your AI algorithm advantage must be deeply integrated with the consumer electronics supply chain in the Yangtze River Delta, the rapid hardware prototyping capabilities in the Pearl River Delta, or the data service industry clusters in the Beijing-Tianjin-Hebei region, in order to be dramatically amplified and transformed into hard-to-replicate delivery cost and speed advantages.
Of course, you must also deeply understand the "semi-open nature of China's data ecosystem."
Within the boundaries of security and privacy protection, how to find compliant channels for value flow among enterprises, industry platforms, and public data is itself a core entrepreneurial capability.
Practical Paths for AI Entrepreneurship in China
Based on evolutionary thinking, we can roughly identify some practical paths for AI entrepreneurship in China. The first task is to clearly recognize and avoid a localized variant of the "innovator's dilemma."
The core of this dilemma lies in blindly pursuing head-on technological confrontation at the general level or on the consumer side when facing internet giants with massive data, capital, and traffic gateways.
A more pragmatic path is to execute a thorough differentiated niche strategy.
This means entrepreneurs need to abandon the grand narrative of "replacing whom" and instead think deeply about "which unmet gap can I fill that giants cannot quickly respond to."
Looking back at the journeys of early AI companies such as SenseTime and Megvii, their path choices deserve re-examination. They did not try to build a brand-new digital world from the start, but in vertical fields such as security and finance, where there is rigid demand for technology and traditional internet giants have not penetrated deeply, they first became indispensable "components" of the existing industrial ecosystem by providing key visual recognition capabilities. The essence of this strategy is to find a micro-environment with relatively independent sunlight, water, and nutrients in the shadow of giants, and take root and grow there.
To realize this path, one must firmly grasp three pragmatic strategic priorities for evolution.
Erstens muss die „Tiefe der Szenario-Einbettung“ über der „Reinheit der technologischen Theorie“ stehen. Egal, wie viele Modellparameter Sie haben oder wie beeindruckend Ihre Papers sind, es ist nicht so gut, wie die Erkennungsgenauigkeit auf einer bestimmten Produktionslinie um 0,5 % zu verbessern und sowohl Arbeitern als auch Fabrikmanagern eine nahtlose Nutzung zu ermöglichen. Tiefe Einbettung bedeutet, alle nicht-technischen Einschränkungen des Szenarios zu verstehen: Arbeitsabläufe, Beschaffungssysteme und Personalqualifikationen.
Zweitens sollte die Verfolgung der „Geschwindigkeit der Ökosystem-Kompatibilität“ Vorrang vor der Verfolgung des „Grades der funktionalen Disruption“ haben.
Kann Ihre Lösung schnell an gängige Cloud-Plattformen angebunden werden? Kann sie mit gängigen industriellen Protokollen kompatibel sein? Können bestehende Entwickler mit möglichst wenig Schulung einsteigen? „Plug-and-play“ im Ökosystem zu erreichen, hat oft einen weitaus größeren kommerziellen Wert als ein „disruptives Feature“, das erfordert, alles umzustürzen und den Markt zu erziehen.
Drittens muss die „Dichte des iterativen Feedbacks“ die Besessenheit von der „Vollständigkeit des Top-Level-Designs“ ersetzen.
Verschwenden Sie nicht Monate damit, eine makellose ultimative Produktarchitektur zu entwerfen. Bringen Sie stattdessen selbst ein grobes Minimum Viable Product (MVP) so schnell wie möglich in reale Szenarien und etablieren Sie einen hochfrequenten Feedback-Loop mit kurzen Zyklen. Die echten Beschwerden und Bedürfnisse, die von Frontline-Nutzern und Partnern gewonnen werden, können die richtige Evolutionsrichtung weit besser lenken als ein perfekter Blueprint im Konferenzraum.
Mit Blick auf die nächsten zwei bis drei Jahre wird die Landschaft des KI-Unternehmertums in China mehrere klare Evolutionstrends zeigen.
In Bezug auf kommerzielle Erträge werden „kleine vertikale Domänenmodelle“ deutlich schneller geschlossene Kreisläufe bilden als „allgemeine große Modelle“. In Fachbereichen wie Gesundheitswesen, Recht und industrieller Qualitätsprüfung sind die Anforderungen an Datenschutz, Domänenwissen und Zuverlässigkeit extrem hoch, und allgemeine Modelle sind oft unzureichend. Kleine Modelle, die für spezifische Szenarien optimiert sind, kontrollierbare Kosten haben und direkt in Arbeitsabläufe eingebettet werden können, werden als erste großflächige Umsätze erzielen.
Der Wettbewerbsfokus von KI-nativen Anwendungen wird sich davon verschieben, zu vergleichen, ob Funktionen cool sind, hin zur Messung der „Ökosystem-Affinität“. Das bedeutet, ob eine Anwendung sich sensibel in Super-Gateways wie WeChat und DingTalk integrieren lässt und ob sie effizient mit lokalen Chip- und Framework-Ökosystemen wie Huawei und Baidu zusammenarbeiten kann, wird kritischer sein als Durchbrüche bei einer einzelnen Funktion.
Andererseits vermuten wir, dass sich die regionale Differenzierung verstärken wird. Das Yangtze-River-Delta und die Greater Bay Area werden sich, gestützt auf ihre tiefen Grundlagen in Fertigung und kommerziellen Dienstleistungen, jeweils zu zwei unverwechselbaren Pfaden entwickeln: „KI + Fertigung“ und „KI + Dienstleistungen“. Ersterer geht tief in Fabriken und konzentriert sich auf Prozessoptimierung und Lieferkettenintelligenz; letzterer verbindet Händler und rekonstruiert Marketing, Kundenservice und grenzüberschreitenden Handel.
Ist also eine potenziell enorme „zweite Wachstumskurve“ entstanden?
Zum Beispiel die umfassende digitale und intelligente Aufrüstung staatlicher Unternehmen.
Dies ist keine IT-Beschaffung im herkömmlichen Sinne, sondern eine tiefe Nachfrage, die Managementprozess-Reengineering, Data Governance und industrielle Zusammenarbeit umfasst.
KI-Lösungen, die die Betriebslogik staatlicher Unternehmen verstehen, Sicherheits- und Vertrauenswürdigkeitsanforderungen erfüllen und technologischen Wert in Verbesserungen der Managementeffizienz umwandeln können, werden einen nachhaltigen und massiven Markt erschließen.
Diese Trends zusammen weisen auf eine Schlussfolgerung hin – in China wird der Erfolg von KI zunehmend von der Fähigkeit abhängen, sich präzise in komplexe Geschäftsökosysteme einzubetten und mit ihnen zu ko-evolvieren, statt von isolierten technologischen Gipfeln.
Das goldene Zeitalter der KI in China gehört den Machern und noch mehr den Denkern, die Werkzeuge gut nutzen.
Beginnen Sie jetzt damit, das Ökosystem zu klären, in dem Sie sich befinden.
Dieser Artikel stammt vom WeChat-öffentlichen Account „Dongzhen Shanglue“, Autor: Dongzhen Shanglue
