通信世界网消息（CWW）“AI时代的自主创新，已经从守住底线，跃迁到拉高上限。”腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在2026腾讯云融合创新峰会上表示，中国自主的深度，决定中国AI的高度。谁能够率先完成国产AI底座建设，谁就能更好地掌握下一阶段数字化竞争的主动权。

面对AI时代新的产业需求，如何在合规红线、成本压力、场景复杂三重约束下，安全、低成本、规模化用AI成为政企AI转型的关键。近日，腾讯专有云TCE研发负责人、腾讯云副总经理王旻与鑫方盛集团CTO贺亚伟，从技术底座构建、行业场景落地双重视角，拆解了AI时代政企数字化转型的核心逻辑：以全栈自主创新底座为根基，以Agent智能体为生产力引擎，在合规可控前提下实现效率与成本的最优解。

专有云成政企AI落地核心载体

中国政企云市场长期呈现效率与合规二元结构，互联网企业偏好公有云追求极致效率，金融、政务、央国企则优先选择私有云保障数据安全，两者市场占比接近1:1。但随着大模型与Agent技术爆发，政企需求从“数据不出域”升级为“数据不出域+AI高效跑”，传统私有云“交付慢、弹性弱、成本高”的短板愈发凸显，公私统一架构的专有云成为破局关键。

王旻在专访中明确，腾讯TCE专有云的核心价值是将公有云十余年沉淀的算存网一体化、容器调度、模型管理等能力完整下沉至私有化环境，而非为政企维护独立的老旧架构。这种“公有云能力私有化部署”的模式，彻底重构了私有云的交付与运维逻辑：传统私有云交付周期以周为单位，而腾讯ClawPro专有云版（智能体开发平台）采用松耦合设计，在客户已有云环境与硬件基础上，可实现1天内完成私有化部署，深圳二院等客户已验证这一交付效率。

在AI时代适配性上，TCE形成了三层核心能力闭环。IaaS层打造算存网一体化方案，解决GPU集群的算力木桶效应；PaaS层基于容器构建弹性调度平台，适配AI训练与推理的动态资源需求；AI层整合TI训推平台、TokenHub模型聚合服务、ClawPro智能体平台，实现“一云多模”的全流程管理。目前，TCE已完成国产主流软硬件100%适配，通过中国信通院融合创新云IaaS性能最高等级检验，成为国内唯一进入Forrester主权云领导者象限的专有云厂商。

对于政企最关注的合规与效率平衡，王旻强调，专有云的核心优势是全局数据不出域+公有云级AI能力。ClawPro专有云版可将公有云验证的智能体能力完整部署于企业本地，兼容主流大模型与异构算力，既满足央国企数据安全管控要求，又能快速搭建Agent应用。这种模式已在医疗、政务等敏感数据行业落地，例如深圳二院基于TCE与ClawPro专有云版构建全流程医疗智能体平台，覆盖诊前、诊中、诊后全场景，在合规前提下提升医疗服务效率。

告别“多云试错”，工业品供应链的AI转型实践

作为深耕工业品供应链37年的传统企业，鑫方盛的数字化转型路径是央国企服务型企业拥抱AI的典型样本。鑫方盛主营办公用品、工业品、员工福利等全品类物资供应，全国拥有70多个仓储物流仓库，服务超30万家客户，涵盖国央企、政府、外资企业、合资企业、大型民营企业。复杂的供应链链路、海量的SKU管理、严苛的合规要求，使其AI转型必须兼顾成本可控、数据安全、场景适配三大核心诉求。

贺亚伟在专访中透露，鑫方盛早期采用多云战略，但随着AI模型训练与数据湖建设需求激增，公有云“长期成本高、数据合规风险大、存算分离扩展性弱”的问题日益突出。2025年9月，鑫方盛与腾讯云达成全面合作，全面切换至腾讯云CDC分布式专属云（专有云的一种形态），共建“方盛云”底座，为后续AI规模化落地奠定基础。

谈及为什么选择腾讯专有云，贺亚伟总结为三点：长期成本优化、底层技术复用、产业生态协同。成本层面，相较于此前多云方案，腾讯CDC专属云通过资源专属调度、算力订阅式付费，实现整体计算成本下降30%。技术层面，复用腾讯成熟的大数据体系、GPU算力集群、模型管理框架，避免重复造轮子，大幅缩短AI项目落地周期。生态层面，腾讯在产业互联网的规划能力，与鑫方盛“供应链+数字化”的战略高度契合，双方可协同赋能上下游超10万家供应商与30万家客户。

基于腾讯专有云底座，鑫方盛构建了“方盛AI+”全栈技术体系，形成从底层算力到场景应用的完整闭环。底层依托TCE CDC实现算力统一调度与数据合规存储；模型层基于DeepSeek等开源模型，自研意图识别、智能推荐等垂直模型，计划2026年下半年推出工业品行业专属垂直大模型；应用层打造200+Agent智能体、100+RPA流程，覆盖供应链上千个节点中的20%-30%核心环节。

AI落地后，鑫方盛实现了效率、准确率、成本三大维度的显著提升。智能高频业务归类场景中，AI自动映射SKU至四级类目，品类准确率达97%，替代大量人工审核工作；智能询价场景中，AI自动分析采购清单、匹配商品库存、生成报价单，报价效率提升180%，原本数小时的人工操作缩短至分钟级；票据审核、合同管理、订单对账等场景中，RPA+Agent实现流程自动化，整体运营效率提升60%。数据层面，鑫方盛每月Token消耗量达千亿级别，主要用于数千万SKU的数据清洗与模型训练，为垂直模型研发提供高质量数据支撑。

AI转型需遵循“场景+AI”而非“AI+场景”

腾讯云与鑫方盛的合作实践，折射出2026年AI产业落地的核心逻辑。具体来看，自主创新底座是前提，行业垂直模型是核心，场景化Agent是抓手，合规可控是底线。无论是技术厂商还是传统企业，脱离这一逻辑的AI转型，终将陷入“重概念、轻落地，重模型、轻价值”的困境。

对于技术厂商而言，核心竞争力已从模型参数规模，转向全栈自主创新能力与行业场景深耕能力。腾讯云的实践表明，AI时代的云厂商必须构建“芯片适配-算力调度-模型管理-应用开发-安全防护”的完整底座，同时针对金融、政务、工业、医疗等行业，打造可复制的AI解决方案。目前，腾讯云“6T”产品体系（TencentOS、TCE、TDSQL、TBDS、TI、TCS）已在中国银行、南方电网、鞍钢集团等标杆客户落地，验证了全栈底座的行业适配性。

对于传统企业，AI转型需遵循“场景+AI”而非“AI+场景”的落地次序。

贺亚伟强调，企业AI转型不应盲目追逐技术热点，而应先深耕业务场景，将核心流程标准化、数据化，再引入AI技术解决痛点问题。鑫方盛的路径正是如此，优先在商品治理、询报价、票据审核等见效快、价值高、重复性强的场景落地Agent，快速验证AI价值，再逐步扩展至全链路。这种“小切口、大价值、快迭代”的模式，有效降低了AI转型风险，提升了业务部门接受度。

同时，数据治理是AI落地的核心基石，直接决定模型效果与应用价值。针对行业普遍面临的“AI幻觉”问题，鑫方盛构建了“高质量数据+自然语言化转换+多模型校验”的三重保障体系。将非结构化数据转换为自然语言描述，让模型更易理解业务逻辑；通过多模型交叉校验，降低错误输出概率，将AI幻觉发生率控制在极低水平。

这一做法为传统企业数据治理提供了可借鉴的思路：数据不仅要“干净”，更要“易懂”，符合模型的理解逻辑。

AI时代的竞争，归根结底是自主创新能力与产业落地能力的竞争。腾讯云以TCE专有云为核心，构建起覆盖全栈技术的自主创新底座，解决了AI落地的合规、成本、效率难题；鑫方盛以专有云为根基，深耕工业品供应链场景，通过垂直模型与Agent智能体，实现了传统产业的智能化跃迁。两者的合作样本表明：中国底座的厚度，终将撑起中国智能的高度。

未来，随着Agent技术的持续迭代与行业场景的不断深耕，将有更多传统企业依托自主创新底座，完成从“经验驱动”到“数据智能驱动”的质变，为中国AI产业发展注入源源不断的产业动力。