原标题：AI是否是千亿级企业系统换代的良方？
对中国很多上千亿体量的大型企业而言，他们是数字化先锋，也是各类厂商争抢的标杆客户，但有一件事始终在他们议程上，也犹如达摩克利斯之剑一般悬于头顶——即核心系统的自主权，另一个广为人知的说法是“国产化”。同时，这也是国内厂商正摸索淌进的深水区。
2022年9月底，国资委下发了重要的国资发79号文件，全面指导并要求国央企落实信息化系统的信创国产化改造。其中，明确要求所有中央企业在2022年11月底前将安可替代总体方案报送国资委；自2023年1月起，每季度末向国资委报送信创系统替换进度。最终要求2027年底前，实现所有中央企业的信息化系统安可信创替代。
从“全面替换”，到“应替就替”，再到“能替就替”，针对改造的风险和难度，实现国产化替代现阶段有不同程度上的要求。
上述涉及的信息化系统，是中国企业在2000年开始的以“业务流程优化、资源集约化”为目标而采购的大量国外套装软件，其中涵盖了SAP、Oracle等ERP管理系统，及生产制造、研发系统。
结合现有系统的使用情况，产品和服务革新需求及转型的急迫性等维度考量，不同行业门类、不同体量、乃至每家企业都在核心系统的改造上有差异化做法。
是升级？还是观望？是重构？还是更换？未来将系统切换投产，还需要通过更大的业务量、具体的时间节点、以及不同的外部环境中去验证。这意味着，当企业主动走出舒适区，不断积累经验同时，也将面临比较大的风险和持续的成本投入。
华为造MetaERP是源于面临的被制裁的危机，必须“强渡大渡河”。当时，华为ERP没有了来自Oracle原厂的支持和服务，面临的问题不是暂时的，而是当软件架构只能打补丁一样进行维护时，无法解决业务发展的问题。但这是个案，对于更多的企业而言，还有时间。
在企业管理和数字化专家、前波士顿咨询Platinion董事总经理陈果看来，“互联网产业崛起是源于技术变革。当前，对企业应用系统本身而言，还没有到必须选择新技术的迫切阶段。业务没有发生大的改变，本身是没有（技术）动力去切换核心系统的。这也制约着中国诸如云计算等技术产业的发展。”
这带来了两大困境：一是由于中国软件历史积淀不足以应对大企业业务的复杂性，因此甲方拥有 话语权，进一步导致国产软件将沦为头部企业客户、尤其是央国企的外包服务商，他们服务大客户群体的生存状态非常难，而且这些客户可能还会进一步流失；二是“去IOE”，特指头部国央企、五大行的去“I”和去“O”，这一进程将旷日持久。
与此同时，大环境的不确定性，更为核心系统改造增加了难度。企业也曾探索符合自身企业经验和业务场景需要的系统。如前些年对中台的尝试，尤其是在零售、制造等行业，中台就是对核心系统的一次革新尝试，这一概念曾迅速侵占市场心智。
这个过程中，头部企业客户越来越聪明、越来越务实了，无论是出于走在数字化前沿的视野，还是出于自身财力、人力优势，他们对数字化的认知提升速度远远高于厂商产品和服务的迭代能力。同时，客户此前习惯于与国际一流的咨询公司及软件实施伙伴合作，如果一定要替换，他们不仅期望在合作中感受到不低于以往的优质服务，更寄望于新供应商能够带来超越以往的价值体验。
这一切意味着，要实现核心系统替换的可能性，就不能走之前的老路。
恰逢其时，新一轮科技革新和产业变革正为中国软件创新带来新机遇。特别是AI大模型具有的强泛化性、推理和理解能力等特征，也正在重塑传统软件的研发模式。那么，AI带来的技术机会，是否也可以解决大型国央企系统换代的问题？
最近的样板是，中国石油携手合作伙伴，共同发布了“昆仑大模型”，成为能源化工领域 通过国家备案的大模型。
在AI浪潮中，国央企纷纷在各自行业领域内树立成果标杆，其中部分先进企业已率先行动，积极探索AI大模型的多元化场景应用，并推动其在实际业务中的有效落地与实施。
但另外需要关注的是，大国央企的AI应用进程往往呈现出显著的不均衡性。尤其是超大规模企业，其转型步伐要求更为稳健，在面对AI大模型等先进技术时，常持审慎态度同时保持密切关注。若企业尚未完成信息化与数字化的基础构建，直接迈向智能化可能面临重重挑战，或仅能实现局部、单点、非核心的智能化尝试。
已先行一步采纳AI技术的国央企，其应用目前可能多集中于非生产场景，如财务管理、人力管理等领域，以求组织效能提升。这些经验的背后，离不开他们的小步快跑及对云上数字化路径的积极探索。随着数字化转型的深入，先进与落后企业之间的差距，或将进一步扩大，形成更加鲜明的分化态势。
技术总是在短期内被高估，在长期又被低估。AI大模型时代，中国市场的想象力是巨大的，但实际效果尚未达到预期。因而当我们讨论AI带来的技术机会，是否能解决大型国央企系统换代的问题时，更有必要去理解究竟何时，大型国央企将系统化行动起来，去真正解决核心系统替代的问题。
现如今，当厂商讲业务、场景、流程时，国央企客户期待从其实践案例过程中听到：从哪些具体的业务中服务，呈现出什么具体效果……只有技术价值真正落地到场景中才有吸引力，让客户有动力，让厂商有目标，与生态伙伴一道，把“吹过的牛”都实现。
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