2026年，企业级通用人工智能（AGI）正从技术能力实验转向商业价值决战，评估重心从模型参数转向业务实效。企业级AGI的选型需建立以“变现力、渗透力、决策力”三维商业价值为核心的综合评估体系，并以“产品化、工程化”的全栈能力作为坚实底座。
通用AI的概率性输出与金融商业决策所需的确定性之间存在根本冲突，金融机构对严谨性、专业性与遵从性的刚性要求，决定了仅有模型调用能力远不足以支撑核心业务落地。只有通过覆盖数据治理、模型精调、智能体编排与安全合规的全栈工程化体系，才能将概率性输出转化为确定性决策，跨越从“模型调用”到“商业变现”之间的巨大鸿沟。工程化能力不仅是技术支撑，更是决定AGI能否在真实生产环境中稳定、安全、可持续运行的核心密钥。
Token作为AI时代的基础计量单元，其角色正从纯技术概念向商业结算语言深度迁移。本白皮书提出“Token效能”理念，强调并非所有Token消耗都能直接产生价值，企业应聚焦“单位Token有效工作”，通过垂直领域模型训练、工程化治理及上下文压缩等手段有效降低消耗，实现推理经济性与商业ROI的最大化。更深层次看，Token效能正推动数据资产从“容量计价”向“价值计价”演进，成为连接数据要素市场、模型服务与业务结果之间的关键计量单元。
“变现力、渗透力、决策力”三者构成评估企业级AGI商业价值的“三力”坐标系，分别回应CEO/CFO、业务负责人与CIO/CTO的核心关切：变现力衡量AI对营收与效率的直接财务贡献，要求建立从“技术投入”到“业务产出”的清晰归因；渗透力衡量AI嵌入核心业务流程的深度，决定价值能否突破单点实验的收益天花板；决策力衡量智能体自主决策的可靠性与可信赖度，是金融机构“敢授权”的前提。三者相互支撑，形成从根基到路径再到结果的逻辑闭环。
在落地范式层面，Harness Engineering（驾驭工程）已成为企业级AGI从“能展示”走向“能生产”的关键方法论。蚂蚁数科基于该理念打造的“四车间”工程范式与Ling.DT、DTClaw双引擎架构，通过意图、策划、执行、表达的全链路工业化拆解，以及前馈 - 反馈控制的双重治理嵌入，为金融机构提供了可复制、可规模化的工程化解决方案。与此同时，Results-as-a-Service（RaaS，按效果付费）模式正在重塑AI商业合作逻辑，将技术显性投入与业务增长深度绑定，使AI投资从“资本性支出”转向“运营性支出”，促使技术供给方真正关注业务实效。
面向选型实践，金融机构应遵循“三力”评估框架与系统化Checklist，将选型从“技术能力选择”转变为“商业价值共建”的动态评估过程。对于资源有限的中小机构，优先选用经过金融语料预训练与合规校准的行业大模型产品，以更低的边际成本实现快速部署，将有限资源集中于业务场景开发而非底层模型的重复建设，从而在智能化竞赛中实现差异化突围。
