李荪：AI为什么落地难？难在它不是一项技术，而是三种完全不同的东西捆在一起

9月16日，“凤凰湾区财经论坛2026”在广州举行。本届论坛由凤凰卫视、凤凰网主办，中国上市公司协会提供指导支持，以“新智能 新开放”为主题，汇聚政府代表、专家学者、企业领袖及投资界人士，共同探寻智能时代的产业新机遇与开放发展新路径。

论坛期间，中国信通院人工智能研究所平台部副主任李荪在接受采访时，用了一个形象的比喻来解释AI落地为什么这么难。

她说，算力、算法、数据虽然并称人工智能三要素，但三者的属性完全不同。“算法是一个点状的问题，算力是一个线状的概念，数据是一个网状的结构。”

算法是点状的——像智谱、MiniMax、Kimi这些公司，一小撮高精尖的科研团队就能把算法做得很牛。

算力是线状的——它是一环扣一环的产业链问题，需要大规模投入和上下游协同。

数据是网状的——它渗透在千行百业、渗透在企业经营的每一个环节里，来源分散、形态各异、质量参差不齐。

李荪说，AI落地难就难在这里：它不是一个技术问题，而是要把三种属性完全不同的东西糅合在一起，再统一纳管起来。这中间不仅涉及技术，还涉及机制、体制、管理、人才等一整套问题。

她进一步指出，过去人工智能的发展更多是算法的单点突破，后来发现大模型需要更多算力支撑，于是各地开始建智算中心；再往后走，发现没有数据就是“巧妇难为无米之炊”，所以现在从上到下开始重视数据资源的整合。

“人工智能一直是一个木桶效应，三个要素缺一不可，要并驾齐驱。”李荪说。