关于人工智能，2025年的市场已经听过了足够多的故事。

故事的头条，一半是算力，一半是想象力，人们讨论着通用大模型能不能写代码、能不能通过考试、能不能代替设计师。资本追逐的对象，也大多围绕着这些能力，寻找着下一个能改变人机交互入口的公司。

但商业世界存在另一本账。

当公众还在为AI能“聊聊天、画张画”感到新奇时，企业的首席财务官们关心的问题要具体得多：仓库里的货箱，能不能周转得再快一点？全国上千家门店的IT运维，成本还能不能再降一点？供应链的每一个环节，数据能不能再透明一点？这些问题不产生头条，但决定了一家企业真实的利润表。

神州控股的2025年半年报，就是一本关于“另一本账”的答卷。

这家以“数字中国”为名，有二十多年历史的IT服务公司，在报告期内交出的成绩是：整体营业收入78.65亿元人民币，同比增长12%；归母净利润1521万元人民币，同比增长41%。其中，作为核心增长引擎的“大数据产品及解决方案”分部，收入14.30亿元人民币，同比增长12%。

这些增长数字，并非来自某一个横空出世的聊天机器人，也不依赖于内容生成的业务，它们来自那些不常被聚光灯照亮的场景：消费电子产品的仓库里、连锁酒店的机房里、汽车4S店的系统里，以及政府和金融机构的后台流程里。

这就带来了一个有趣的现象。当许多AI公司还在用想象力寻找商业模式时，神州控股这家看起来很“传统”的公司，却已经用AI在实体产业的流程里，找到了实实在在的降本增效路径。它似乎没有把太多精力放在“AI能做什么”的开放式问题上，而是专注于回答“AI能为我的客户解决什么具体问题”。

这个选择，让神州控股的故事线显得与众不同。在一个喧嚣的年份里，这样一份来自实体产业流程的AI成绩单，或许更值得拆解。它到底做对了什么？

从供应链降本20%开始

神州控股的业务版图里，智慧供应链是其“Data x AI”战略最先拿出结果，也最容易被量化的一个场景。

根据半年报披露的信息，在报告期内，这项业务通过技术应用，直接带来了仓库操作成本同比下降超过20%，运配成本同比下降约8%，仓库整体效能提升超过30%的结果。

这些数字不是通过裁员或者压缩供应商利润实现的，它们的背后，是神州控股自研的一套东西在工作——一个叫“KingKoo智链”的物流垂类大模型，以及一个被称为“小金”的Agent。

它们的工作内容，听起来和通用人工智能的故事没什么关系。

它们不写诗，也不画画，甚至不负责和人聊天。它们的任务清单非常具体：在接到一个订单后，规划出仓库里最优的拣选路径；根据商品的重量和体积，推荐最节省成本的包装材料；在海量订单中，做出最合理的调度决策。此外，还有一个专门负责数据查询的Agent，可以7天24小时工作。

结果是，企业内部过去需要人工处理的日常数据查询，效率提升了90%。过去需要业务人员花大量时间整理数据、制作报表来辅助决策的工作，效率提升了50%。

AI在这里，扮演了一个不知疲倦、绝对理性的流程优化师。

这种埋头在具体流程里创造价值的方式，带来了一个意料之外的认可。

2025年，全球供应链领域的权威机构Sedex公布了年度大奖的提名名单。在“供应链ESG卓越奖”这个品类下，全球最终只有6家企业入围，神州控股的名字就在其中。和它一起出现在这份名单上的，是麦当劳中国、蒙牛、伊利、联想这些公司。

一家主营业务是To B技术服务的公司，能和这些全球顶级的消费品、制造业公司在供应链管理这个维度上同台竞技，本身就说明了一些问题。

它证明了神州控股在产业流程优化，尤其是可持续发展方面的实践，已经达到了一个可以被国际标准衡量的水平。

这种能力不是一天建成的，它来自于一套明确的业务打法。在神州控股内部，针对智慧供应链的客户拓展，有两个听上去有点可爱的计划名称：“宝贝计划”和“摘星计划”。

“摘星计划”的意思，是去服务那些行业里头部的、像星星一样的客户，通过服务这些最挑剔的客户，把他们的最佳实践和复杂需求，沉淀成一套可以复制的标准化解决方案。报告期内，这套方案成功地应用到了多家新客户身上。

“宝贝计划”则正好相反，它针对的是已经合作的存量客户。目标是把这些客户当成“宝贝”一样深耕，从过去可能只是提供仓储或运输的单点服务，拓展到覆盖“研产供销服”的全链条服务。

根据半年报披露，这项计划带动了超过30家存量客户的收入实现了同比大幅提升。报告期内，公司也与森马集团旗下的骏耀科技，以及功效性护肤品牌绽妍等4家企业签署了战略合作协议。

这套打法的逻辑很清晰，通过“摘星”，把服务高标准客户积累的流程经验，变成一套可规模化复制的产品；再通过“宝贝”，把这套产品和服务体系，在现有客户身上做深做透，创造更大的价值。

神州控股董事局主席郭为在《哈佛商业评论》上发表过一个观点，叫“AI for Process”，意思是人工智能的价值，最终要体现在为企业的核心业务流程服务上。

供应链场景的实践，就是这个理念最直接的验证，当市场还在为通用大模型存在的“幻觉”问题感到困扰时，神州控股的垂类大模型因为有海量真实的行业数据进行训练，已经很大程度上解决了这个问题，并实实在在地为客户的业务，带来了超过20%的成本节约。

这或许说明，在商业世界里，一个技术是否有价值，最终还是要看它解决了什么问题，而不是它看起来有多聪明。

一个技术底座支撑万千场景

如果说，深耕供应链验证了神州控股“Data x AI”战略的深度，回答了“AI能创造多大价值”的问题。

那么，接下来的问题是，这种价值如何持续，如何变成一个更广阔的增长故事。答案不在于再找一个行业埋头深耕二十年，而在于一套已经被验证过的方法论和一个清晰的新市场。

在智慧供应链之外，神州控股有一项长期的、看起来不那么AI的业务，为连锁业态提供IT服务。

根据半年报披露，它已累计服务了超过1400家高端连锁酒店，背后依托的是一个覆盖全国的，由超过2600个技术服务网点组成的网络。这个网络的能力，是为地理上分散但管理上需要统一的连锁企业，提供标准化的IT终端运维、算力规划和集成方案。

在报告期内，这套服务了上千家酒店的成熟模式，被成功地用到了汽车行业。神州控股旗下的神州一诺，连续签约了长春一汽和上汽通用五菱。服务的内容，是为这些车企的工厂以及分布在全国的4S店网点，提供类似的IT运维和数字化服务。

这件事的意义在于，它证明了神州控股这套服务体系的核心价值，不在于“酒店”或者“汽车”这个特定的行业标签，而在于其背后那套可以跨行业复制的平台能力。

无论是高端酒店的客房部，还是汽车4S店的维修车间，它们对于IT系统稳定、数据安全、运维高效的需求是共通的。神州控股做的，就是将这种共通的需求，变成一个标准化的产品，通过其全国性的服务网络进行交付。

支撑这套模式的，正是其“燕云Infinity”技术底座。

“燕云Infinity”是神州控股自研的一套数据智能平台，可以理解为一个专门用来打造企业级AI应用的“技术工具箱”。

它的工作主要分三层：最底层是“智算平台”，负责管理和调度AI所需要的算力，确保硬件资源能被高效利用；中间层是“智数平台”，这是关键的一环，它能像一个万能插头一样，接入企业内部上百种不同格式的数据源，比如ERP、CRM、数据库等等，然后把这些原始、杂乱的数据，处理成AI能看懂、能使用的高质量数据；最上层是“智策平台”，在算力和数据都准备好之后，这一层提供了快速构建和部署AI智能体（Agent）的能力，让它们去执行具体的业务决策。

这个技术底座的意义在于，它把打造AI应用过程中那些最复杂、最耗时、最需要技术积累的底层工作，都变成了一个标准化的、可复用的基础，这样一来，当神州控股需要服务一个新行业或者新客户时，就不用再从零开始去解决算力、数据接入和模型部署的问题，而是可以直接在这个底座上，快速构建上层应用。

当一个模式被证明可以复制，增长的想象空间就被打开了。而当这套可复制的模式，开始走向一个新的市场时，它就从一个“方法论”变成了“增长引擎”。

这个新市场，是全球。

根据券商研报的数据，从2022年到2024年，神州控股的境外业务收入复合增长率达到了41%。

这个数字的背后，是一种务实且风险更低的出海策略，神州控股的全球化，不是一次单枪匹马的远征，而是“伴随式”出海。它的客户名单里，有华为、荣耀、中兴、比亚迪这些已经深度全球化的中国企业。神州控股做的，是在国内服务好这些头部客户，然后当这些客户走向海外时，继续在当地为其提供数字化的供应链一站式服务。

这种“跟着客户走”的打法，好处是显而易见的。它不需要在陌生的市场从零开始建立信任、教育客户，而是将已经在中国被验证过的服务能力，平移到客户的海外分支。

今年上半年，神州控股与泰国协成昌集团成立联合工作组，探讨在数字化、电商、物流等方面的合作，也是这一策略的延续。

这种“一个技术底座，支撑多种场景复制，服务全球市场”的逻辑，同样体现在公司的其他业务板块。

在金融科技领域，其并表子公司神州信息与华为合作，推出了“金融知识问答”智能体一体机解决方案，服务了超过2000家金融机构，在政企数字化领域，它为某市政务服务APP打造的AI智能助手，通过学习15万份政策文件和超过400万字的本地知识库，实现了政务问答超过95%的精准度。

这些看似分散在不同行业的业务，内在的逻辑是统一的：用一个通用的技术平台，去解决不同垂直领域的具体流程问题。无论是金融机构的代码助手，还是政务服务的智能问答，其本质和优化仓库的拣选路径一样，都是“AI for Process”理念的应用。

当一家公司不满足于追逐最时髦的技术概念，而是选择用一套可复制的模式，深入不同产业，走向全球市场，去解决那些具体而繁琐的流程问题时，其半年报中的增长数字，就不再仅仅是业绩，更是一种战略定力的结果。