超过 40 万人次走进展馆，4,486 项展品集中亮相，351 款产品全球首发；177 个重要采购团组现场对接，预计达成意向采购金额约 203.6 亿元，同比增长约 25%——刚刚结束的 WAIC 2026 世界人工智能大会（WAIC），再次刷新大会规模，也释放出一个更加清晰信号：AI 正在从技术展示走向真实应用，从“被看见”进一步走向“被采购、被部署、被验证”。
AI 彻底告别"参数竞赛"：AI不再只是回答问题，AI开始干活了
展馆内，各类参数对比展板消失殆尽，取而代之的是可自主执行任务的 AI 智能体、量产人形机器人、全栈国产算力集群——以及一套套标准化的行业落地方案。
智能体不再只回答问题，而是开始理解目标、拆解任务、调用工具并交付结果；具身智能也不再满足于“秀能力”“炫技”，而是尝试进入制造、物流、服务等具体场景。行业讨论的重点，也从大模型“怎么想”，进一步转向AI“怎么做”、能否进入真实业务并创造价值。
当智能体进入工厂、医院和办公室创造价值，当 AI 产品开始向全球用户收费，一个正在走向全球市场的 AI 企业遇到的问题随之浮现——
海外客户如何付费？
按订阅、调用量或Token消耗产生的复杂收入如何计费？
算力成本如何核算与支付？
不同市场、币种和企业主体之间的资金又如何统一调度？
全球团队的支出如何统一管控？
这些问题在 WAIC 的主论坛和大部分展位上几乎听不到系统性讨论。所有人都在展示AI"能干什么"，却很少有人回答：AI 创造的价值，如何安全、高效地完成商业闭环？
而这恰恰是 Airwallex 空中云汇在 WAIC 上选择回答的问题。
展位上的一位 AI 创业公司创始人算了一笔账：模型调用的 token 消耗是按秒计算的，但财务结算还在按月走；客户用美元付了年费，但 GPU 算力账单要从新加坡的账户用新币付出去；全球几十位员工的报销、订阅、采购，分散在不同系统里，月底对账要花整整三天。
这不是孤例。在Airwallex 空中云汇展位，我们发现，技术越接近真实执行，大家提出的问题反而越具体。
除了前一类 AI 企业全球收、付款的实操困境，另一类问题则指向 AI 本身：在财务工作中，AI 目前究竟能做什么？如果它可以帮助企业完成记账、对账、预测和报告， 当 AI 进一步参与付款、资金管理和财务决策，企业又该如何保障准确、合规与可控？
从这些现场交流中可以看到，AI 产业正在跨过一条新的分界线：企业关心的，已经不只是AI“能做什么”，而是如何把技术能力转化为全球收入，以及如何让AI安全、可信地完成真实任务。
从一份白皮书开始，让抽象研究进入真实对话
7月18日，Airwallex 空中云汇副总裁、中国区首席营销官唐晓非登上H4馆领航舞台，线下首发《打造适配 AI 时代的财务体系》白皮书（以下简称《AI 白皮书》）。
这份报告由Airwallex 空中云汇委托 Forrester Consulting 撰写，基于全球11个市场、1,279 位财务决策者的调研，并结合 6 位财务高管的深度访谈，研究 AI 从局部试点进入财务核心流程时面临的真实问题。
在展位上，大型白皮书装置将研究中的关键发现转化为可翻阅、可讨论的内容入口；WAIC特别版纸质报告，凝练了 154 位中国企业财务决策者的核心观察，让舞台上的行业议题进入一场场面对面的交流。
AI 塔罗游戏互动、限量品牌联名礼品与现场互动将展位热度推向新高，6 位头部AI行业达人探展和现场直播将讨论热度延伸至线上，央视网、第一财经等核心媒体采访以及 WAIC UP 行业圆桌，则进一步把话题带向全球经营、金融执行、组织人才与数据治理。
这些并不是彼此孤立的活动环节，而是观察行业变化的不同窗口。
从产品团队、AI 创业者到财务管理者，现场讨论逐渐呈现出三次明显的转向。
1. 从“做出 AI 产品”，到“跑通全球生意”
AI 产品天然具有全球化属性。
一家 AI 企业可能在中国完成产品开发，却从上线第一天起就服务美国、欧洲、中东或东南亚客户。与传统企业相比，它的市场扩张速度更快，商业模式也更加灵活：既可能按月订阅，也可能按照 API 调用量、Token 消耗、模型类型或不同服务层级收费。
与此同时，企业成本也在全球发生。模型 API、云服务、算力资源和软件订阅可能分别来自不同国家和平台，需要使用不同币种、账户或企业卡完成支付。
因此，AI 企业面对的不只是一笔跨境收款，而是一整条全球资金链路：
客户如何付费，使用量如何转化为账单，模型与算力成本如何支付，不同币种的资金如何管理，以及收入、支出和现金流如何形成完整视图。
所以 AI 可以重构前端业务流程，但只有收款、付款、支出与资金管理同步实现规模化，技术创新才能真正转化为全球业务。
这也是Airwallex 空中云汇所强调的“收、计、付、管”：
“收”，让不同市场的客户使用熟悉的方式完成付款；
“计”，支持订阅、账单和按用量计费等商业模式；
“付”，覆盖全球达人合作款、算力、Token和软件订阅等支出；
“管”，将收款、付款、换汇与多币种资金管理连接起来。
AI 企业需要的不是更多彼此割裂的金融工具，而是一条能够随着业务同步扩张的全球资金链路。
2. 从“AI能帮财务做什么”，到“能不能放心交给它做”
在现场，观众对财务 AI 的兴趣通常从应用场景开始。
查询账户余额和付款状态、识别异常、辅助记账与对账、生成报告、预测现金流——这些相对容易理解，也是AI已经开始带来效率提升的工作。
但当讨论从查询、分析和生成报告，进一步进入付款、资金调度与自动执行，问题很快就会发生变化：
AI 使用了哪些数据？
它是否理解完整的业务背景？
谁授权它执行？
付款金额或账户出现异常时，流程在哪里停止？
执行完成后，如何完成记账、对账与审计？
这种讨论的变化很有代表性。
企业对财务 AI 的关注，正在从“功能体验”进入“流程验证”：不只是看它会不会做，还要判断能不能放心交给它做。
Airwallex 空中云汇委托 Forrester Consulting 开展的研究，为这种现场感受提供了一个量化刻度：AI 平均已经能够支持 63% 的核心财务工作流程，但真正能够在极少人工介入下自主运行的流程，仅占 11%；84% 的企业仍需要人工整合数据，才能完成财务工作流闭环。
这一判断并非来自单一信源——WAIC 期间，上海国家会计学院发布的调研同样显示，仅 10.87% 的企业实现全面财务智能化，多数项目"浅层运行、价值虚化"。
63% 与 11% 之间，差的并不只是一个更聪明的模型。
例如，AI 可以读取发票、识别付款日期并建议最佳付款时间。但一笔真实付款还涉及企业主体、付款账户、收款人验证、预算额度、审批规则、付款路径与异常处理；交易完成后，还必须与发票、订单和会计记录完成匹配。
对 AI 而言，得出“应该付款”的判断，和安全完成一笔付款，是完全不同的两件事。
内容生成出现偏差，可以重新修改；分析结果存在问题，可以由人复核。但付款、记账、税务与财务报告一旦执行，就会产生真实的资金流、合规责任和审计记录。
这也使财务成为检验AI能否真正进入企业核心业务的一块试金石：在财务场景中，“做对”只是第一步，企业还必须确保每一次执行都经过授权、可以追溯，并有清晰的责任边界。
围绕这一问题，Airwallex 空中云汇正在探索从全球金融基础设施进一步走向 AI 原生金融操作系统。
T:0 面向企业财务职能，让创业者从公司成立第一天起获得 AI 财务团队支持，覆盖记账、预测、税务处理、报表生成和流程控制等任务。
AgentOS 则面向智能体时代，通过 CLI、API 和 MCP 开放底层金融能力，让AI智能体能够在明确的权限与合规边界内读取余额、创建受益人、发卡、生成现金流报告，并执行多步骤金融工作流。
这并不是让 AI 在旧系统之上多回答几个问题，而是让数据、权限、金融能力、执行结果与审计记录进入同一条工作流。
不是“给金融加一层 AI ”，而是从底层重写财务工作流。
3. 从“让员工使用 AI”，到“让组织具备 AI 能力”
AI 进入真实业务，改变的不只是产品和系统，也会改变人的角色。在 WAIC UP 联合芝加哥大学举办的行业圆桌交流中，Airwallex 空中云汇全球人才战略高级总监 Crystal Wu 受邀参与讨论。她在现场分享，包括Airwallex 空中云汇在内，越来越多科技企业已经开始推动员工使用大模型提升个人效率，例如写邮件、整理信息、生成内容或制作会议纪要。
但Airwallex 空中云汇的实践不止于工具使用，也在引导员工借助 AI 重新思考和设计业务流程。
从“员工使用 AI ”到“组织真正具备AI能力”，中间仍然存在距离。真正的下一步，不只是用 AI 更快地完成原有工作，而是重新判断：
哪些流程可以被重新设计？
哪些任务可以交给AI执行？
哪些节点必须保留人工判断？
怎样设置权限、审批和异常处理规则？
如何让数据在安全、合规的前提下被使用？
这对财务团队尤其重要。
对财务人员而言，AI 带来的改变不会停留在更快生成报表、整理数据或完成对账。随着 AI 逐步进入预测、付款和流程执行，财务人员将从重复操作的执行者，转向业务目标的设定者、智能工作流的设计者和结果的监督者。
这也意味着，AI 素养不能只被理解为“会写提示词”或“会使用大模型”。未来的财务人员还需要理解数据、业务流程、权限、风险与责任，决定哪些任务可以交给AI，如何设置审批和控制点，以及出现异常时何时停止执行并引入人工判断。
未来财务团队的竞争力，不在于谁更会使用 AI，而在于谁能更好地定义 AI、约束 AI，并让它真正服务于业务目标。
AI 真正进入业务，才是价值验证的开始
从 WAIC 现场的讨论中可以看到，AI 产业正在同时经历三项变化：
AI 产品正从技术创新进入全球商业化；
AI 应用正从辅助判断进入真实执行；
企业也正从推广工具使用，走向流程、人才和治理能力的重构。
三项变化背后，其实是同一个问题：
当 AI 开始承担更多真实任务，企业是否拥有与之匹配的商业、金融和组织基础？
对Airwallex 空中云汇而言，这也是两条彼此连接的实践路径。
一边，通过全球收单、计费管理、全球账户、付款、企业卡与资金管理，帮助AI企业跑通“收、计、付、管”，将产品创新转化为可持续的全球业务。
另一边，通过 T:0 与 AgentOS 等探索，让AI能够在可信、可控的边界内参与企业财务任务的理解、编排与执行。
服务 AI 企业，同时用 AI 重塑金融。
从领航舞台的白皮书首发，到展位上的内容装置与产品交流，再到媒体采访和行业圆桌，Airwallex 空中云汇希望带到 WAIC 现场的，不只是几项产品能力，而是这些正在影响AI企业增长和企业财务未来的问题。
大会已经落幕，但AI真正进入业务之后，价值验证才刚刚开始。
点击下载《打造适配 AI 时代的财务体系——AI 在财务领域规模化落地所需的基础设施、信任机制与业务流程》，了解AI规模化进入财务核心流程的完整研究发现。
[1] 牛津经济研究院（Oxford Economics），全球企业风险调研，2026 年。PPT Slide 2。
[2] 牛津经济研究院（Oxford Economics），中东持久战情境下的全球 GDP 增长预测，2026 年。数据来源：Oxford Economics, Haver Analytics。PPT Slide 3-4。
[3] 牛津经济研究院（Oxford Economics），亚洲能源贸易余额分析，2025 年数据。PPT Slide 5。
[4] 牛津经济研究院（Oxford Economics），美国实际有效关税税率变化时间轴分析，2026 年。PPT Slide 6。
[5] 牛津经济研究院（Oxford Economics），亚洲真实出口指数（2023=100，季节调整），2025 年数据。PPT Slide 7。
[6] 牛津经济研究院（Oxford Economics），美国先进科技产品进口 sourcing 分析，2026 年。PPT Slide 12。
[7] 牛津经济研究院（Oxford Economics），日本企业出海背后逻辑调研（含印/美/越三国布局数据），2026 年。PPT Slide 16。
[19] 牛津经济研究院（Oxford Economics），中国企业出海筑防方向，2026 年。PPT Slide 19。
