人工智能作为具备通用目的技术特征的新兴技术，其经济效应能否充分释放，在很大程度上取决于与企业既有技术结构的融合程度。本文提出"人工智能技术嵌入"概念，用以刻画人工智能技术与企业既有技术体系之间结构融合的深度。本文利用国际专利分类号（IPC）的共现关系，识别人工智能技术向各非人工智能技术领域的渗透强度，构建IPC4分类层面的嵌入系数，进而加权整合企业专利结构，形成企业层面的人工智能技术嵌入度指标。基于2016—2023年国家知识产权局全量专利数据与沪深A股上市公司匹配数据，本文系统呈现人工智能嵌入扩散的典型事实，并检验嵌入度在人工智能投入与企业全要素生产率之间的调节作用。研究发现：第一，样本期内人工智能与非人工智能技术的共现关系持续增强，2022年后随大模型技术兴起呈现明显加速；第二，行业间嵌入度差异显著，高端制造与智能医疗等技术密集行业嵌入度较高，传统行业则相对滞后；第三，人工智能投入对全要素生产率的边际效应具有显著的结构依赖性，仅在嵌入度较高时，人工智能投入方能与企业既有技术体系形成协同，实现生产率的有效提升。本文研究表明，人工智能并非可以脱离企业技术结构独立发挥作用的生产要素，其经济回报高度依赖于在企业技术体系中的嵌入基础。这一发现为政策层面引导企业提升技术体系适配能力、推动人工智能与实体经济深度融合提供了理论依据与实践启示。