唐晨 2025-06-13 07:15 广东
AI 的火热 ≠ AI 中台的刚需
目前，最近有读者给我发了一篇讲解“ AI 中台”的内容，问我针对 AI 中台有什么想法？
我直接回答：没有想法，但是今年确实有不少企业推出了 AI 中台，热度也在持续上升。
我并不是敷衍他，而是真实的回答。
我之前的文章已经表达过很多次，几乎全球所有出创新及垄断性企业都在不约而同的去追逐 AI。
即使是传统第三方软件外包公司都开始大谈特谈 AI。
我表示理解，毕竟要生存，逐利是人的本性。
但，我真的搞不太清楚，这些公司可以在 AI 上获得什么结果或成绩。
说回 AI 中台，我自然会关注到这个“老概念”，这并不是刚出来的概念。
以前数据中台发展的如火如荼的时候，一些做传统机器学习算法训练及管理的公司，就号称自己公司做的是 AI 中台。
只不过那时候明显是蹭数据中台的热度。
短短几年时间，真是，三十年河东三十年河西啊！
现如今，AI 成为全球香饽饽，AI 中台自然走到了大家的视野中，甚至作为甲方的头号项目。
而数据中台则因成本高、维护困难、价值产出链过长且度量困难等问题，逐渐被企业降级。
毕竟大家都信奉，AI 这波红利再不抓住，可能就过去了。
真的如此嘛？
今天的文章，我要表达另外一个观点：上一套数据中台，并不代表企业就数字化转型了，同样，采购一套 AI 中台，距离企业实现 AI 应用和组织变革还远着呢。
以及，AI 中台将比数据中台更难落地。
为什么？
因为企业用不起来。
多数企业连个数据分析师都没有，更何况算法工程师，说白了，企业没有专业人才，把 AI 中台用起来。
一、什么是 AI 中台我直接回答：没有想法，但是今年确实有不少企业推出了 AI 中台，热度也在持续上升。
我并不是敷衍他，而是真实的回答。
我之前的文章已经表达过很多次，几乎全球所有出创新及垄断性企业都在不约而同的去追逐 AI。
即使是传统第三方软件外包公司都开始大谈特谈 AI。
我表示理解，毕竟要生存，逐利是人的本性。
但，我真的搞不太清楚，这些公司可以在 AI 上获得什么结果或成绩。
说回 AI 中台，我自然会关注到这个“老概念”，这并不是刚出来的概念。
以前数据中台发展的如火如荼的时候，一些做传统机器学习算法训练及管理的公司，就号称自己公司做的是 AI 中台。
只不过那时候明显是蹭数据中台的热度。
短短几年时间，真是，三十年河东三十年河西啊！
现如今，AI 成为全球香饽饽，AI 中台自然走到了大家的视野中，甚至作为甲方的头号项目。
而数据中台则因成本高、维护困难、价值产出链过长且度量困难等问题，逐渐被企业降级。
毕竟大家都信奉，AI 这波红利再不抓住，可能就过去了。
真的如此嘛？
今天的文章，我要表达另外一个观点：上一套数据中台，并不代表企业就数字化转型了，同样，采购一套 AI 中台，距离企业实现 AI 应用和组织变革还远着呢。
以及，AI 中台将比数据中台更难落地。
为什么？
因为企业用不起来。
多数企业连个数据分析师都没有，更何况算法工程师，说白了，企业没有专业人才，把 AI 中台用起来。
用不起来，那么，市场规模就无法持续增长，这就不是一个肥沃的“土地”。
AI中台是企业级的人工智能能力中枢，其核心目标是通过标准化、复用化的技术架构，解决AI 模型开发与落地中的重复建设问题，降低应用门槛。（这个定义是不是很熟悉，几乎复刻的数据中台概念）具体表现为：能力沉淀与共享：将语音识别、自然语言处理、计算机视觉等通用AI能力，以及行业特定模型（如金融风控、医疗影像分析）封装为可复用的组件，形成“AI模型市场”。
全生命周期管理：覆盖模型设计、训练、部署、监控等环节，提供统一的数据标注、特征工程、算力调度等支持，减少算法工程师在工程化上的耗时。（注意这里并不包含大数据开发及治理）
敏捷业务响应：通过微服务架构和标准化接口，快速组合AI能力，满足前台业务的个性化需求，实现“小前台、大中台”的协同模式。
随着技术的发展，很多组件会以 MCP 的形式对外提供（主要面向大模型应用），而非传统的 AI 模型组件。
让我们看一下，AI 中台关键架构与功能。
AI中台通常分为三层架构：
技术服务层：提供通用AI能力（如计算机视觉、自然语言处理）和行业专用服务，支持即插即用。
研发平台层：包含数据服务（清洗、标注）和模型开发工具（自动机器学习/AutoML），降低模型研发门槛。
管理运行层：负责资源调度（算力、存储）、权限控制及模型资产（算法、样本）的版本管理与共享。
AI 中台的本质是“中央厨房”模式，企业无需从零搭建AI基础设施，而是通过标准化流程快速“烹饪”出符合业务需求的智能应用。
这一模式尤其适合需要规模化应用AI的中大型企业，但需注意与现有数据中台、业务系统的深度集成。
二、AI中台能否取代数据中台全生命周期管理：覆盖模型设计、训练、部署、监控等环节，提供统一的数据标注、特征工程、算力调度等支持，减少算法工程师在工程化上的耗时。（注意这里并不包含大数据开发及治理）
敏捷业务响应：通过微服务架构和标准化接口，快速组合AI能力，满足前台业务的个性化需求，实现“小前台、大中台”的协同模式。
随着技术的发展，很多组件会以 MCP 的形式对外提供（主要面向大模型应用），而非传统的 AI 模型组件。
让我们看一下，AI 中台关键架构与功能。
AI中台通常分为三层架构：
技术服务层：提供通用AI能力（如计算机视觉、自然语言处理）和行业专用服务，支持即插即用。
研发平台层：包含数据服务（清洗、标注）和模型开发工具（自动机器学习/AutoML），降低模型研发门槛。
管理运行层：负责资源调度（算力、存储）、权限控制及模型资产（算法、样本）的版本管理与共享。
AI 中台的本质是“中央厨房”模式，企业无需从零搭建AI基础设施，而是通过标准化流程快速“烹饪”出符合业务需求的智能应用。
这一模式尤其适合需要规模化应用AI的中大型企业，但需注意与现有数据中台、业务系统的深度集成。
