私有AI規(guī)�；�落地，平臺(tái)能力讓智能不止“聰明一時(shí)”

飛象原創(chuàng)（魏德齡/文）很多企業(yè)員工都在過去兩年，經(jīng)歷著AI逐步規(guī)�；�落地所帶來的改變。Cloudera大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān)劉隸放就在近期的一場(chǎng)技術(shù)趨勢(shì)分享會(huì)上，講述了自己準(zhǔn)備這場(chǎng)演講的過程。以往他需要在筆記軟件中添加很多注釋，再進(jìn)行很多準(zhǔn)備。此次，通過使用公司內(nèi)部的AI，可以直接根據(jù)內(nèi)容資料生成音頻，充分利用各種碎片化時(shí)間進(jìn)行聆聽，還能隨時(shí)給AI一些提示來修正講述內(nèi)容，最終使其生成符合要求的演講內(nèi)容。

一場(chǎng)分享會(huì)演講準(zhǔn)備流程的變化，正是如今企業(yè)對(duì)于AI完成初步探索，從試點(diǎn)應(yīng)用走向業(yè)務(wù)規(guī)�；�的縮影。而如何讓這種改變不僅僅是“聰明一時(shí)”，讓人工智能能夠像有生命力般地演進(jìn)進(jìn)化，跟上技術(shù)的步伐，也同樣是正在被關(guān)注的話題。

AI走向產(chǎn)業(yè)化

在如今多個(gè)領(lǐng)域，企業(yè)將更傾向于復(fù)用已驗(yàn)證的AI能力，并通過智能體工作流將AI深度嵌入核心業(yè)務(wù)流程，而不再局限于單一模型或?qū)嶒?yàn)項(xiàng)目。ROI、業(yè)務(wù)效率提升和可持續(xù)運(yùn)營(yíng)能力，將取代模型參數(shù)與算力規(guī)模，成為衡量AI成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)。

以金融領(lǐng)域?yàn)槔�，人工智能有潛力改變金融服�?wù)中的客戶體驗(yàn)。AI代理可以提供超個(gè)性化服務(wù)，在風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)之前檢測(cè)和應(yīng)對(duì)，并實(shí)時(shí)適應(yīng)變化。華僑銀行借助Cloudera，構(gòu)建了名為“Next Best Conversation”的集中式平臺(tái)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)來自銷售、服務(wù)等場(chǎng)景中的客戶對(duì)話實(shí)時(shí)上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過AI，個(gè)性化推薦與洞察會(huì)直接推送至手機(jī)銀行應(yīng)用中；DBS星展銀行借助在現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)中更輕松地存儲(chǔ)和分析數(shù)十億個(gè)事件的能力，DBS可以預(yù)見客戶問題并主動(dòng)回答，以有效地與客戶交互并提供更好的服務(wù)。

新能源汽車領(lǐng)域的企業(yè)在電車生產(chǎn)制造與供銷的過程中同樣產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，大量互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)IT人員的進(jìn)入，也增強(qiáng)了車企系統(tǒng)創(chuàng)新的意愿。以上汽大眾為例，于2017年開始構(gòu)建全新⻋輛數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)，以賦能新能源⻋輛關(guān)鍵業(yè)務(wù)發(fā)展。2022年，上汽⼤眾將數(shù)據(jù)平臺(tái)升級(jí)至Cloudera Data Platform（CDP），數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及作業(yè)性能實(shí)現(xiàn)了進(jìn)⼀步優(yōu)化。遷移至CDP之后，上汽大眾大數(shù)據(jù)平臺(tái)的車數(shù)據(jù)存算能力有了極為顯著的提升。保證了上汽大眾對(duì)車輛監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)鏈可以實(shí)現(xiàn)完整的存儲(chǔ)和詳細(xì)的分析，并且充分滿足國(guó)家車輛數(shù)據(jù)管理相關(guān)法律法規(guī)的要求。除此以外，上汽大眾還基于此數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建了面向車主的上汽⼤眾APP，為⼴⼤⻋主帶來更智能的汽⻋服務(wù)，包括遠(yuǎn)程查看⻋輛實(shí)時(shí)狀態(tài)、智能導(dǎo)航服務(wù)等。該平臺(tái)上線不到兩年⽤戶已達(dá)600萬。

從案例中不難發(fā)現(xiàn)，AI走向產(chǎn)業(yè)化的過程中，業(yè)務(wù)價(jià)值與可復(fù)制能力已經(jīng)成為核心衡量標(biāo)準(zhǔn)。Al應(yīng)用將明顯超越聊天機(jī)器人和單點(diǎn)工具，轉(zhuǎn)向流程優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化和行業(yè)級(jí)智能應(yīng)用。ROI、業(yè)務(wù)效率提升和可持續(xù)運(yùn)營(yíng)能力，將取代模型參數(shù)與算力規(guī)模，成為衡量Al成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)。能夠在復(fù)雜環(huán)境中長(zhǎng)期運(yùn)行、不斷優(yōu)化并適應(yīng)業(yè)務(wù)變化的AI平臺(tái)，將在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

不過，隨著AI在企業(yè)中的部署深入，除了帶來業(yè)務(wù)上的升級(jí)，如何在技術(shù)飛速迭代、安全合規(guī)要求提升的背景下，使這顆大腦具備演進(jìn)能力，才能不至于僅僅“聰明一時(shí)”。

私有AI的可治理與持續(xù)演進(jìn)

對(duì)于企業(yè)AI而言，CTO在設(shè)計(jì)架構(gòu)時(shí)一定會(huì)思考如何滿足合規(guī)機(jī)制，沒有合規(guī)，AI也就無從談起。原因在于即便把AI能力講得天花亂墜，數(shù)據(jù)一旦流失，將不僅是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，還會(huì)是合規(guī)性問題。目前，企業(yè)中絕大多數(shù)核心AI平臺(tái)均為私有化平臺(tái)部署，原因在于數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在本地部署時(shí)，不太可能把AI拿到公共平臺(tái)去訓(xùn)練。企業(yè)已經(jīng)逐漸意識(shí)到，如果數(shù)據(jù)治理、訪問控制和合規(guī)機(jī)制不到位，AI帶來的效率提升，可能同時(shí)放大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。

也就是說，可信、可治理的私有AI將成為企業(yè)的關(guān)鍵差異化能力。尤其在中國(guó)市場(chǎng)，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)可控始終是AI應(yīng)用的前提條件。2026年這一趨勢(shì)將進(jìn)一步強(qiáng)化。可信AI不再是“最佳實(shí)踐”，而將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI規(guī)�；�落地的基本門檻。治理能力與敏捷性不再是對(duì)立選項(xiàng)，而是AI成熟度的兩個(gè)必要組成部分。

本地化私有部署所引發(fā)的需求在于企業(yè)AI要具備持續(xù)演進(jìn)的能力。以過去的2025年為例，從DeekSeek到Gemma，模型版本不斷迭代，各廠商推出的模型也不斷進(jìn)行能力升級(jí)比拼。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部正在運(yùn)行的模型已經(jīng)“聰明一時(shí)”，如何進(jìn)行后續(xù)演化升級(jí)，做好數(shù)據(jù)遷移，將訓(xùn)練方法應(yīng)用在升級(jí)的模型中，也就成為新需求。支持AI持續(xù)演進(jìn)的數(shù)據(jù)與AI平臺(tái)是衡量企業(yè)AI成熟度的關(guān)鍵標(biāo)志。

另一個(gè)企業(yè)需要面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題是人才的流動(dòng)，AI相關(guān)領(lǐng)域作為如今的熱門崗位，人才儲(chǔ)備對(duì)于企業(yè)來說是個(gè)頭疼的問題。當(dāng)企業(yè)AI開始進(jìn)行版本升級(jí)時(shí)，很難保證上個(gè)版本中的技術(shù)人員還在崗位上。最終可能導(dǎo)致平臺(tái)中的模型因?yàn)槿瞬帕魇Ф鵁o法穩(wěn)定運(yùn)維。

顯然，私有AI部署后所產(chǎn)生的新需求，與企業(yè)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、延續(xù)性與長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)商能力的現(xiàn)實(shí)考量存在矛盾，這也自然成為企業(yè)需要思考如何解決的新問題。

讓企業(yè)模型具備平滑演進(jìn)能力

針對(duì)上述新問題，一些在企業(yè)AI部署中的架構(gòu)關(guān)鍵要素正在浮出水面。

比如應(yīng)對(duì)人才流動(dòng)的問題，企業(yè)需要一個(gè)松耦合的架構(gòu)，無論是對(duì)于硬件體系，還是軟件平臺(tái)，以及人員的技能來說，松耦合是長(zhǎng)期可發(fā)展的架構(gòu)選擇。該架構(gòu)能夠讓企業(yè)內(nèi)部在經(jīng)歷崗位交接后，不會(huì)陷入從頭再來的窘境。

松耦合的架構(gòu)也意味著工作的拆分，將整個(gè)AI部署過程實(shí)現(xiàn)流程化。比如一位專家確定了訓(xùn)練方法，下面的人要提供數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量提出要求，將過程匯總拆分到細(xì)節(jié)工作，讓團(tuán)隊(duì)平時(shí)就以協(xié)同開發(fā)的方式運(yùn)轉(zhuǎn)。最終實(shí)現(xiàn)先找架構(gòu)再找人。

上述要素的關(guān)鍵核心在于要有一個(gè)平臺(tái)化的架構(gòu)。以Cloudera AI為例，通過在原有平臺(tái)上集成訓(xùn)練、部署、推理和AI Studio，構(gòu)建了一個(gè)覆蓋數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、部署、推理、優(yōu)化的閉環(huán)體系。其中最關(guān)鍵的是模型注冊(cè)與版本控制機(jī)制。模型注冊(cè)讓每個(gè)模型都有清晰的版本記錄和可追溯來源，支持向前演進(jìn)或向后回滾，確保模型的產(chǎn)生過程、調(diào)整方式和效果都透明可控，助力團(tuán)隊(duì)中的不同角色可以在統(tǒng)一、可控的環(huán)境中協(xié)同工作，避免因人員變動(dòng)導(dǎo)致模型資產(chǎn)“失傳”。

隨著AI走向產(chǎn)業(yè)化，企業(yè)在享受到當(dāng)下“聰明一時(shí)”的情況下，也正在思考如何讓人工智能具備可持續(xù)演進(jìn)的生命力，使其具備可治理、可協(xié)同、可持續(xù)演進(jìn)的平臺(tái)基礎(chǔ)。只有將AI真正納入企業(yè)級(jí)架構(gòu)與流程之中，AI才能成為推動(dòng)業(yè)務(wù)持續(xù)進(jìn)化的長(zhǎng)期動(dòng)力。