私有AI規(guī)模化落地，平臺能力讓智能不止“聰明一時”

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)技術總監(jiān)劉隸放就在近期的一場技術趨勢分享會上，講述了自己準備這場演講的過程。以往他需要在筆記軟件中添加很多注釋，再進行很多準備。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間進行聆聽，還能隨時給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。

一場分享會演講準備流程的變化，正是如今企業(yè)對于AI完成初步探索，從試點應用走向業(yè)務規(guī)模化的縮影。而如何讓這種改變不僅僅是“聰明一時”，讓人工智能能夠像有生命力般地演進進化，跟上技術的步伐，也同樣是正在被關注的話題。

AI走向產(chǎn)業(yè)化

在如今多個領域，企業(yè)將更傾向于復用已驗證的AI能力，并通過智能體工作流將AI深度嵌入核心業(yè)務流程，而不再局限于單一模型或?qū)嶒烅椖俊�ROI、業(yè)務效率提升和可持續(xù)運營能力，將取代模型參數(shù)與算力規(guī)模，成為衡量AI成功與否的關鍵指標。

以金融領域為例，人工智能有潛力改變金融服務中的客戶體驗。AI代理可以提供超個性化服務，在風險升級之前檢測和應對，并實時適應變化。華僑銀行借助Cloudera，構建了名為“Next Best Conversation”的集中式平臺，利用機器學習對來自銷售、服務等場景中的客戶對話實時上下文數(shù)據(jù)進行分析。通過AI，個性化推薦與洞察會直接推送至手機銀行應用中；DBS星展銀行借助在現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺中更輕松地存儲和分析數(shù)十億個事件的能力，DBS可以預見客戶問題并主動回答，以有效地與客戶交互并提供更好的服務。

新能源汽車領域的企業(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人員的進入，也增強了車企系統(tǒng)創(chuàng)新的意愿。以上汽大眾為例，于2017年開始構建全新⻋輛數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，以賦能新能源⻋輛關鍵業(yè)務發(fā)展。2022年，上汽⼤眾將數(shù)據(jù)平臺升級至Cloudera Data Platform（CDP），數(shù)據(jù)存儲及作業(yè)性能實現(xiàn)了進⼀步優(yōu)化。遷移至CDP之后，上汽大眾大數(shù)據(jù)平臺的車數(shù)據(jù)存算能力有了極為顯著的提升。保證了上汽大眾對車輛監(jiān)測數(shù)據(jù)鏈可以實現(xiàn)完整的存儲和詳細的分析，并且充分滿足國家車輛數(shù)據(jù)管理相關法律法規(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，包括遠程查看⻋輛實時狀態(tài)、智能導航服務等。該平臺上線不到兩年⽤戶已達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)務價值與可復制能力已經(jīng)成為核心衡量標準。Al應用將明顯超越聊天機器人和單點工具，轉(zhuǎn)向流程優(yōu)化、運營自動化和行業(yè)級智能應用。ROI、業(yè)務效率提升和可持續(xù)運營能力，將取代模型參數(shù)與算力規(guī)模，成為衡量Al成功與否的關鍵指標。能夠在復雜環(huán)境中長期運行、不斷優(yōu)化并適應業(yè)務變化的AI平臺，將在競爭中脫穎而出。

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

私有AI的可治理與持續(xù)演進

對于企業(yè)AI而言，CTO在設計架構時一定會思考如何滿足合規(guī)機制，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，還會是合規(guī)性問題。目前，企業(yè)中絕大多數(shù)核心AI平臺均為私有化平臺部署，原因在于數(shù)據(jù)平臺的基礎數(shù)據(jù)在本地部署時，不太可能把AI拿到公共平臺去訓練。企業(yè)已經(jīng)逐漸意識到，如果數(shù)據(jù)治理、訪問控制和合規(guī)機制不到位，AI帶來的效率提升，可能同時放大數(shù)據(jù)風險。

也就是說，可信、可治理的私有AI將成為企業(yè)的關鍵差異化能力。尤其在中國市場，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)可控始終是AI應用的前提條件。2026年這一趨勢將進一步強化。可信AI不再是“最佳實踐”，而將成為企業(yè)實現(xiàn)AI規(guī)模化落地的基本門檻。治理能力與敏捷性不再是對立選項，而是AI成熟度的兩個必要組成部分。

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行能力升級比拼。當企業(yè)內(nèi)部正在運行的模型已經(jīng)“聰明一時”，如何進行后續(xù)演化升級，做好數(shù)據(jù)遷移，將訓練方法應用在升級的模型中，也就成為新需求。支持AI持續(xù)演進的數(shù)據(jù)與AI平臺是衡量企業(yè)AI成熟度的關鍵標志。

另一個企業(yè)需要面對的現(xiàn)實問題是人才的流動，AI相關領域作為如今的熱門崗位，人才儲備對于企業(yè)來說是個頭疼的問題。當企業(yè)AI開始進行版本升級時，很難保證上個版本中的技術人員還在崗位上。最終可能導致平臺中的模型因為人才流失而無法穩(wěn)定運維。

顯然，私有AI部署后所產(chǎn)生的新需求，與企業(yè)對系統(tǒng)穩(wěn)定性、延續(xù)性與長期運營商能力的現(xiàn)實考量存在矛盾，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)模型具備平滑演進能力

針對上述新問題，一些在企業(yè)AI部署中的架構關鍵要素正在浮出水面。

比如應對人才流動的問題，企業(yè)需要一個松耦合的架構，無論是對于硬件體系，還是軟件平臺，以及人員的技能來說，松耦合是長期可發(fā)展的架構選擇。該架構能夠讓企業(yè)內(nèi)部在經(jīng)歷崗位交接后，不會陷入從頭再來的窘境。

松耦合的架構也意味著工作的拆分，將整個AI部署過程實現(xiàn)流程化。比如一位專家確定了訓練方法，下面的人要提供數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)質(zhì)量提出要求，將過程匯總拆分到細節(jié)工作，讓團隊平時就以協(xié)同開發(fā)的方式運轉(zhuǎn)。最終實現(xiàn)先找架構再找人。

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

隨著AI走向產(chǎn)業(yè)化，企業(yè)在享受到當下“聰明一時”的情況下，也正在思考如何讓人工智能具備可持續(xù)演進的生命力，使其具備可治理、可協(xié)同、可持續(xù)演進的平臺基礎。只有將AI真正納入企業(yè)級架構與流程之中，AI才能成為推動業(yè)務持續(xù)進化的長期動力。