AI中台的短命周期
最近有读者向我询问关于"AI中台"的看法。我直接回答："没有什么新想法，尽管今年不少公司推出了AI中台，且热度持续升高。"这并非敷衍，而是真实的反应。
近年来，全球几乎所有创新性和主导性企业都在积极探索AI，甚至连传统的软件外包公司也在讨论AI。但这些公司能在AI领域获得什么成果？这个问题让我感到困惑。
回到AI中台的话题，这个概念并非新鲜。早在数据中台火爆时，很多做传统机器学习的公司就宣称自己在做AI中台，只不过那时更多是蹭数据中台的热度。如今，随着AI成为全球焦点，AI中台也迎来了风口，成为企业的重点项目，而数据中台则因其高成本和难维护，逐渐被边缘化。大家似乎相信AI是下一个红利，如果不抓住机会就错过了。然而，真的是这样吗？
我认为，采购AI中台并不意味着企业已经实现了数字化转型，它也不能自动带来应用落地和组织变革。AI中台的实施更为复杂，因为大部分企业甚至没有数据分析师，算法工程师更是稀缺。没有专业人才，AI中台无法得到有效使用，市场规模自然也无法持续扩大。
AI中台的定义
AI中台是企业人工智能的核心能力平台，旨在通过标准化和复用的架构，解决AI模型开发和应用中的重复建设问题，降低使用门槛。具体来说，AI中台包括以下几个关键部分：
- 能力沉淀与共享：将语音识别、自然语言处理、计算机视觉等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：从模型设计、训练、部署到监控，提供统一的工具和支持，减少工程师的重复工作。
- 敏捷响应业务需求：通过微服务架构和标准化接口，快速组合AI能力，满足业务需求，推动"前台小，中台大"的协作模式。
AI中台通常包括三层架构：
- 技术服务层：提供通用和行业专用AI服务。
- 研发平台层：包括数据服务和模型开发工具，降低研发门槛。
- 管理运行层：负责资源调度、权限控制以及模型的版本管理与共享。
这种"中央厨房"模式使得企业可以快速搭建符合需求的AI应用，特别适合规模较大的企业，但需要深度集成现有的数据中台和业务系统。
AI中台是否取代数据中台？
AI中台看起来非常强大，且随着AI热潮的持续，它的热度也水涨船高。那么，AI中台是否就是数据中台的升级版？企业采购了AI中台，还需要数据中台吗？答案显而易见：不一定。
从平台定位来看，数据中台的核心是数据资产的汇聚和加工，而AI中台则专注于提供标准化的AI服务。这两者解决的问题和面向的群体不同，本质上不是取代关系。然而，随着技术的发展，AI中台确实依赖于数据中台提供的高质量数据，尤其是特征工程和训练数据等。这使得两者之间的边界逐渐模糊，部分企业已将数据中台与AI能力结合，形成了"智能数据中台"或"融合中台"。
AI中台会重蹈数据中台的覆辙吗？
几年前，数据中台成为企业数字化转型的核心，但很快因定位模糊、闭环能力不足和价值交付周期过长而逐渐失去热度。那么，AI中台是否也会成为下一个"中台幻象"？
虽然AI技术依然处于快速发展阶段，尤其在资本和大模型推动下，AI应用将持续扩展。但要明确的是，AI的火热不代表AI中台是每个企业的刚需。对于AI非核心的传统企业，AI中台的作用有限。
相反，很多企业已经通过组合数据中台、大模型和企业知识库等方式，绕过传统的AI中台，也能满足大多数智能化需求。这种方式不仅更轻量且快速上线，成本也更低。
小结
AI的发展让企业更加焦虑，许多企业急于"ALL IN"，担心错过AI红利。然而，这种焦虑只是每次技术浪潮中的经典剧情。企业的正确做法应该是：理解AI的真正能力，提升数字素养；让数据更可信，决策更智能；让技术服务于价值，而不是成为内卷的源头。抓住时代红利从来不是盲目追风口，而是通过"打地基"的长期努力。
真正美好的事情，值得耐心追求。