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完了，AI 中台比数据中台更短命

发布日期：2025-05-18 08:07:17 浏览次数： 1529 作者：唐晨说数

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。

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”。

什么是 AI 中台

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。

AI中台能否取代数据中台

看起来，AI 中台很强大。

尤其是在 AI 热潮的持续加持下，AI 中台迎来了一波“趋势红利”。

那么，AI 中台是数据中台的升级版呢？

企业采购了 AI 中台，还需要数据中台吗？

答案显而易见，并不是。

让我们从平台定位、功能可替代、是否可融合三个维度来分析一下。

首先，从两者的定位上来看：

可以很清晰的看出，数据中台的核心目标数完成数据资产的汇聚和加工处理，而 AI中台，则是为了提供标准化的 AI 服务。

两者解决的问题，以及面向的人群并不同，本质不是取代关系。

不过，虽说两者不是取代关系，但是边界正在融合。

比如 AI 中台也依赖数据中台输出的数据能力，尤其是特征工程、训练数据等依赖于数据中台提供高质量、结构清晰、可追溯的数据资产。

随着数据中台支持 AI 场景的能力增强（如提供特征平台、模型标签、训练样本等），两者有融合趋势。

一些企业已出现“融合中台”或“智能数据中台”实践，将数据中台与AI能力结合，形成更广义的智能中台。

两者的关系，用一次来形容，那就是“平行协同”。

不同的企业，数字化及 AI 转型的阶段不同，不过整体来看，会渡过三个阶段：

AI 中台会重蹈覆辙吗？

几年前，数据中台一度成为企业数字化转型的“标配”，被寄予厚望。

但很快，我们就看到了它从风口滑落，逐步走向冷静，甚至在一些企业中被架空或边缘化。

原因在于：定位模糊、闭环能力不足、价值交付周期过长。

那么，AI 中台是否也会重蹈覆辙，成为又一个“中台幻象”？

我的判断是——未必会复刻，但一定要警惕。

AI 的确仍处于爆发期，尤其是在全球资本推动和大模型加速落地的背景下，AI 将长期保持技术演进与应用扩张的双轮驱动。

但我们也要明确：AI 的火热 ≠ AI 中台的刚需。

对企业来说，是否构建 AI 中台，取决于两个关键问题：

AI 是不是核心能力？

如果企业本身就是算法驱动型（如互联网广告、智能风控、AI应用服务商），AI中台有助于沉淀模型资产，提升迭代效率。

反之，对于以数据为中心的传统企业，AI只是一个能力调用者，其构建中台意义有限。

能否通过组合已有组件替代AI中台？

在大模型迅速发展的今天，很多企业已经探索出更轻量、敏捷的路径：数据中台 + 大模型 + 企业知识库（RAG）。

这类组合方式在一定程度上跳过了传统意义上的AI中台，也能满足多数智能化场景的需求，且上线更快、成本更低。

变化太快了，至少截止到目前来看，AI中台依然未处于企业 AI 转型的核心、必要路径上。

要想重蹈覆辙，先超过数据中台的热度和认可度再来谈这个问题也不迟。

小结

随着 AI 的发展，企业反而变得更焦虑了。因为市场上不断有人强调：AI 的窗口期很短，企业必须立刻“ALL IN”，否则就会错失红利，被时代淘汰。

这个故事，太经典了，也太熟悉了。每一次技术浪潮，每一次资本涌动，都会有人讲出同样的危机感。它就像一个循环剧本，在不同的场景里换着演员出演。

那我们该怎么办？

巴菲特说过一句话：“我会专注于那些美好的事情，而不是糟糕的事情。人生往往可以很精彩——但也可能遭遇糟糕的挫折。”

这是他在即将退休之际，给年轻人的一句建议。其实，这不仅适用于个人，也适用于每一位企业家、管理者。

那什么是“美好的事情”？

在AI时代，美好的事情，不是盲目跟风、不是仓促立项，也不是为了KPI硬凑一个AI故事。而是：

让组织真正理解 AI 能力，构建长期的数字素养；
让数据更可信，让决策更智能，让产品更贴近用户；
让企业在技术浪潮中找到自己的节奏，而不是被浪潮裹挟；
让技术服务于价值，而不是成为新的内卷。

抓住时代红利从来不是一场“追风口”的比赛，而是一场“打地基”的修行。

美好的事，值得慢慢来。

（正文完）

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