公司内部人工智能平台既是战略基础设施，也是业务必需品。

数字主权：企业如何保持对其人工智能和数据的控制权

人工智能实验的时代已经结束。人工智能不再是可有可无的创新项目，而是迅速成为提升竞争力、效率和未来生存能力的关键因素。企业正以前所未有的速度采用人工智能技术，并意识到不作为无异于战略倒退。然而，许多企业急于释放人工智能的潜力，转而寻求快速的外部云解决方案，却忽视了其长远后果：隐性成本、危险的供应商锁定，以及对数据隐私和数字主权的严重威胁。

在这个关键的转折点，公司自主管理的AI平台不再是众多选择之一，而是成为一项战略必需品。这标志着公司从仅仅使用外部AI技术，转变为自主构建数据驱动型价值创造的架构师。这一决策远不止于技术上的实施——它是一次根本性的方向调整，决定着谁将掌控公司最宝贵的数字资源：数据、模型以及由此产生的创新能力。

本文阐明了促成这一范式转变的根本原因。文章分析了复杂的经济逻辑，指出在规模化发展过程中，内部平台往往成为更具成本效益的解决方案。文章还阐述了GDPR和欧盟人工智能法案等监管压力如何将数据主权从一项建议转变为一项义务。此外，文章还供应商锁定这一战略陷阱，以及组织做好准备对于安全、合规且可持续地释放人工智能全部潜力至关重要。

当数字主权成为竞争因素时：为什么受控人工智能不是一种选择，而是一种生存策略。

企业内部人工智能的管理正处于一个关键的转折点。几年前还被视为实验性边缘话题的人工智能，如今已演变为一项影响深远的战略决策，对企业的竞争力、创新能力和数字化自主性都具有深远的影响。作为一种托管式人工智能解决方案，企业内部托管的人工智能平台代表着企业应对当今最具变革性技术方式的范式转变。

全球人工智能平台市场规模在2025年已达652.5亿美元，预计到2030年将增长至1089.6亿美元，年均增长率达10.8%。然而，这些数字掩盖了正在发生的根本性变革。这不仅仅是市场增长的问题，更是通过能够独立行动、学习和决策的智能系统，重塑商业价值创造模式的问题。

在德国，目前已有27%的企业在其业务流程中使用人工智能，而去年这一比例仅为13.3%。一年内翻番，标志着一个转折点的到来。企业正逐渐意识到，拒绝人工智能不再是一种中立立场，而是一种积极的竞争劣势。企业期望通过人工智能的应用，生产力能够提升10%以上，这在当前经济形势不明朗、技能短缺的时期，不容忽视。

人工智能应用的行业分布情况尤其引人注目。IT服务提供商以42%的占比领先，其次是法律和税务咨询公司（36%）以及研发部门（同样为36%）。这些行业的共同之处在于它们都需要密集处理结构化和非结构化数据，其工作流程高度依赖知识，并且信息处理与价值创造直接相关。它们预示着人工智能的发展趋势将席卷整个经济的各个领域。

自建人工智能平台的经济合理性

决定实施内部托管式人工智能平台背后有着复杂的经济逻辑，远非简单的成本比较就能解释清楚的。典型人工智能部署的总拥有成本远不止显而易见的许可和基础设施成本。它涵盖了整个生命周期，从购置和实施成本到运营费用、隐性成本，直至最终退出成本。

人工智能项目的实施成本因应用场景而异。简单的聊天机器人解决方案成本在 1,000 欧元到 10,000 欧元之间，而客户服务自动化成本在 10,000 欧元到 50,000 欧元之间。销售流程预测分析的成本在 20,000 欧元到 100,000 欧元之间，而定制深度学习系统的起价为 100,000 欧元，且没有上限。然而，这些数字仅反映初始投资，系统性地低估了总成本。

一项研究表明，仅有51%的组织能够可靠地评估其人工智能项目的投资回报率（ROI）。这种不确定性源于人工智能系统所渗透的价值链的复杂性以及量化间接影响的难度。使用第三方成本优化工具的公司对其投资回报率计算的信心显著更高，这凸显了建立专业治理结构的必要性。

预计到2025年，人工智能（AI）的平均月度预算将增长36%，这反映出企业正显著转向规模更大、更复杂的AI项目。这种增长并非在所有公司都呈现均衡，而是集中在那些已经成功实施小型AI项目并希望扩大规模的企业中。这种规模扩张的趋势显著凸显了战略平台决策的重要性。

在此背景下，云端解决方案和本地部署解决方案之间的区别日益重要。虽然云端解决方案准入门槛较低，便于快速试验，但本地部署方案在足够高的使用强度下可能更具成本效益。本地系统的资本化、多年摊销以及税收折旧选项，再加上企业级大型语言模型初始训练成本较高，使得本地部署解决方案在规模扩展时更具经济吸引力。

外部人工智能供应商的定价模式遵循不同的逻辑。基于许可的模式提供规划保障，但需要前期投入大量资金。按需付费模式允许在需求波动时保持灵活性，但随着使用量的增加，成本可能呈指数级增长。订阅模式简化了财务规划，但存在为未使用容量付费的风险。免费增值模式通过免费的基础功能吸引客户，但随着规模的扩大，成本可能会迅速上升。

一个实际例子可以说明其经济效益。一家拥有十名员工的公司，每人每周花费八小时撰写报告，每年就耗费 3600 个工时。如果采用人工智能解决方案，将每份报告的撰写时间缩短至一小时，每年就能节省 2700 个工时。按平均每小时 50 欧元计算，每年可节省 13.5 万欧元。即使加上 8 万欧元的实施成本，这项投资也能在七个月内收回成本。

对人工智能投资的总体分析表明，人工智能成熟度最高的公司，其投资回报率比人工智能应用有限的公司高出六个百分点。近三分之二的人工智能用户（具体而言，高达65%）对其生成式人工智能解决方案感到满意。这凸显了人工智能的经济价值并非假设，而是可衡量、可实现的。

治理、数据保护和监管合规

欧洲通用数据保护条例 (GDPR) 和欧盟人工智能法案构建了一个监管框架，该框架不仅允许，而且实际上强制要求企业内部建立人工智能平台。GDPR 本身就要求在个人数据处理过程中做到问责制、数据最小化、目的限制和透明度。这些要求与许多外部人工智能提供商的商业模式存在根本冲突，这些模式基于数据收集、使用客户数据进行模型训练以及不透明的决策过程。

《人工智能法案》引入了基于风险的人工智能系统分类，分为禁止级、高风险级和低风险级。高风险系统需要全面的文档记录、测试、治理流程和人工监督。组织必须能够证明其人工智能系统不会产生歧视性影响，决策过程透明，并持续受到偏见监控。

数据主权正演变为一项战略要务。它指的是国家或组织对其数据保持控制权的能力，无论数据实际存储或处理地点在哪里。主权人工智能系统在遵守国家或地区法规和限制的前提下，存储和管理人工智能模型及数据。它们控制着谁可以访问数据以及模型在哪里进行训练。

实施符合 GDPR 标准的 AI 系统需要采取几项关键措施。“隐私设计”和“默认隐私”必须从一开始就融入系统架构中。由于数据主体权利面临高风险，几乎所有现代 AI 工具都必须进行数据保护影响评估。全面记录所有数据流、处理目的和安全措施至关重要。当数据离开欧盟时，国际数据传输的标准合同条款必不可少。

这些要求的实际执行在不同的部署场景中差异很大。美国大型云服务提供商提供的云解决方案通常遵循欧盟-美国数据隐私框架，但该框架在“Schrems II”裁决后面临更大的法律不确定性。企业必须进行数据传输影响评估，并证明数据传输符合GDPR的要求。

存储提示数据存在特殊风险。Google Gemini 会将提示信息存储长达 18 个月，如果意外输入个人数据，则可能导致严重的合规性问题。虽然 Microsoft Copilot 通过 Microsoft Purview 提供全面的治理工具，但这些工具必须正确配置才能有效发挥作用。ChatGPT Enterprise 允许将使用数据和培训数据分开，并提供欧盟服务器位置，但需要签订相应的合同协议。

拥有自主研发的内部人工智能平台具有诸多关键优势。数据始终保留在公司内部基础设施中，最大限度地降低数据隐私风险，并简化合规流程。通过内部管理，即可自动实现对访问限制、处理流程和可审计性的全面控制。企业可以根据自身需求定制治理策略，而无需依赖通用的供应商策略。

建立正式的人工智能治理架构应由高管层负责，理想情况下应设立首席人工智能官或人工智能治理委员会。这一领导层必须确保人工智能战略与总体业务目标保持一致。明确数据管理员、人工智能负责人和合规官的角色和职责至关重要。制定可重复使用的人工智能政策，并将其作为服务级别标准，有助于规模化发展和新员工的快速上手。

供应商锁定陷阱和互操作性的重要性

在人工智能时代，供应商锁定正成为一项关键的战略风险。依赖单个供应商的专有生态系统，从长远来看会限制灵活性，增加成本，并限制获取所选系统之外的创新成果。这种依赖性是通过一系列看似务实的个人决策逐渐形成的，而且往往只有在切换成本高昂到令人难以承受时才会显现出来。

供应商锁定机制多种多样。专有API会造成技术依赖，因为应用程序代码是直接针对特定供应商的接口编写的。专有格式和高昂的出口费用使数据迁移变得复杂。长期合同义务会削弱谈判能力。当团队只接受单一供应商工具的培训时，就会出现流程锁定。随着时间的推移，更换供应商的成本——包括技术成本、合同成本、流程成本和数据成本——会呈指数级增长。

由于担心成本上升和依赖性增强，近半数德国企业正在重新思考其云战略。目前，已有67%的企业积极寻求避免过度依赖单一人工智能技术供应商。这些数据反映出人们越来越意识到专有平台带来的战略风险。

依赖的成本体现在多个​​层面。如果技术或经济上不可行，那么转向竞争对手也无法抵消价格上涨带来的影响。当先进模型或技术在既定生态系统之外出现，却无法被利用时，就会出现创新滞后。当供应商意识到客户实际上已被困住时，其议价能力就会削弱。当自身的发展路线图与供应商的路线图紧密相连时，战略灵活性就会丧失。

一个假设的例子可以说明这个问题。一家零售公司斥巨资购买了某供应商的综合性人工智能营销平台。当一家细分市场的竞争对手提供了一个明显更优的客户流失预测模型时，该公司发现切换平台几乎不可能。由于原供应商的专有API与客户数据系统和营销活动执行系统深度集成，重建该平台将耗时一年多，成本高达数百万美元。

互操作性是避免厂商锁定的有效方法。它指的是不同的AI系统、工具和平台能够无缝协作，而无需考虑其厂商或底层技术。这种互操作性体现在三个层面。模型级互操作性允许在同一工作流程中使用来自不同厂商的多个AI模型，而无需更改基础设施。系统级互操作性确保支持基础设施（例如提示管理、防护机制和分析功能）在不同的模型和平台上保持一致。数据级互操作性侧重于标准化的数据格式，例如JSON模式和嵌入，以实现顺畅的数据交换。

标准和协议发挥着核心作用。智能体间的协议建立了一种通用语言，使人工智能系统能够在无需人工干预的情况下交换信息和分配任务。网状通信协议创建了一个开放、可扩展的网络，人工智能智能体可以在其中协作，避免重复工作。这些协议代表着人工智能生态系统向开放式发展的方向，有助于避免厂商锁定。

这种模块化架构旨在防止依赖性，允许在无需重新设计整个系统的情况下替换单个人工智能组件。例如，这种与技术无关的平台允许更改底层大型语言模型，而无需重新实现整个应用程序。这种方法可将对单一技术栈的依赖性降低 90% 以上。

无代码平台进一步增强了企业对外部开发人员的独立性，并提高了业务部门的自主性。当业务用户能够自行配置和自定义工作流程时，对可能只熟悉特定供应商生态系统的专业开发团队的依赖性就会降低。

因此，战略建议是：有意识地建立依赖关系，但要保护关键领域。对于关键任务流程，应制定替代方案和退出方案。保持尝试新服务的意愿，但只有在经过全面评估后才能进行深度整合。持续监测服务提供商的健康状况和替代方案的可用性。当市场状况或需求发生变化时，采取渐进式适应策略。

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组织准备度和能力危机

人工智能解决方案的技术普及并不意味着企业已做好充分准备来有效利用它们。人工智能技能缺口指的是人工智能相关岗位需求快速增长与合格人才供应之间的差距。超过60%的企业在招聘人工智能专家方面面临挑战。这种缺口不仅影响编码或数据科学技能，还影响技术专长、商业敏锐度、问题解决能力和伦理意识的综合运用。

到2025年，全球人工智能人才短缺将达到严峻程度。所有关键岗位的供需比例将达到3.2比1，届时将有超过160万个空缺职位，而合格候选人仅有51.8万人。LLM开发、MLOps和人工智能伦理将面临最为严重的瓶颈，需求评分超过85分（满分100分），而供应评分低于35分（满分100分）。人工智能岗位的平均招聘周期将为六到七个月。

人工智能岗位的薪资预期比传统软件岗位高出67%，且各经验级别的薪资均同比增长38%。这种价格动态反映了供需之间的根本失衡，也使得招聘成为许多企业面临的一项财务挑战。

人工智能不仅改变了技术系统，也改变了组织结构、工作流程和企业文化。变革管理正成为人工智能实施成功的关键因素。IBM 2022 年的一项研究指出，知识匮乏是使用人工智能的最大障碍。即使是微软这样的科技巨头，最初也难以让员工理解人工智能的益处并掌握必要的技能。

成功的AI整合需要全面的培训计划和变革管理举措，并让所有员工参与其中。这些措施有助于提高员工对AI技术的接受度，并提升他们的技能。摩根大通开发了COiN平台，利用机器学习分析法律文件，每年处理12,000份合同可节省约360,000个工时。然而，成功与否取决于员工是否愿意学习和使用AI。

组织对人工智能的准备不仅仅取决于技术前提。它需要技术技能和软技能的协同作用、组织架构的协调一致，以及建立对人工智能的信任。关键的准备因素包括信任、管理支持、数据、技能、战略协调、资源、文化、创新能力、管理能力、适应性、基础设施、竞争力、成本、组织结构和规模。

构建人工智能就绪型文化的关键特征之一是数据驱动型组织文化。那些基于数据和证据而非直觉或传统进行决策的组织，更有可能具备人工智能就绪能力。数据驱动型文化确保各级员工都拥有将人工智能融入日常决策流程所需的工具和思维模式。

人工智能变革管理者的角色日益重要。这些专业人员协助组织成功管理人工智能带来的变革。他们尤其注重在变革过程中为员工提供支持，旨在促进员工接受人工智能解决方案，缓解焦虑，并鼓励他们积极拥抱变革。他们的工作包括：规划、管理和实施变革流程；制定变革策略；传达愿景和益处；组织研讨会和反馈会议；分析变革需求和接受障碍；以及制定培训和沟通措施。

矛盾的是，管理内部人工智能平台反而有助于技能发展。员工无需费力应对各种外部工具及其不同的界面，中央平台便提供了一个统一的学习和实验环境。可以开发针对特定平台量身定制的标准化培训项目。当所有人都使用同一系统时，知识传递也变得更加容易。

只有6%的员工对在工作中使用人工智能感到非常自在，而近三分之一的员工则感到非常不适应。这种技术可用性与人类能力之间的差距必须得到解决。研究表明，解决问题的能力、适应能力和学习意愿是驾驭人工智能驱动的未来的关键能力。

未能解决这些技能差距会导致员工积极性下降、人员流动率升高以及组织绩效降低。43%计划离职的员工将培训和发展机会放在首位。投资于这些领域的雇主不仅可以留住人才，还能提升自身作为一家具有前瞻性企业的声誉。

市场动态及未来发展

人工智能平台格局正经历着快速整合和差异化的过程。一方面，微软 Azure AI、AWS Bedrock 和谷歌 Vertex AI 等超大规模云服务提供商凭借其集成的基础设施、身份验证和计费系统占据主导地位。这些提供商利用其现有的云生态系统来保护用户账户免受迁移。另一方面，OpenAI、Anthropic 和 Databricks 等纯粹的人工智能服务提供商则在模型规模、开源发布和生态系统可扩展性方面不断突破界限。

2024年并购交易额超过500亿美元，其中Meta对Scale AI的150亿美元投资和Databricks的152.5亿美元融资是两个突出的例子。硬件协同设计正在成为新的竞争优势，谷歌的TPU v5p和亚马逊的Trainium2芯片有望降低每个代币的成本，并吸引客户使用专有运行时环境。

到2024年，软件组件占据了人工智能平台市场71.57%的份额，这反映出市场对集成模型开发环境的强劲需求，这种环境能够统一数据采集、编排和监控。服务虽然规模较小，但正以15.2%的复合年增长率快速增长，因为企业寻求设计和运营支持以缩短投资回报周期。

到2024年，云配置将占人工智能平台市场规模的64.72%，预计增长速度最快，复合年增长率将达到15.2%。然而，在医疗保健、金融和公共部门等需要遵守数据主权规则的领域，本地部署和边缘节点仍然至关重要。能够抽象位置信息的混合编排器使组织能够在集中训练的同时在边缘进行推理，从而平衡延迟和合规性。

尤其值得注意的是，在欧盟的推动下，数据主权领域正向私有/边缘人工智能转型，并逐步扩展到亚太地区和受监管的美国行业，预计这将对长期复合年增长率产生1.7%的影响。此外，欧盟牵头推动模型可审计性，美国联邦政府也正在考虑采纳，这将使长期复合年增长率再增加1.2%。

在德国，情况喜忧参半。虽然企业中人工智能的绝对使用率已达11.6%，高于欧盟8%的平均水平，但自2021年以来，这一使用率却出人意料地停滞不前。这种停滞与ChatGPT等GenAI应用的蓬勃发展形成鲜明对比，考虑到人工智能对生产力带来的积极影响，这种现象似乎有悖常理。

然而，更细致的分析揭示了显著的增长。如果将那些在之前的调查中报告使用人工智能但在2023年未报告使用人工智能的公司（可能是因为人工智能流程已高度整合，受访者不再认为它们值得关注）也纳入统计，那么2023年人工智能的使用率与2021年相比明显上升。这表明人工智能在业务流程中的应用正在趋于常态化。

91%的德国企业现在将生成式人工智能视为其商业模式和未来价值创造的重要因素，而去年这一比例仅为55%。82%的企业计划在未来12个月内增加投资，超过半数的企业计划将预算增加至少40%。69%的企业已制定生成式人工智能战略，这一比例比2024年的预期高出38%。

企业期望从人工智能中获得的益处包括提升创新能力、效率、销售额和自动化水平，以及产品和增长机会。然而，治理、伦理准则和培训方面的积压问题依然存在，人工智能的可靠使用仍然是一大障碍。

未来五年，智能体人工智能将主导 IT 预算的增长，到 2029 年将占全球 IT 支出的 26% 以上，达到 1.3 万亿美元。这一投资的驱动力是智能体人工智能应用和用于管理智能体集群的系统的增长，这标志着企业 IT 预算，特别是软件预算，正在向以智能体人工智能为基础的产品和服务为主导的投资策略转变。

预测显示，人工智能支出增长与IT领导者对有效利用人工智能推动未来业务成功的信心之间存在着明显的关联。那些在产品中集成人工智能方面落后，且未能利用人工智能代理增强产品功能的应用和服务提供商，将面临市场份额被那些已将人工智能置于产品开发路线图核心的公司蚕食的风险。

德国人工智能市场预计在2025年将超过90亿欧元，并预计到2031年将增长至370亿欧元，年增长率显著高于整体经济发展水平。2024年，德国人工智能初创企业数量达到687家，同比增长35%。柏林和慕尼黑在人工智能初创企业领域占据主导地位，约占全国人工智能初创企业总数的50%。

德国73%的企业认为，如果实施得当，清晰的人工智能法规可以为欧洲企业带来竞争优势。这凸显了欧洲监管模式带来的机遇：欧洲制造的可信赖人工智能可以成为一项差异化优势。

部署场景的战略决策矩阵

人工智能平台的部署模式（云端、本地部署和混合部署）的选择并非遵循统一的逻辑，而是必须反映每个组织的具体需求、限制和战略重点。每种模式都有其独特的优缺点，必须根据业务目标仔细权衡。

本地部署模式可提供对数据和知识产权的最大安全性和控制力。高度敏感的数据、知识产权或受严格监管合规要求约束的数据（例如金融或医疗保健行业的数据）最适合采用这种模式进行处理。高度可定制性允许根据特定需求定制模型。本地处理可降低关键实时应用程序的延迟。扩展过程中，资本化机会和更低的变动交易成本可带来成本优势。

本地部署解决方案面临的挑战包括：初始基础设施投资高昂、实施周期长、需要内部专业人员进行维护和更新，以及与云弹性相比扩展性有限。选择能够提供标准产品、配置服务和本地部署支持的合作伙伴，可以有效缓解这些挑战。

云部署能够快速实现价值，尤其适用于初步实验或概念验证。由于无需硬件投资，因此所需的启动预算更低。自动扩展功能可适应不断变化的工作负载。标准产品的快速上线加速了价值创造。供应商负责维护、冗余和扩展。

云解决方案的缺点在于，随着使用量的增加，成本可能会呈指数级增长，因为按需付费模式在高用量下会变得非常昂贵。由于竞争对手可以使用相同的现成解决方案，因此竞争差异化程度有限。数据和模型的所有权仍然归提供商所有，这会带来隐私、安全和供应商锁定等问题。有限的定制性也限制了高级实验的开展。

混合云模型结合了两种方法的优势，同时弥补了它们的不足。敏感的AI工作负载运行在裸机或私有集群上以满足合规性要求，而不太关键的训练任务则卸载到公有云。稳定运行的工作负载在私有基础设施上运行，仅在需要时才使用公有云的弹性扩展能力。通过将敏感数据保留在本地，并在允许的情况下利用公有云的规​​模，从而确保数据主权。

通过生成式人工智能、大型语言模型和高性能计算工作负载实现的人工智能加速正在重塑基础设施需求。企业需要访问GPU集群、高带宽网络和低延迟互连，而这些资源在各个服务提供商之间的分布并不均衡。在多云环境中，企业会根据人工智能专长选择服务提供商，例如谷歌的TPU服务或Azure的OpenAI集成。在混合云环境中，敏感的人工智能工作负载在企业内部运行，而训练则外包给公有云。

全球监管压力日益加剧。欧盟《数字运营弹性法案》、加州《加州隐私权法案》以及亚太地区新的数据主权指令均要求企业对数据位置拥有可见性和控制权。多云架构提供地域灵活性，允许将数据存储在法规要求的司法管辖区。混合云通过在允许的情况下利用公有云规模，同时将敏感数据保留在企业内部，从而提供主权保障。

将托管式人工智能解决方案作为内部平台进行实际部署通常遵循结构化的方法。首先，明确目标和需求，并详细分析人工智能的应用是否合理、如何应用以及应用场景。技术选择和架构设计会考虑可灵活替换的模块化组件。数据集成和准备是构建高性能模型的基础。模型开发和 MLOps 设置则建立了持续部署和监控流程。

自建人工智能平台带来的好处包括：通过标准化和重用缩短开发时间；自动化训练、部署和监控流程；在考虑所有合规性要求的同时，安全地集成到现有系统中；以及对数据、模型和基础设施的完全控制。

人工智能平台作为战略基础设施

作为一种托管式人工智能解决方案，企业内部部署的托管式人工智能平台远不止是一项技术决策。它代表着一项战略转型，对企业的竞争力、数字主权、组织敏捷性和长期创新能力都具有根本性的影响。市场数据、企业经验和监管发展都清晰地表明：认真对待人工智能应用的企业需要一套连贯的平台战略，以平衡治理、灵活性和价值创造。

从经济角度来看，差异化方案是必要的。虽然外部云服务准入门槛低、实验速度快，但随着系统规模的扩大，成本结构会急剧向内部解决方案倾斜。必须考虑整个生命周期的总拥有成本，包括因供应商依赖、数据泄露和缺乏控制而产生的隐性成本。对于那些大量使用人工智能且合规要求严格的组织而言，本地部署或混合模式往往是经济和战略上的最佳选择。

欧洲的监管环境，包括《通用数据保护条例》(GDPR)和《人工智能法案》(AI Act)，使得企业内部对人工智能系统的控制不仅成为一种理想选择，而且日益成为必要之举。数据主权正从“锦上添花”转变为“必不可少”。随时证明数据处理地点、访问权限、模型训练方式以及决策依据的能力，正成为合规的必要条件。外部人工智能服务往往无法满足这些要求，或者需要付出大量额外努力才能实现。

供应商锁定风险真实存在，并且随着每一次专有集成而加剧。模块化架构、开放标准和互操作性必须从一开始就融入平台战略。组件交换、模型切换和迁移到新技术的能力，才能确保组织不会沦为供应商生态系统的囚徒。

组织层面的重要性不容低估。技术的可用性并不意味着就能自动保证有效利用。技能培养、变革管理和数据驱动文化的建立都需要系统性的投入。内部平台可以通过一致的环境、标准化的培训和明确的职责来促进这些流程。

市场动态表明，人工智能投资正呈指数级增长，而智能体人工智能则代表着其发展的下一个阶段。那些现在就为可扩展、灵活且安全的人工智能基础设施奠定基础的公司，正在为即将到来的自主系统浪潮做好准备。选择托管式人工智能平台并非放弃创新，而是选择可持续的创新能力。

归根结底，问题在于控制权。谁控制着数据、模型、基础设施，从而控制着人工智能创造价值的能力？短期来看，依赖外部资源或许看似便利，但从长远来看，这会将核心战略能力拱手让给第三方。对于企业而言，构建内部人工智能平台作为托管式人工智能解决方案，才是保持控制权的途径——掌控自身的数据、创新能力，并最终在日益人工智能驱动的环境和经济中掌控自身未来。

Konrad Wolfenstein

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