美国人工智能管理：在当前的人工智能热潮中，几乎所有人都忽略了什么
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在 Google 上更倾向于选择 Xpert.Digital。ⓘ发布日期：2026年8月29日 / 更新日期：2026年8月29日 – 作者： Konrad Wolfenstein
美国托管式人工智能：在当前人工智能热潮中几乎所有人都忽略的一点——图片来源：Xpert.Digital
别再纠结于最好的语言模型了：人工智能的真正战场将完全在别处。
风险太大，过于复杂：美国企业如今将人工智能外包的真正原因
公众对人工智能的讨论通常围绕着令人惊叹的语言模型、庞大的数据中心以及各大科技巨头之间数十亿美元的军备竞赛展开。然而，在聚光灯之外，美国经济正在悄然发生一场意义深远的变革。人们的关注点不再仅仅是开发模型，而是确保这些模型在日常业务中能够流畅、安全且盈利地运行：即所谓的“托管式人工智能”。由于熟练工人严重短缺、运营成本飙升以及监管环境日益复杂，美国企业正将算法的控制权移交给专业的服务提供商。本文将探讨为何真正的人工智能繁荣发生在看似微不足道的维护和运营业务领域，揭穿围绕常见分析师数据的种种迷思，并揭示谁才是这场人工智能新经济的真正受益者。.
为什么美国企业早已将自身算法的控制权移交给第三方？
在美国，关于人工智能的公共讨论几乎完全围绕语言模型、数据中心以及主要平台提供商之间的竞争展开。然而，一个或许比争夺最强大模型更具经济意义的市场却被忽视了：那就是这些系统在日常商业运营中的运行。托管式人工智能（Managed AI），即对生产性人工智能应用进行持续的、有合同保障的管理，在短短几年内就从一个利基话题发展成为美国服务业增长最快的领域之一。任何想要了解美国经济未来几年走向的人，都必须追问：谁在构建最佳模型？谁在维护、监控、保障这些模型的安全？谁在危机时刻承担责任？.
从实验到强制实施：市场如何重组
一次性人工智能部署与持续运行的系统之间的区别听起来或许很技术性，但实际上却至关重要。实施咨询止于交付一个可运行的原型。而托管式人工智能则恰恰从原型交付结束的地方开始，涵盖监控、训练和推理系统的持续运行、治理流程、成本控制、自主代理的协调以及事件响应——所有这些都在合同约定的服务级别下进行。这种转变并非偶然，而是成熟过程的必然结果：最初尝试试点项目的公司如今面临着如何永久、安全且经济地运行生产系统的挑战，而很少有公司拥有足够的内部人员来独立完成这项工作。.
正是这种技能缺口，加上日益增长的监管压力以及持续管理人工智能成本和模型漂移的复杂性，正在推动对外包运营的需求。亚马逊、微软、谷歌、IBM 和甲骨文等超大规模数据中心运营商正越来越多地推出自己的托管推理服务，而系统集成商和传统咨询公司则接管了运营、治理和行业特定用例。在这两大阵营之间，一种混合生态系统正在兴起：平台提供计算能力，而服务提供商则负责确保平稳合规的运营。.
来自华盛顿和华尔街的数十亿美元顺风
过去十二个月的政治经济环境进一步加速了这一趋势。2026年6月，政府签署了一项行政命令，旨在促进先进人工智能的创新和安全，该命令规定对性能卓越的模型进行自愿预先审批，并建立了一个人工智能网络安全信息交换中心，同时还发布了网络安全和信息安全局（CISA）针对联邦机构和关键基础设施的指导方针。早在2025年12月，政府就曾试图通过另一项行政命令和一个专门设立的法律部门，来实施一个统一且负担最小的联邦框架，同时在法律上应对各州不同的法规。对于在多个州运营人工智能系统的公司而言，联邦政策与日益复杂的州法律并存，造成了巨大的法律不确定性，进而推动了对专业治理服务的需求。.
与此同时，市场分析师描绘了一幅人工智能领域爆发式增长的图景。2026年5月发布的一份预测报告显示，当年全球人工智能支出约为2.59万亿美元，较上年增长47%，其中仅人工智能服务一项预计就将占约5850亿美元。负责该预测的分析师明确指出，2026年是一个转折点，届时投资负担将从超大规模数据中心运营商的资本支出转移到企业自身的运营预算。2026年8月发布的一份市场分析报告以一项引人注目的观察结果佐证了这一观点：早在2025年，用于人工智能模型持续运营（即托管推理）的支出就首次超过了用于训练新模型的支出，达到231亿美元，而后者为163亿美元。这一转变标志着经济模式从研发驱动型向运营驱动型的转变。.
谁才是真正的买单者：揭开分析师广告宣传册背后的真相
尽管清晰的排名看似诱人，但现有数据经不起仔细推敲。目前尚无官方的、标准化的统计数据表明美国哪些行业在人工智能系统运营方面的支出最高。不同的市场研究公司由于定义和方法不同，得出的结果也各不相同。一项研究显示，金融和保险业明显领先，占据了美国自主人工智能代理市场超过四分之一的份额。另一项基于风险投资视角的研究则指出，医疗保健是生成式人工智能领域迄今为止最大的支出领域，预计仅2025年就将达到约15亿美元。第三项基于美国人口普查局官方调查的分析表明，如果仅以使用率衡量，信息行业以近40%的份额领先，金融行业以约34%的份额位居第二，而医疗保健行业在实际运营应用方面则明显落后。.
这些差异并非偶然，而是反映了定义上的根本问题。谈论生成式人工智能支出的人常常将软件许可、一次性咨询项目、基础设施成本和实际运营成本混为一谈。谈论使用率的人与询问外包运营合同量的人所衡量的指标也截然不同。此外，美国人口普查局在2025年底至2026年中期进行的官方调查显示，美国企业人工智能的总体使用率仅为18%至22%，且高度集中在拥有250名以上员工的大型企业，这些企业的使用率高达约37%。因此，人工智能在美国经济中尚未得到广泛应用。迄今为止，对专业运营的人工智能的需求主要集中在大型企业和知识密集型行业，而中小企业尽管受到众多供应商的大力推广，却几乎无法提供可靠的采购数据。.
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托管式人工智能而非内部开发：为什么企业要将控制权移交给合作伙伴
监管作为运营服务提供商的隐形增长引擎
专业管理的AI服务需求的关键驱动因素之一，往往被低估，就在于监管环境本身。多年来，银行和保险公司一直受到严格的模型风险管理要求约束，监管机构明确将这些要求也适用于生成式AI和自主代理。证券市场监管机构已宣布，2026年的网络安全审计将明确纳入AI控制。在医疗保健领域，原则是AI系统对受保护患者数据的任何处理都应与其他任何数据处理一样，遵守相同的数据保护要求。实际上，这意味着使用基于云的语言模型需要与提供商就数据处理达成正式协议。虽然目前没有专门针对医疗保健领域的AI法律，但现有的法规实际上构成了准入壁垒，迫使许多医院和保险公司将AI系统的运营外包给专业的、符合规范的服务提供商，而不是自行管理。.
即使在联邦层面，也仍然缺乏一部全面的人工智能法律。政策制定者目前主要通过实施细则和2026年3月提出的立法框架进行监管，而实际上，美国国家标准与技术研究院（NIST）制定的人工智能系统风险管理自愿性框架已成为事实上的标准。此外，国际标准ISO 42001也对此进行了补充，越来越多的公司将其作为良好治理的证明展示给客户。欧洲的情况值得关注：2026年夏季，欧盟作为所谓的“数字综合法案”的一部分，将其人工智能法律中一些关键的高风险义务分别推迟至2027年底和2028年8月。这一推迟为在欧洲开展业务的美国公司提供了短期缓解，但并未改变美国国内市场对治理服务的根本需求，因为美国国内市场已经存在单独的、有时更为严格的行业法规。.
商界巨头及其悄然发生的权力转移
对主要咨询和IT服务公司最新财务数据的分析证实，行业内部的力量平衡正在发生转变。一家全球最大的咨询公司在2026财年第三季度，其持续服务业务增长超过90亿美元，增速远超其传统的项目制咨询业务。同期，一家领先的科技公司报告称，其人工智能相关订单量激增，而其传统咨询业务却停滞不前——其他竞争对手也出现了类似的情况。2026年8月，一家历史悠久的科技公司和一家领先的语言模型提供商宣布建立合作伙伴关系，旨在共同推出安全的企业解决方案；这表明模型开发商和运维服务提供商之间的界限正日益模糊。.
印度IT服务提供商和美国系统集成商正日益赢得数十亿美元的合同，尤其是在金融和医疗保健领域。对于敏感的监管行业而言，服务是在美国本地提供还是通过位于印度的离岸中心提供，这一问题至关重要，但迄今为止，相关记录却不足。2026年7月披露的一笔涉及一家IT服务提供商和一家大型美国健康保险公司的重大交易，价值超过5亿美元，充分体现了传统IT外包与人工智能系统新型运营模式之间日益紧密的融合。.
显而易见的问题：大多数人工智能项目真的会失败吗？
过去一年，关于人工智能经济效益的争论中，鲜有数据能像“95%的生成式人工智能试点项目未能产生可衡量的投资回报”这一说法那样占据主导地位。这一数据最初出自麻省理工学院的一项研究，却被无数媒体报道和销售演示反复引用，而其背后的方法论、样本量以及“零回报”的精确定义均未得到任何独立验证。批评者指出，众多供应商和咨询公司的研究同时表明，在一些管理良好的项目中，成本节约率高达25%至40%，这与所谓的技术几乎普遍失败形成了鲜明对比。比起技术全面失败，一个更为合理的解释或许更为现实：一个令人印象深刻的演示项目与一个真正盈利且可持续运营的系统之间的区别，不在于模型本身，而在于缺乏相应的运营模式。演示与生产之间的这种差距，正是整个托管式人工智能产业蓬勃发展的商业温床。.
外包与内部开发之间：企业界的无声堑壕战
并非所有公司都在追随外包的潮流。尽管高管调查显示，绝大多数美国公司认为外部运营合作伙伴对于扩展自主人工智能代理至关重要，但一种截然不同的观点正在兴起。财力雄厚的大型品牌越来越多地选择构建自己的定制人工智能系统，而不是使用现成的软件，其背后的驱动力是坚信战略关键能力不应委托给第三方。现有数据尚不足以可靠地量化内部运营系统与外包运营的实际比例，这使得公众讨论陷入了一种非黑即白的思维模式，尽管大多数公司的实际情况很可能是一种混合模式。.
专家圈内日益关注的一个相关问题是实际运营成本。许多公司至今未能系统地将计算能力和模型使用的持续成本与实际生产力提升联系起来，由此催生了一个名为“人工智能财务运营”（AI FinOps）的新领域，该领域专门致力于人工智能运营成本的财务管理。市场观察人士现在将此问题与持续质量保证、嵌入式治理和策略驱动的自动化并列为专业运营服务提供商的核心价值主张之一。.
劳动力市场：外包浪潮的真正原因
将人工智能系统运营外包给外部服务提供商的决定背后，往往隐藏着内部专业人才的匮乏。2026年春季的劳动力市场分析显示，医疗保健行业——预计对人工智能需求最大的行业之一——却是准备最不充分的行业之一。相反，2026年第三季度的企业调查报告显示，员工每周实际使用人工智能工具的频率在专业服务和软件公司等知识密集型行业中尤其高，而在医疗保健、制造业和教育行业则显著较低。这种需求与专业人才之间的差距解释了为什么对运营服务的需求正日益从纯粹的模型开发转向运营和架构能力：短缺的与其说是能够训练新模型的专家，不如说是能够确保现有系统安全、经济高效且合规运行的专家。.
公众讨论的是什么，以及真正重要的是什么。
引人注目的是，社交媒体和公众讨论的焦点与企业采购流程中的实际决策之间存在巨大差异。公众讨论几乎完全集中在数据中心、电力消耗以及大型平台公司庞大的基础设施投资规模上，而医院或银行网点等已部署系统的平稳运行究竟由谁负责这一根本问题却鲜有人关注。与此同时，在低端市场，一些初创公司推出了所谓的“托管人工智能员工”服务。这些员工旨在帮助中小企业（例如牙科诊所或本地服务提供商）处理预约安排和客户支持等简单任务。然而，这些商业模式的实际可行性究竟如何，目前尚不明朗，因为缺乏可靠的收入和客户留存率数据。.
同样引人注目的是，在涉及机密企业数据时，人们对非美国模式和离岸运营中心的质疑日益加深。这种对国内、透明运营结构的偏好，很可能在中期内成为受监管行业中服务提供商的关键差异化因素，前提是他们能够令人信服地证明其敏感数据完全在美国境内处理。.
押注于控制而非创造力
美国的人工智能经济故事目前可分为两个阶段。第一阶段已引起公众的广泛关注，主要涉及功能日益强大的模型和巨额的基础设施投资。第二阶段，或许更具经济意义，则关乎这些模型一旦走出实验阶段，谁能在日常生活中负责任、安全且经济高效地运行它们。现有数据表明，真正的价值创造正日益转向第二个看似不那么引人注目的领域，其驱动因素包括熟练工人短缺、监管压力以及人们逐渐意识到，一个令人印象深刻的原型远非盈利的商业模式。对于那些力求在这个市场取得成功的供应商或公司而言，关键不在于哪个模型最智能，而在于哪个组织能够可靠、合规且经济高效地运行它。最终决定谁能在这个新经济中真正获利的，很可能不是下一代语言模型的规模，而是这一点。.
尽管市场瞬息万变，但仍需谨慎行事。现有的市场数据主要来源于大型咨询和分析公司以商业为导向的研究，这些公司对“托管人工智能”的定义差异很大，而且很少披露其中究竟有多少比例是纯粹的运营活动，又有多少比例是软件、基础设施或一次性咨询服务。迄今为止，尚无可靠、方法一致且经独立验证的行业托管人工智能需求排名。任何基于此类排名做出合理投资决策的人都应意识到这种方法上的不精确性，并在将其视为既定事实之前，仔细审查每项研究的基本假设。.
