企业AI的未来模式：人工智能的产业化与标准化

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发布日期：2025 年 10 月 24 日 / 更新日期：2025 年 10 月 24 日 – 作者： Konrad Wolfenstein

企业人工智能的未来模式：人工智能的工业化和标准化——图片来源：Xpert.Digital

从“托管”到“交钥匙”——术语的选择预示着未来的业务发展

出发点与意义：运营型AI解决方案的新时代

运营型人工智能平台的开发是当前企业创新的关键驱动力之一。尽管人工智能多年来已被确立为商业、研究和行政管理领域的技术驱动力，但其设计、交付模式和市场模式正在发生深刻变革。“托管人工智能”和“蓝图”等术语代表着技术卓越性与商业逻辑的相互作用。然而，其命名不仅因提供商和地区而异，还因战略重点和监管要求而异。本文将对这一术语进行基础分析，探讨其起源和功能，并阐明为什么选择正确的术语不仅仅是语义问题：它可以开辟新的商业机会，并显著塑造人们对产品的认知。

发展回顾：平台化道路上的里程碑

如今的术语经历了数次数字化和人工智能发展的浪潮。最初，人们关注的是专有模型和实验性的人工智能解决方案——这些解决方案通常是手工制作的，并且与各自的应用领域紧密相关。直到云基础设施的工业化和面向服务架构的普及，灵活的交付模式才得以建立。“人工智能即服务”（AIaaS）这一术语的出现，是为了满足日益增长的快速集成人工智能功能的需求，而无需大量的内部开发资源。亚马逊、微软和谷歌等公司也将其相应的术语与云服务一起输出到欧洲。

与此同时，交钥匙解决方案的理念逐渐确立：“交钥匙人工智能平台”与“托管人工智能”并驾齐驱，尤其是在德语国家，以强调此类产品以业务为中心且易于获取的特性。尽管底层技术旨在提高可扩展性和改进模型，但在咨询项目和招标中，标准化和可重用性的需求日益凸显——因此，“蓝图”、“模板”和“参考架构”等术语应运而生，尤其是在大型项目和政府人工智能计划的背景下。

机制与功能：企业 AI 平台的架构

托管人工智能概念及相关术语的核心在于人工智能的结构化交付。AIaaS、MLaaS、深度学习即服务以及相关术语并非仅仅是标签，而是体现了不同级别的部署和专业化。AIaaS 通常包含通过云 API 交付的通用人工智能服务。而 MLaaS 则更加专注，能够管理从数据准备、训练到在标准化环境中运行的机器学习流程。

交钥匙和开箱即用的平台则更进一步：其重点不再是灵活的部署，而是能够在短时间内将完全配置的解决方案投入生产。这些平台包括强大的模型、预定义的工作流程、企业IT集成选项以及与常见ERP、CRM或MES系统的预配置接口。

蓝图和模板代表了开发层面的对应部分。它们不仅提供重要的参考架构，通常还提供预训练模型、模块化框架和最佳实践，从而显著加快开发进程。在跨国公司和大型公共项目中，这种标准化正日益成为满足监管和安全要求并实现规模经济的先决条件。

市场现状和当前实践：概念景观在当今技术项目中的作用

在当前的市场阶段，这些术语变体被积极用于定位和差异化。AIaaS 和相关的“即服务”术语代表着云优先和 API 驱动的交付模式，由美国科技巨头或专业初创公司推广。这些术语尤其适用于全球环境，以及那些拥有清晰 IT 战略、注重快速扩展且对自身基础设施不太感兴趣的公司。

另一方面，德国供应商和企业越来越青睐“交钥匙”、“主权AI平台”和“交钥匙”等称谓，因为这些称谓侧重于GDPR等监管要求以及复杂的合规问题。T-Systems、SAP和许多中型企业正在采用这些术语，并将其与数据主权、可审计基础设施和预先规划的集成场景等特性相结合。

在开发工作中，强调可重用性和标准化的蓝图方法与定制化个性化解决方案之间的界限变得清晰。根据公司的规模和创新程度，“预训练模型”、“工作流模板”和“参考架构”被用作标准术语，尤其是在汽车行业、金融行业和公共部门。

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蓝图和模板：工业人工智能加速器

实际例子：来自工业和商业的插图

示例 1：预配置 AI 平台在物流中的应用

一家全球物流服务提供商选择了一个交钥匙人工智能解决方案平台，用于实时分析复杂的货物流。该平台以交钥匙解决方案的形式交付，可与现有 IT 基础架构直接兼容。使用 AIaaS 模块进行路线优化和预测分析，该公司可以立即优化运营，无需耗费数月的项目交付周期和内部开发工作。

示例2：汽车行业基于蓝图的发展

一家汽车制造商使用参考架构和预训练模型来实现生产线质量控制的自动化。他们使用的AI解决方案模板已满足法规和行业特定要求。其优势包括显著缩短开发周期、高度可扩展以及流程易于审核。

这些例子表明，正确的术语和交付格式对效率、合规性和市场认知的影响远远超出了技术实施。

挑战与争论：关于标准化和术语的争议

尽管标准化和交钥匙式人工智能解决方案具有明显的优势，但也存在一些严重的批评。一些专家抱怨说，“即服务”的称号造成了过度灵活性和模块化的假象，而许多解决方案最终在可配置性方面仍然非常有限。这尤其影响到那些实施“托管人工智能”平台的中型企业，他们发现集成和定制工作以及依赖关系远比沟通中提到的要大。

区域性专用术语及其对创新文化的价值也存在争议。例如，在德国，“主权人工智能平台”经常被批评为一种营销工具，它标榜着监管的确定性，但往往只能部分保障真正的数据主权。诸如“人工智能基础服务”或“可投入生产的GenAI”等术语的相关性在很大程度上取决于技术和法律框架。

透明度、互操作性以及整合定制模型和工作流程的能力是零售商、分析师、公共客户和软件提供商之间众多讨论的核心。此外，还有供应商锁定的问题：一旦确定了特定的术语和平台，通常就需要长期坚持下去，这其中也包含所有相关的优缺点。

下一波创新的迹象

在下一轮创新周期中，围绕托管人工智能和蓝图的术语将进一步重组。在技术层面，重点将转向模块化、可组合的人工智能解决方案，这些解决方案可在“人工智能构建模块”的框架下跨行业部署。目标是构建一个简化且高度自适应的架构——这有利于区域性特点，同时促进全球标准的形成。同时，本地部署和云部署模式的融合将催生新的术语和市场结构。

在德国市场，关于数据主权平台的争论可能会愈演愈烈，尤其是在关键基础设施和公共部门的人工智能应用方面。“交钥匙人工智能解决方案”、“主权人工智能平台”和“预配置人工智能环境”等术语将继续使用，但越来越多地与强大的审计机制和行业特定认证联系在一起。

国际上，“Production-Ready GenAI”概念日益受到重视，生成式人工智能和基础模型服务不再是单纯的工具，而是企业战略和竞争要素。蓝图、模板和设计模式等概念将日益分化，成为创新和数字化的加速器。

术语选择的战略维度

围绕托管人工智能和蓝图的术语代表了企业环境下人工智能的工业化和标准化。无论是“AIaaS”、“交钥匙人工智能”、“自主人工智能平台”还是“参考架构”，其选择不仅体现了技术特性，也反映了监管、文化和战略偏好。选择最合适术语和相关交付模式的公司、供应商和客户将获得竞争优势，充分利用创新潜力，并在合规方面取得优势。

在人工智能解决方案的集成和接受度远远超出纯技术范畴的时代，术语已成为一个关键问题——无论是在国际谈判、项目融资，还是在销售中。因此，术语的意义远不止于学术层面；它决定了相应解决方案的可扩展性、安全性和创新能力，以及与此密切相关的全球竞争地位。