为什么托管式人工智能能够缩小全球人工智能应用方面的差距？

在“快速失败”和德国式的严谨之间：为什么托管式人工智能是解决全球实施危机的答案

人工智能曾被寄予厚望，被视为21世纪全球经济的终极“超级力量”。然而，展望2024年的商业现实，却往往呈现出截然不同的景象：对许多企业而言，引入人工智能与其说是一次技术上的飞跃，不如说是一场旷日持久的消耗战。不恰当的解决方案、爆炸式增长的成本以及令人失望的结果（“高投入，低回报”）充斥着许多企业的日常运营。

但企业如何应对这场“战役”从根本上取决于其所处地域。对全球市场的深入比较分析表明，各国对问题的看法截然不同。美国将技术失误视为创新的必要动力（“快速失败”），而欧洲则常常因担忧监管陷阱而停滞不前。德国在追求完美的要求和熟练工人短缺之间左右为难，面临落后的风险，而中国和亚洲地区则通过政府的统筹和务实的自下而上的实践，正在逐步改变现状。

尽管存在巨大的文化和结构差异，但一条共同的解决方案正在逐渐显现。以下分析不仅揭示了人工智能战略中令人瞩目的区域差异，还阐明了向托管式人工智能平台转型为何可能是关键所在。作为一座技术桥梁，这种方法有望融合美国的速度、欧洲的合规性和亚洲的成本效益，最终将人工智能从一项复杂的负担转变为人们所期待的超级力量。

适合：

• 托管式人工智能如何确保真正的竞争优势：摒弃“一刀切”的方法

区域对人工智能实施问题的认知：一项比较分析

图片所展现的问题——人工智能对企业而言更多的是一种挑战而非超级力量——在不同的经济区域有着截然不同的理解和应对方式。分析揭示了在方法、问题定义和解决方案方面的根本差异。

美国：创新先于谨慎——“快速失败”策略

从美国视角来看，上述问题（不合适的解决方案、高成本低回报、缺乏市场接受度）主要被视为迈向市场成熟的过渡阶段。美国经济对人工智能实施问题的解读与欧洲或亚洲截然不同。

特征感知

美国商业文化将人工智能项目的失败视为创新过程中不可或缺的一部分。硅谷的“快速行动，打破常规”的理念至今仍然影响着企业哲学，尽管它正日益受到批评。2024年，美国企业在人工智能领域的投资超过1090亿美元，约为中国投资额的12倍，英国的24倍。这种投资意愿反映出美国企业比其他地区企业更倾向于承担风险。

解决办法

美国依赖市场驱动的选择而非集中规划。其方法是：众多供应商开发相互竞争的解决方案，市场筛选出成功的方案。集成人工智能的企业服务管理 (ESM) 被视为连接所有部门的中央操作系统层。美国公司更倾向于完全托管的人工智能平台（托管人工智能），这类平台无需企业自行搭建基础设施即可快速部署。

“投入高，回报低”的问题可以通过基于结果的合同来解决：公司越来越倾向于只为可证明的业务成果付费，而不是为技术实施付费。

欧盟：监管作为创新框架——介于保护机制和障碍之间

欧洲对人工智能实施问题的看法从根本上受到监管因素的影响。在美国被视为暂时性市场失灵的问题，在欧洲则被归类为系统性风险，需要采取预防性治理措施。

特征感知

欧洲企业正面临着上述诸多问题，而监管的不确定性更令这些问题雪上加霜。41%的IT决策者认为，监管不明朗是人工智能实施的最大障碍，甚至超过了安全担忧（40%）和熟练工人短缺（30%）。欧洲的人工智能普及率比全球平均水平低5个百分点。

尤其令人担忧的是：仅有18.4%的欧洲公司使用人工智能技术，而56%的欧洲大型企业尚未进行真正具有变革意义的人工智能投资。德国的情况则更为矛盾：其对GDPR的熟悉程度得分为82.24分（满分100分），但对人工智能法案的了解程度仅为56.24分——两者相差26分。

解决办法

欧洲正将监管沙盒作为一种信任机制。到2026年8月，每个欧盟成员国都必须在国家层面至少建立一个人工智能监管沙盒。这些受控环境旨在促进创新，避免立即面临执法处罚的风险。英国金融科技沙盒的实践表明，参与其中的公司资本化成功率提高了15%，融资概率提高了50%。

欧洲应对“不匹配的解决方案”的措施在于制定行业特定框架和简化指南，尤其针对中小企业。欧盟人工智能法案区分了高风险和低风险应用，理论上可以实现量身定制的合规方案，但实际上却导致了复杂性。

德国：精益求精重于速度——完美主义的冲突

德国在欧洲占据着特殊的地位，其特点是结构性矛盾。

特征感知

德国企业在人工智能实施过程中面临三重挑战：监管不确定性、技术工人短缺以及文化上的风险规避。相关数据令人警醒：西德70%的企业都在使用人工智能，而东德这一比例仅为52%。这种数字鸿沟正在加剧竞争力的差距。

52%的德国企业担心人工智能法案的要求会限制其创新机会，而只有36%的企业认为自己已做好实施准备。据估计，中小企业初始建立人工智能法案质量管理体系的成本为19.3万至33万欧元，此外每年还需支付7.14万欧元的维护费用。

专题报道：技术工人短缺

35%至41%的德国公司认为技术人员短缺是人工智能项目的主要障碍。有趣的是，领英的一项分析显示，德国对人工智能工具的理解程度是经合组织平均水平的1.7倍，在全球排名第二，仅次于美国。因此，问题不在于缺乏相关知识，而在于熟练人才的短缺。

解决办法

德国正采取以基础设施建设为导向、政府大力支持的策略。巴伐利亚州设立了“巴伐利亚人工智能法案加速器”，拨款160万欧元，旨在支持中小企业对其人工智能系统进行自动化验证。其战略是通过技术手段而非放松管制来减少官僚主义壁垒。

与其他市场的公司相比，德国公司更倾向于定制化的人工智能解决方案，而非通用工具。“合规设计”方法预计从长远来看，每次数据泄露事件可节省305万美元。

亚洲（不包括中国）：务实热情与治理缺陷并存

亚太地区人工智能应用率最高，但同时也最担心失业问题。

特征感知

亚太地区的员工比全球同行更快、更积极地采用生成式人工智能工具，但他们也更担心自己的工作。78%的亚太受访者每周至少使用一次人工智能（全球平均水平为72%）。印度的采用率高达92%，位居榜首，而日本则以51%的采用率落后。

临界发散

一线员工正在推动人工智能的普及，亚太地区70%的GenAI用户经常使用人工智能技术，而全球平均水平为51%。与此同时，53%的一线员工担心人工智能会导致失业（全球平均水平为36%）。这种使用率与担忧程度之间的差异体现了亚洲的视角。

治理问题

亚太地区受访者中，58%表示即使未经公司批准也会使用人工智能，35%表示会绕过限制。然而，仅有57%的受访者表示其公司正在有效地重新设计工作流程以整合人工智能。这种自下而上、缺乏相应自上而下治理的采用方式存在重大风险。

解决办法

亚洲各国政府正日益承担起基础设施建设的直接责任。新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）提供高性能计算资源，并附赠云积分和咨询支持。越南为本地部署的人工智能训练集群提供税收减免。菲律宾正与韩国和日本建立跨国合作伙伴关系，以分散技术依赖。

80%的亚洲中小企业至少使用一种人工智能驱动的数字化平台工具，73%的企业认为这些工具为小型企业和大型企业创造了公平的竞争环境。重点在于实用且经济高效的解决方案，而非技术领先。

中国：国家主导的部署机制

中国采取了一种截然不同的方法，将提出的问题视为可协调的规划任务，而不是市场失灵。

特征感知

从中国视角来看，“方案不匹配”和“投入高回报低”主要是协调问题，可以通过集中规划和基础设施建设来解决。中国已实现83%的生成式人工智能应用，但在成熟度方面仍落后于美国。

中国在将人工智能融入国家战略方面采取了不同的视角。2017年发布的《人工智能发展规划》提出了到2030年建成万亿元人民币人工智能驱动型经济体的目标，并将人工智能打造为产业转型升级的“主要驱动力”。

基础设施优势

尽管美国在前沿模型研究领域占据主导地位，但中国在部署基础设施方面领先。对全国计算集群、数据中心可再生能源以及芯片自主性的投资正在构建一个坚实的基础。八个省份正在获得政府支持的人工智能计算中心，以实现计算能力的分散化。

解决办法

中国的模式基于企业对​​政府（B2G）合作。城市与人工智能公司签订合同，开发公共技术，这使得公司能够在实现规模化发展的同时，满足政府的目标。杭州的“城市大脑”项目就利用与当地人工智能实验室的合作来优化交通流量。

“AI+”计划优先考虑在整个经济和公共服务领域推广和部署人工智能，将其定位为国家基础设施。上海、杭州和深圳的强制性采购试点项目正在推动医疗人工智能、工业自动化和技能提升工具的需求，而这些需求有利于现有供应商。

成本效益策略

中国模型通常能以美国模型20%-30%的成本，达到其80%-90%的性能。对于需要处理大量文本或大规模应用人工智能的公司而言，这种成本差异至关重要。DeepSeek在2025年取得的突破性进展，促使人们预期到2026年，开源的GenAI将占据中国人工智能生态系统的一半。

基本面分歧

区域分析揭示了人工智能实施问题的三种典型方法：

• 美国市场选择模式将高失败率视为创新的代价。尽管72%的美国选民倾向于放慢人工智能的发展速度，但商业实践仍然高度动态。解决方案在于采用与平台无关的交付模式和完全托管的服务，将风险从客户转移到专业服务提供商。
• 欧洲监管信任模式试图通过预防性治理来建立信任。其代价是：人工智能技术的普及速度放缓，合规负担加重，尤其对中小企业而言。其益处在于：人工智能系统可能更具可持续性和伦理性，从而在长期内赢得更高的公众信任。德国则代表了技术能力与监管瘫痪之间的极端情况。
• 亚洲务实模式结合了自下而上的高度普及和不断增加的国家基础设施投入。挑战在于非正式使用方面的治理差距以及各国成熟度的差异。
• 中国的国家-市场协调模式将私人创新融入中央计划经济。其优势包括协调的基础设施和快速的规模化发展。其劣势包括国家优先发展可能扼杀创新，以及前沿应用领域发展成熟度有限。

托管式人工智能平台方法作为一种融合解决方案

有趣的是，尽管出发点不同，但证据表明，各地区的解决方案方法存在区域性趋同。本文提出的“托管式人工智能交付平台”方法以一种兼容的方式解决了各地区的痛点：

• 对于美国而言，它无需耗费大量时间进行基础设施建设即可提供所需的速度。
• 对于欧洲而言，它通过 LLM 无关性和主权托管选项实现了合规性整合。
• 对德国而言，外包技术复杂性可以减少对技术工人的依赖。
• 对于亚洲市场，他为没有自己人工智能团队的中小企业提供可扩展、经济高效的平台。
• 对于中国，他支持在维护数据主权的前提下快速部署。

关键创新在于使用和基础设施的分离：企业无需拥有自己的数据科学团队即可使用定制的 AI 解决方案（“说出用例 → 获取解决方案”），而专业供应商则负责管理后端复杂性。

区域分析表明，人工智能实施挑战在全球范围内普遍存在，但不同地区对此的解读和应对方式却截然不同。美国依赖市场动态，欧洲依赖监管，亚洲依赖务实主义，中国依赖国家统筹，而托管式人工智能平台则可作为连接这些范式差异的技术桥梁——前提是它们能够整合区域治理要求、成本结构和文化接受模式。

Konrad Wolfenstein

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