建造还是购买？2025 年扩展企业一代 AI 管道

本文是 VentureBeat 特刊“大规模人工智能：从愿景到可行性”的一部分。 在此处阅读该问题的更多信息。

扩大采用范围生成工具平衡雄心与实用性一直是一项挑战，到 2025 年，风险比以往任何时候都更高。竞相采用大型语言模型 (LLM) 的企业正在面临一个新的现实：扩展不仅仅是部署更大的模型或投资尖端工具，而是以变革运营、赋能的方式集成 AI团队并优化成本。成功不仅仅取决于技术；还取决于技术。它需要文化和运营方面的转变，使人工智能功能与业务目标保持一致。

扩展势在必行：为什么 2025 年会有所不同

随着生成式人工智能从实验发展到企业规模部署，企业正面临着一个拐点。早期采用的兴奋感已经被维持效率、管理成本和确保在竞争市场中的相关性等实际挑战所取代。2025 年扩展人工智能需要回答一些难题：企业如何使生成工具在各个部门产生影响力？什么样的基础设施能够支持人工智能的发展而不造成资源瓶颈？也许最重要的是，团队如何适应人工智能驱动的工作流程？

成功取决于三个关键原则：识别清晰、高价值的用例；保持技术灵活性；并培养一支有能力适应的劳动力队伍。成功的企业不仅仅采用新一代人工智能，他们还制定战略，使技术与业务需求保持一致，不断重新评估成本、性能和持续影响所需的文化转变。这种方法不仅仅涉及部署尖端工具；还涉及部署尖端工具。它是关于在技术和市场飞速发展的环境中建立运营弹性和可扩展性。

公司喜欢韦费尔和智游网体现这些经验教训，展示采用 LLM 的混合方法如何改变运营。通过将外部平台与定制解决方案相结合，这些企业展示了平衡敏捷性与精确性的力量，为其他企业树立了榜样。

将定制与灵活性相结合

构建或购买新一代人工智能工具的决定通常被描述为二元决策，但 Wayfair 和 Expedia 说明了细致入微的策略的优势。Wayfair 的首席技术官 Fiona Tan 强调了平衡灵活性与特异性的价值。Wayfair 使用 Google 的顶点人工智能适用于一般应用，同时开发满足利基需求的专有工具。Tan 分享了该公司的迭代方法，分享了在标记织物和家具颜色等产品属性时，更小、更具成本效益的模型通常比更大、更昂贵的选择表现更好。

同样，Expedia 采用多供应商 LLM 代理层，允许各种模型的无缝集成。Expedia 高级副总裁 Rajesh Naidu 将他们的战略描述为在优化成本的同时保持敏捷性的一种方式。“我们总是机会主义的，在有意义的地方寻找最佳的[模型]，但我们也愿意为自己的领域进行构建，”奈杜解释道。这种灵活性确保团队能够适应不断变化的业务需求，而不必局限于单一供应商。

这种混合方法让人回想起 20 世纪 90 年代的企业资源规划 (ERP) 演变，当时企业必须在采用严格的开箱即用解决方案和高度定制的系统以适应其工作流程之间做出选择。当时和现在一样，成功的公司认识到将外部工具与定制开发相结合以应对特定运营挑战的价值。

核心业务功能的运营效率

Wayfair 和 Expedia 都证明了法学硕士的真正力量在于能够产生可衡量影响的针对性应用。Wayfair 使用生成式人工智能来丰富其产品目录，以自主准确性增强元数据。这不仅简化了工作流程，还改进了搜索和客户推荐。Tan 强调了另一个变革性应用：利用法学硕士来分析过时的数据库结构。由于原始系统设计人员不再可用，gen AI 使 Wayfair 能够减轻技术债务并发现遗留系统的新效率。

Expedia 已成功地将 gen AI 集成到客户服务和开发人员工作流程中。Naidu 表示，专为呼叫汇总而设计的定制人工智能工具可确保“90% 的旅行者可以在 30 秒内联系到客服人员”，从而显着提高客户满意度。此外，GitHub Copilot 已在企业范围内部署，加速了代码生成和调试。这些运营收益强调了将新一代人工智能功能与清晰、高价值的业务用例结合起来的重要性。

硬件在新一代人工智能中的作用

扩展法学硕士的硬件考虑因素经常被忽视，但它们在长期可持续性中发挥着至关重要的作用。Wayfair 和 Expedia 目前都依赖云基础设施来管理其新一代人工智能工作负载。Tan 指出，Wayfair 继续评估 Google 等云提供商的可扩展性，同时密切关注本地化基础设施的潜在需求，以更有效地处理实时应用程序。

Expedia 的方法还强调灵活性。主要托管于AWS，该公司采用代理层将任务动态路由到最合适的计算环境。该系统平衡了性能与成本效率，确保推理成本不会失控。随着企业级人工智能应用变得更加复杂并需要更高的处理能力，奈杜强调了这种适应性的重要性。

这种对基础设施的关注反映了企业计算的更广泛趋势，让人想起从整体数据中心到微服务架构的转变。随着 Wayfair 和 Expedia 等公司扩展其法学硕士能力，他们展示了平衡云可扩展性与边缘计算和定制芯片等新兴选项的重要性。

培训、治理和变革管理

部署法学硕士不仅仅是一项技术挑战，更是一项文化挑战。Wayfair 和 Expedia 都强调培养组织准备采用和集成新一代人工智能工具的重要性。在 Wayfair，全面的培训确保跨部门的员工能够适应新的工作流程，尤其是在客户服务等领域，人工智能生成的响应需要人工监督才能与公司的声音和语气相匹配。

Expedia 通过建立负责任的人工智能委员会来监督所有与主要人工智能相关的决策，从而进一步加强治理。该委员会确保部署符合道德准则和业务目标，从而培养整个组织的信任。Naidu 强调了重新思考衡量新一代人工智能有效性指标的重要性。传统的 KPI 常常达不到要求，促使 Expedia 采用更符合业务目标的精确度和召回率指标。

这些文化适应对于新一代人工智能在企业环境中的长期成功至关重要。仅靠技术无法推动转型；转型需要一支能够利用新一代人工智能能力的员工队伍，以及确保负责任实施的治理结构。

扩大成功的经验教训

Wayfair 和 Expedia 的经验为任何希望有效扩展法学硕士规模的组织提供了宝贵的经验教训。两家公司都证明，成功取决于确定明确的业务用例、保持技术选择的灵活性以及培育适应文化。他们的混合方法提供了一个平衡创新与效率的模型，确保新一代人工智能投资带来​​切实的成果。

技术和文化变革的步伐使得 2025 年的人工智能扩展成为前所未有的挑战。当今成功定义人工智能部署的混合战略、灵活的基础设施和强大的数据文化将为下一波创新奠定基础。建立这些基础的企业现在不仅会扩展人工智能，还会扩展人工智能。他们将提高弹性、适应性和竞争优势。

展望未来，推理成本、实时能力和不断变化的基础设施需求的挑战将继续塑造企业一代人工智能的格局。正如 Naidu 恰当地指出的那样，“Gen AI 和法学硕士将成为我们的长期投资，它使我们在旅游领域脱颖而出。”我们必须注意，这需要有意识的投资优先顺序和对用例的理解。”