大模型如何赋能企业中台，驱动效能提升？

1. 为什么企业需要中台架构？

1.1 传统“前台+后台”架构存在哪些问题？

传统的企业架构通常分为“前台”和“后台”两部分。前台直接面向客户，负责快速响应用户需求和迭代产品；后台则专注于企业内部运营，为前台提供支持。然而，这种架构存在以下问题，导致企业运营效率低下：

• 重复投资： 前台业务需求变化快，当后台无法及时满足时，前台会自行开发工具，导致重复建设和维护。
• 协同成本高昂： 各个“烟囱式”系统之间难以打通，集成和协作成本很高。
• 不利于业务沉淀： 数据分散在各个系统中，难以沉淀和持续发展。举个例子，就像每个部门都用自己的Excel表格记录客户信息，最后汇总的时候发现格式不统一，数据质量参差不齐，根本没法用。

1.2 中台架构如何解决这些问题？

中台位于前台和后台之间，它抽象出各个业务条线对数据和技术的共性需求，形成一个能力枢纽。中台架构的优势在于：

• 复用共性能力： 各个业务条线可以复用中台沉淀的能力，避免重复开发。
• 消除横向壁垒： 中台打通了企业内部的数据和流程，促进协作。
• 平衡前后端： 中台弥补了快速变化的前台和相对稳定的后台之间的矛盾。

可以把中台想象成一个乐高积木平台，每个业务部门都可以从中选取需要的积木（数据、服务、算法），搭建自己的应用，而不用从头开始造轮子。

1.3 什么是AI中台？

随着人工智能技术的发展，传统中台也开始向智能化转型，发展为AI中台。AI中台通过嵌入AI能力，能够支持文本、图像、视频等多模态数据的实时处理和分析，成为企业数字化转型的核心引擎。

AI中台就像一个智能大脑，不仅能存储和分析数据，还能利用AI算法进行预测、决策和优化，帮助企业更好地理解客户、优化流程、发现商机。

2. 为什么AI中台落地缓慢？

2.1 技术方面存在哪些挑战？

尽管AI中台前景广阔，但在实际落地中却面临诸多挑战：

• 传统AI泛化能力弱： 传统的分析式AI通常针对特定场景训练，难以迁移到其他场景。比如，一个用于风控的AI模型，很难直接应用到客户推荐上。
• 非结构化数据处理能力弱： 大部分企业数据是非结构化的，传统AI难以有效处理。比如，大量的客户语音记录、产品图片，无法被AI自动分析。
• 业务逻辑差异： 不同业务条线的业务逻辑存在差异，导致AI工具难以复用。

2.2 组织方面存在哪些挑战？

• 缺乏整体规划： 企业没有结合自身业务实际和未来规划去落地AI中台，导致与“提效”的初衷背道而驰。
• 部门协同不足： 技术部门与业务部门缺乏沟通，导致中台提供的功能和实际需求不匹配。技术人员闭门造车，业务人员却觉得不好用，这是AI中台落地的一大障碍。

2.3 成本方面存在哪些考量？

• 部署成本高昂： 从头开始开发或微调大模型，成本很高，企业望而却步。
• 回报周期长： 生成式AI带来的效果需要更长周期才能显现。很多企业担心投入巨大，却迟迟看不到回报。

Gartner 预测，到2025年底，至少有30%的生成式AI项目在概念验证后会流产。

3. DeepSeek如何赋能企业中台？

3.1 DeepSeek有哪些优势？

DeepSeek 大模型的出现，为企业中台带来了新的希望。它具有以下优势：

• 性能更优： 通过软件算法和硬件工程优化，实现了算力资源的充分挖掘和算法性能的进一步升级。
• 成本更低： 推理成本更亲民。
• 开源生态： 积极开放的开源姿态，促进技术传播和应用。

DeepSeek就像一个“平民版”的GPT，让更多企业有机会用上先进的AI技术，而且不用担心数据安全问题。

3.2 DeepSeek如何重构AI中台能力边界？

• 增强非结构化数据处理能力： 大模型可以处理和分析多源异构数据，挖掘数据之间的潜在关联和趋势。
• 深入理解业务逻辑，实现流程自动化： 大模型能够深入理解复杂业务流程中的逻辑关系，对采购、审批、订单处理等不同流程进行自动化重塑。
• 提供更个性化服务： 基于对海量用户数据的深度分析，大模型可以精准洞察用户需求、偏好和行为模式。
• 满足企业私有化部署需求： 开源模型允许企业进行私有化部署，兼顾数据隐私与安全。

3.3 企业如何利用DeepSeek落地AI中台？

企业可以将DeepSeek的大模型能力整合为一个融合平台，向上承托不同的AI能力，向下融入不同的业务流程。这有望进一步优化企业数据处理效率，使其能够更快速、更准确地响应企业内外部的各种业务需求，为企业的高效运营和创新发展注入新的动力。

目前，已经有45%的央企完成了DeepSeek模型的部署。

3.4 DeepSeek赋能企业AI中台的案例

• AI中台+医疗： 医渡科技协助中南大学湘雅医院完成国产AI中台的本地化部署，支持DeepSeek-R1等国产大模型的本地化部署、调用与训练，拓展临床决策支持、病历质控等应用场景。
• AI中台+制造： 赛意善谋GPT基于DeepSeek大模型构建出PCB行业大模型，实现AI自动报价，参数提取时间由4-6小时缩短至4-6分钟，报价周期减少4倍。

4. 哪些科技硬件产业链有望受益？

4.1 数据硬件产业链

第三方大模型基于网络公开信息训练而成，通识能力较强，足够处理日常事务性工作。但企业还需要自主采集业务数据，并基于此微调大模型，方能更好地契合自身业务需求。文字类数据的采集与整理已经成熟，其他如图片、视频、音频等多模态数据有望成为企业决策的重要补充，对于工业企业尤其是如此。

智能传感器以及承担数据传输职能的通信模组有望受益于企业数字化转型。

4.2 算力硬件产业链

芯片、服务器、一体机等算力硬件是AI中台的基础。国产算力产业链正在全方位适配DeepSeek，为企业提供更优的推理体验和更安全的数据保障。

5. 风险提示

• 生成式AI模型创新不及预期
• AI算力硬件技术迭代不及预期
• AI应用落地进展不及预期

我认为：

AI中台的建设，就像在黑暗中摸索前进，充满了不确定性。DeepSeek的出现，无疑是一束光，照亮了前方的道路，但我们仍然需要保持谨慎，不断探索和实践，才能真正实现AI中台的价值。正如鲁迅先生所说：“希望本无所谓有，无所谓无的。这正如地上的路；其实地上本没有路，走的人多了，也便成了路。”

感悟：

通读完整篇文章，我深刻体会到AI技术对于企业数字化转型的巨大潜力。中台架构作为企业提效的重要手段，在AI技术的加持下，有望焕发出新的生命力。DeepSeek的开源模式和技术创新，降低了AI应用的门槛，为更多企业提供了智能化升级的机会。但同时，我们也需要清醒地认识到，AI中台的建设并非一蹴而就，需要克服技术、组织、成本等多方面的挑战。只有脚踏实地，不断探索，才能真正将AI技术融入企业运营，实现效能提升。