扩展企业级AI需要克服架构设计上的盲点，这些问题往往会让试点项目在投入生产前就陷入停滞，这个挑战远远超出了模型选择的范畴。虽然生成式AI原型很容易构建，但要将其转化为可靠的商业资产，需要解决数据工程和治理方面的复杂问题。

在2026年伦敦AI与大数据全球峰会召开之前，Salesforce欧洲、中东和非洲地区AI架构师负责人Franny Hsiao讨论了为什么这么多项目会遇到瓶颈，以及企业如何构建能够在现实世界中真正发挥作用的系统架构。

企业AI扩展的核心障碍

大多数失败源于构建AI的环境本身。试点项目往往在受控环境中开始，这营造了一种虚假的安全感，但当面临企业级规模时就会崩溃。

Hsiao指出："许多企业在概念验证阶段取得成功后，却发现无法将解决方案扩展到生产环境。问题不在于AI模型本身，而在于支撑这些模型的基础架构和数据管道。"

架构设计的关键考量

成功的企业AI部署需要从一开始就考虑生产环境的复杂性。这包括数据质量管理、安全性、可扩展性以及与现有企业系统的集成。

"企业级AI不仅仅是算法问题，更是系统工程问题，"Hsiao解释道。"你需要构建能够处理真实世界数据混乱性、确保合规性并满足性能要求的架构。"

数据治理的重要性

在企业环境中，数据治理成为AI成功的决定性因素。企业必须建立清晰的数据管道、确保数据质量，并实施适当的访问控制和隐私保护措施。

Hsiao强调，许多项目失败是因为低估了数据准备和治理的复杂性。企业需要投资于强大的数据基础设施，这是成功部署AI解决方案的前提条件。

Q&A

Q1：为什么企业AI项目经常在试点阶段成功却无法投入生产？

A：主要原因是试点项目通常在受控环境中进行，营造了虚假的安全感。当面临企业级规模时，支撑AI模型的基础架构和数据管道往往无法满足生产环境的复杂性要求，包括数据质量管理、安全性、可扩展性等问题。

Q2：企业级AI扩展最关键的技术挑战是什么？

A：最关键的挑战是数据工程和治理问题，而非模型选择。企业需要构建能够处理真实世界数据混乱性的架构，确保合规性，满足性能要求，并与现有企业系统实现无缝集成。

Q3：如何确保AI项目能够成功从试点转向生产环境？

A：需要从项目开始就考虑生产环境的复杂性，建立清晰的数据管道，确保数据质量，实施适当的访问控制和隐私保护措施。企业必须投资于强大的数据基础设施，这是成功部署AI解决方案的前提条件。