营收千亿美元的公司，如何回应AI落地的策略问题，让企业恍然大悟

摘要：当AI技术以光速进化，企业却在落地泥潭中挣扎，Gartner数据显示，超半数公司因缺乏人才而举步维艰，更有甚者不知如何将模型融入业务，数据质量更是雪上加霜，这股“冰火两重天”的困境，正成为阻碍AI商业化的最大障碍。

当AI技术以光速进化，企业却在落地泥潭中挣扎，Gartner数据显示，超半数公司因缺乏人才而举步维艰，更有甚者不知如何将模型融入业务，数据质量更是雪上加霜，这股“冰火两重天”的困境，正成为阻碍AI商业化的最大障碍。

面对这道无解难题，一家年营收千亿美元的科技巨头，却以一种出人意料的方式，给出了它的“终极答案”，这不仅仅是策略，更是未来AI应用的生存法则！

时间拨回到2023年，当时行业里弥漫着一种奇怪的论调。资本圈觉得，训练大模型动不动就要万卡集群，成本高得吓人，这游戏最后肯定是几个巨头垄断，哪还有什么选择可言。技术圈则有人认为，反正都是基于Transformer架构，高质量数据也快用完了，技术很快就要摸到天花板了。

这种误判的代价是惨痛的。有些公司，比如百川智能，就因为信了“技术触顶”的邪，过早地放缓了在基础模型上的探索脚步，结果错失了后来AIAgent技术爆发的巨大机遇。

事实证明，大模型的技术发展曲线依然陡峭得吓人，所谓的“摸高”远未结束。而那种把所有宝都押在一个模型上的做法，风险极高。今天你赖以为生的AI能力，明天可能就被一个新发布的模型轻松颠覆。

就在这种背景下，一家年营收冲破千亿美元的巨头给出了自己的答案。亚马逊云科技的全球生成式AI副总裁RahulPathak直言不讳：不同的场景就得用不同的工具，快速切换模型的能力，本身就是一种核心竞争力。

这句话背后，是他们一个叫AmazonBedrock的产品，以及一个简单却深刻的理念：“ChoiceMatters”（选择至上）。

他们没有去赌哪个模型会一统江湖，而是直接把平台做成了一个巨大的“模型超市”。截至今年9月19日，随着Qwen3和DeepSeekv3.1的加入，这个超市里的模型数量已经超过了二百款，是市面上其他竞品的两倍还多。

这不仅仅是数量的堆砌。比如，你要处理金融财报和法律合同，他们会推荐拥有百万级上下文窗口的Palmyrax5模型。如果你更看重AI的推理和自主行动能力，那么新上架的DeepSeekv3.1可能是更优选。

这种“模型超市”模式，正在悄悄地把过去那些咨询公司昂贵的模型选型业务，“系统化”地变成一个平台功能。企业可以在Bedrock上用公开数据集，甚至上传自己的私有数据，对不同模型进行自动化或人工评估，找到那个最精准匹配自己需求的“螺丝钉”。

特别是对于那些正在积极出海的中国企业来说，这种灵活性更是刚需。因为国内外的市场环境、用户习惯和合规要求千差万别，对模型能力的要求自然也不同，一个能提供多元化选择的平台，价值不言而喻。

选好了模型，就万事大吉了吗？恰恰相反，真正的挑战才刚刚开始。模型在云端跑得再漂亮，终究要落地到具体的业务系统，甚至嵌入到物理设备里。这时候，算法就得结结实实地撞上物理世界的墙壁。

MathWorks这家公司看得就很透彻，他们认为，团队技能和数据质量，是挡在AI成功采纳路上的两大“拦路虎”。

想象一下，AI不再仅仅是写文案、做摘要的工具，它正在被集成到自动驾驶汽车、飞机引擎这种极其复杂的多域系统中。在这种场景下，简单地调用一个API是远远不够的。

你必须采用一种叫做“基于模型的设计”（Model-BasedDesign）的方法，在数字世界里对整个AI驱动的系统进行反复的仿真和测试，确保万无一失。

更麻烦的是部署。很多AI系统需要运行在功耗和成本都极低的嵌入式设备上。云端模型里那些用32位浮点运算的大家伙，必须被“量化”成更精简的定点运算格式，才能塞进小小的芯片里。这个过程，技术上处处是坑。

就连模型本身，也带来了新的工程难题。现在动辄百万、千万的超长上下文窗口听起来很酷，但它可能导致计算复杂度和内存占用呈平方级增长。而且，模型在处理长文本时，很容易出现“中间迷失”现象，注意力只集中在开头和结尾，把中间的关键信息给忘了。

数据的挑战也在升级。未来AI的发展方向，尤其是AIAgent，需要一种全新的数据类型。研究人员推测，像DeepSeekv3.1这类模型，其训练数据里已经不只是文本和代码，还加入了大量包含行动轨迹、决策过程和环境交互的“Agentic数据”。这对企业的数据准备和治理能力，提出了前所未有的高要求。

面对这些硬核的工程瓶颈，光靠模型本身的进化是不够的，必须有一整套成熟的工程工具链来保驾护航。

数据从哪里来？尤其是那些在物理世界中获取成本极高，甚至极其危险的数据，比如设备即将发生故障时的异常信号。答案有点出乎意料：造。

用仿真技术，去创造一个数字孪生的世界。在这个世界里，你可以安全、低成本地生成海量的、高质量的数据。无论是训练感知算法需要的雷达信号、激光雷达点云，还是模拟各种罕见的故障状态，仿真都能搞定。

强化学习在工业领域的应用尤其依赖这个。想让机器人学会一个新动作，或者优化一个控制系统，需要海量的数据试错。让机器在现实世界里“莽撞”学习，成本太高，风险太大。最好的办法，就是在虚拟模型上进行大规模仿真，让AI在数字世界里尽情探索。解决了数据问题，还有技能门槛。难道每个项目都得配一个AI博士吗？当然不现实。

于是，像MathWorks提供的DeepNetworkDesigner这类点击式操作的应用就派上了用场。它们把复杂的AI开发流程封装起来，让更多懂业务、懂领域的工程师和科学家，而不是AI专家，也能参与到项目中来。复旦大学就曾使用MATLAB，对新冠肺炎的传染趋势进行数学建模，这就是领域知识与工具结合的典范。

而对于从云端模型到嵌入式部署这“惊险的一跃”，自动化工具更是不可或缺。比如DeepNetworkQuantizer这样的工具，可以辅助工程师完成棘手的模型量化过程。更强大的工具，甚至能做到模型开发一次，就自动生成适配不同CPU、GPU硬件平台的代码。