当我们回顾信息技术发展的历程，会发现一个明显的趋势：计算资源的集中化。早期，企业都会自己搭建机房，放置独立服务器；随后演变为托管到运营商机房；再后来云计算兴起，计算资源最终高度集中到了几家头部云服务提供商。
今天，以大语言模型（LLM）为代表的AI技术正是在云计算高度成熟阶段诞生。但AI的应用与部署并不一定复刻云计算的模式。
大模型训练所需的高算力、高技术门槛，促成了技术资源的高度集中。但当技术应用落地时，我们却看到一个相反的趋势：
首先是数据隐私的刚需，推动企业探索AI能力本地化。
更深层次上，AI应用场景的多样化和碎片化，决定了AI能力的分散部署更加合理。就像人类社会一样，最终会形成亿万个不同规模的AI终端。
在可预见的未来，AI应用生态将由云端算力和终端算力共同组成。AI能力不会集中在几个超级大脑中，而是人与AI、AI与AI互联交织，形成强韧而可持续发展的网络结构。因此，本地化、私有化AI部署方案无论软硬件，都是企业需要关注的趋势。
二、非软件企业看待AI投入的正确姿势
传统上，非软件类企业并不专门设置IT部门或技术负责人，仅凭团队中略懂技术的“年轻人”维持简单的信息化建设。信息化投资和业务看似不相关，老板不懂技术也不影响企业经营。
但AI时代颠覆了这一认知：
AI将成为企业团队中日益重要的“成员”，每位员工都必须与AI协作。
人与AI的协作，将使生产力实现质变。老板不懂AI，就等同于不会带团队。
AI投入带来的成本其实与人力资源成本极其类似：招聘、培训、实习、人员流动。这是传统企业再熟悉不过的流程。AI部署的成本并非新出现的额外成本，而是置换了原有人力投入的成本。
企业应将AI视作“一把手工程”。过去称为“首席信息官（CIO）”的职务，在AI时代迎来了更酷炫的名字：“首席AI执行官”。企业领导者必须正视这一角色，主动拥抱AI。
三、企业使用AI的三种方式及最优实践
企业应用AI的情况可以大致分为三种：
第一种：个人能力提升型（最适合小微企业）
这是目前最广泛的AI应用模式（举例）：
用ChatGPT快速生成文案、策划。
使用Midjourney、Runway等生成式AI处理图片、视频。
通过AI辅助编程（如VSCode+Cline，Cursor）快速完成软件开发。
更高级的使用，如Coze或影刀，构建智能工作流，实现自动化。
这种模式的特点在于快速见效，成本低廉，适合人力资源紧凑的小微企业。一位懂得使用AI的老板，就能实现“一人即团队”的高效状态。
第二种：全套定制化方案（适合大型企业）
对于实力雄厚的大型企业或特殊行业（如银行、医院、电信运营商），通常选择全面定制化的AI方案，私有化部署全套AI基础设施。这种方式需要强大的技术实力和资金支撑，本文不深入讨论。
第三种：AI中台模式（最适合中小企业）
中小企业若想真正拥抱AI技术，最合适的是搭建一个AI中台。以dify.ai为例，这是国际领先的AI中台方案，可以实现快速落地部署。
和企业AI中台相关的工作通常分为两大部分：
1. 软件研发与部署
工种：软件工程师（AI辅助的全栈工程师）
工作任务：
AI中台的部署与运维。
业务系统的开发与维护。
如今代码的主要编写和测试工作越来越多由AI完成，工程师们的精力更多集中在库依赖管理、版本控制和部署环境配置等更高阶的任务上。
2. AI配置与使用
工种：AI实施工程师
工作任务：
了解不同AI模型的特点与适用场景。
编排基于AI模型的工作流。
设计、优化和测试提示词（Prompt Engineering）。
持续评估AI系统表现并优化。
这是中小企业常常忽略却又至关重要的环节。企业主需认识到AI实施工程师这一新角色与软件工程师之间的分工与协作关系。只有明确的角色定位，才能高效地将AI应用落地。
总结
AI运行模式并不是单一的云计算集中化模式，端云协作与本地化部署是未来趋势。
AI投入类似人力资源投资，是企业发展中必然出现的成本置换。
最适合中小企业的落地方式是采用“AI中台”，并配置全栈工程师与AI实施工程师。
