当前，AI让市场产生当年置身互联网黄金时代般的亢奋感，同时，在AI技术向千行百业渗透的过程中，一个互联网时期的上古词汇——“中台”被重新提及。
不过在大模型的鼎力加持下，此次时代号角奏响的不是过去的“数据中台”或者“业务中台”，而是“AI中台”。对于已经搭建中台多年、却一直让系统无度闲置的公司来说，或许可以重新擦亮数字化的齿轮了。
AI大模型能为数据中台带来什么？
在互联网经济热火朝天的年代，最先让中台发扬光大的是阿里巴巴，通过推行“大中台，小前台”的战略，阿里将自己的技术和业务能力沉淀出一整套综合能力平台。随后，很多企业跟进中台化建设，比如，华为早在几年前就提出了“中台炮火支撑精兵作战”的口号。
中台的布局为何如此必要？一个主要的原因是在互联网经济快速迭代的岁月里，很多企业发现内部的各个业务系统都在以烟囱架构奋力生长，每个系统都形成了自己的“业务仓库”，但同时各个业务系统之间的“数据隔离”现象使得前台臃肿不堪，极大拖累响应能力。
于是，围绕打通数据与业务防火墙的中台战略便应运而生。但现实是，对于很多企业来说，原本为了解决前台和后台速率失衡而搭建的数字化系统最终却成了摆设，企业好像需要中台，但又不知道怎么用好中台。如此经年累月，中台反而成了新的累赘，让业务和数据跑出一个完美的闭环也成为了企业常提常新的一个愿景。
那么，以前解决不好的中台之殇在AI时代就能化解吗？答案或是肯定的。软件及咨询公司Thoughtworks（思特沃克）在分析报告中指出，AI中台可以将烟囱式的模型构建过程改造为可复用的模型构建过程，即利用算法、模型、框架，动态、快速地组装服务，创造出新的个性化体验和业务模式，从而解决中台“好用”的问题。
在系统介绍AI中台之前，先通过下面一个材料，回顾一下数据中台是什么？
AI中台什么样？
AI中台是将人工智能技术如深度学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言理解等模块化、组件化、可插拔化并将其作用在中台，集约硬件的计算能力、算法的训练能力、模型的部署能力、基础业务的展现能力等人工智能能力，密切结合中台的数据资源，封装成整体中台系统。
AI中台是一套完整的智能模型全生命周期管理平台和服务配置体系，基于数据平台服务，通过对智能服务的共享复用、对智能服务研发相关角色进行管理，以及研发流程的标准化、自动化，对前台业务提供个性化智能服务的迅速构建能力支持。
建设AI中台将可重复使用的AI模型、服务沉淀共享，快速组合、组装、产出满足个性化智能业务要求，AI 中台是用来构建大规模智能服务的基础设施，是一套完整的人工智能模型全生命周期管理平台和服务体系。它提供模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、模型监控服务等能力支持。
AI中台的主要功能组件包括
1)业务理解：方案模板管理、方案设计、服务编排、服务共享等；
2)数据处理：数据展示、数据访问、数据分析、数据标注等；
3)模型学习：服务设计、特征处理、模型训练、模型追踪、模型库、算法库等；
4)运行监控：具体的产品封装、自动部署、性能监控、访问接口管理、模型更新和发布测试等；
5)中台管理：角色权限、资源管理、租户管理和流程控制等。
AI中台的关键技术有：
1）人工智能：提升对异构数据的处理能力，与应用场景深度融合，实现智能预测、智能决策等数据分析智能化，将环节中的脑力劳动知识和经验沉淀下来。
2）云计算：确保数据运算的即时性与高效性，提供更高的灵活性与更强的可扩展性。
3）大数据：数据采集和清洗，统一数据存储、计算口径，提供报表、数据分析和可视化的能力。
“中台+应用”激活企业数字化系统
通过从“烟囱式”转入AI中台的系统建设模式，将决策式AI与生成式AI的技术架构以更加开放和协作的方式驱动整个组织的内部价值达成，并加速实现外部业务增长。譬如一个大模型（BR-LLM）应用开发平台（Cybertron）将会包含三大技术关键词：一是RAG检索增强部分；二是Plugin、Prompt等底座模型能力；三是隐私安全。
这样的战略部署方式还可以让模型开发过程不再依托问题导向，可以整合利用及调动资源，进而大大提升模型开发和迭代速度，将模型本身的可变成本转化为固定成本，驱动业务突破单一行业的应用天花板，以高客单价、高毛利率的规模化扩张态势向银行、消金、保险、电商、汽车、物流、票务、能源和建筑等多个行业扩围。
总而言之，AI中台在企业中可以加快企业覆盖生产、管理、运营等各阶段基于Al能力的个性化业务创新，支撑企业内部管理决策及外部业务发展，进一步提升企业智能化效率。
