投入生成式人工智能计划的数十亿美元，为许多企业带来的实际回报却少得惊人。尽管投资巨大，但只有区区 5% 的集成人工智能试点项目带来了可衡量的商业价值，而且几乎一半的公司在人工智能项目甚至达到生产阶段之前就放弃了。

这种令人警醒的现实凸显了一个关键瓶颈：人工智能模型本身周围的基础设施。有限的数据可访问性、不灵活的集成流程以及不稳定的部署途径，阻碍了人工智能计划超出最初的大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 实验的范围。

IDC 的行业分析师预测，情况将发生重大转变。到 2027 年，他们预计全球 75% 的企业将采用可组合和主权人工智能架构。这一转变的驱动因素是降低成本、保持对数据的控制以及适应快速发展的人工智能格局的需求。

当前的问题源于人工智能试点的固有性质。虽然这些概念验证 (PoC) 有效地验证了可行性、确定了潜在的用例，并增强了对更大规模投资的信心，但它们通常在受控环境中运行，无法反映真实世界生产的复杂性。来自 Informatica 和 CDO Insights 2023 的数据进一步强调了这一点，揭示了试点成功与生产准备就绪之间存在显著差距。

可组合和主权人工智能提供了一个潜在的解决方案。可组合人工智能允许企业从预构建的组件组装人工智能解决方案，从而提供灵活性和更快的部署速度。主权人工智能确保数据保留在组织内部的控制之下，从而解决日益增长的数据隐私和安全问题。这种架构转变有望释放人工智能的真正潜力，使其从孤立的实验转变为可扩展的、产生价值的解决方案。企业人工智能的未来取决于克服基础设施挑战并采用这些更具适应性和安全性的方法。