尽管数十亿美元涌入生成式人工智能领域，但许多企业从中获得的实际回报却少得惊人。 尽管大肆宣传，但只有区区 5% 的集成人工智能试点项目转化为可衡量的商业价值，而且几乎一半的公司在人工智能计划投入生产之前就放弃了。 这种严峻的现实突显了一个关键瓶颈：围绕人工智能模型的基础设施，而不是模型本身。

这些局限性源于受限的数据可访问性、不灵活的集成流程以及脆弱的部署途径。 这些因素共同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。 这些失败的代价是巨大的，代表着浪费的投资和失去的竞争优势机会。

为了应对这种情况，越来越多的企业正在转向可组合和主权人工智能架构。 这些架构有望降低成本、维护数据所有权并适应快速发展的人工智能领域。 行业分析公司 IDC 预测，到 2027 年，75% 的全球企业将采用这种方法，这标志着企业部署人工智能的方式发生了重大转变。

麻省理工科技评论洞察 (MIT Technology Review Insights) 与 Informatica 合作进行的一项研究表明，问题在于人工智能试点几乎总是有效的。 这些概念验证 (PoC) 旨在验证可行性、识别潜在用例并增强对更大规模投资的信心。 然而，它们通常在受控环境中运行，这些环境不能准确反映真实生产场景的复杂性和挑战。

可组合和主权人工智能通过使企业能够从模块化组件构建人工智能系统，从而提供更大的灵活性和定制化，从而提供了一种潜在的解决方案。 特别是，主权人工智能强调数据所有权和控制权，解决了对数据隐私和安全的担忧。 这种方法允许公司在保持对其敏感信息控制的同时利用人工智能，这在日益受到监管的环境中是一个至关重要的考虑因素。

展望未来，随着企业寻求释放人工智能投资的全部潜力，可组合和主权人工智能架构的采用预计将加速。 有效扩展人工智能计划的能力，同时保持数据主权和控制成本，将成为未来几年企业的一个关键差异化因素。 这种转变将需要战略性地关注构建强大且适应性强的人工智能基础设施，从孤立的试点项目转向企业范围内的部署。