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【央视新闻客户端】

是否要用生成式AI？这个问题2025年已经没有争议；如何提升生成式AI的项目成功率？这才是很多企业目前真正面临的核心问题

2025年
，生成式AI（人工智能）已经从概念走向现实
。

企业使用生成式AI是循序渐进的，通常是先在个别业务部门进行试点 ，经过PoC（早期概念验证）之后
，再规模化落地。

过去一年，生成式AI的落地进程迅猛 。这表现在两个层面——使用生成式AI的企业比例大幅增长 ，生成式AI落地的企业部门数量也大幅增长
。

国际管理咨询机构麦肯锡2025年3月调研101个国家的1491个企业管理者发现
，2024年末已经至少有71%的企业正在使用生成式AI，在三个以上业务部门中使用生成式AI的企业超过45%。这两项数据相比2023年均大幅增长 。

是否要用生成式AI？这个问题在2025年已经没有争议。如何提升生成式AI的项目成功率？这才是很多企业真正面临的核心问题
。

因为近六成的生成式AI项目都会胎死腹中。国际市场调研机构Gartner今年6月发布的《2024年企业AI需求调查》显示 ，生成式AI热潮正促使大量试点和PoC项目启动 。然而
，从平均数据来看，仅有41%的生成式AI试点项目能成功进入生产阶段
。

生成式AI项目失败后 ，会带来各种负面影响。对企业的直接伤害是财务预算
、算力资源会沉没 。间接伤害是，项目可能会剩下一批实验性的、文档不全的代码和系统
，遗留下长期技术债务
。更严重的问题是，这会让企业管理层在后续技术尝试中变得畏首畏尾 ，企业可能会错过智能化转型的战略机遇期。

生成式AI项目想要顺利落地
，需要做好前期准备工作 。6月19日的亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表达了一个观点——企业若要最大化AI的价值 ，应该在技术层面做好三件事：

第一
，需要统一的AI就绪的基础设施；第二，需要聚合并治理过的AI就绪的数据；第三 ，需要明确的策略和快速高效地执行
。

为提升客户项目成功率
，亚马逊云科技在全球组建了一支名为“生成式AI创新中心 ”的团队。这个团队有超过400名专家 。它会在从0到1阶段协助企业PoC项目落地，并在从1到10阶段帮助企业量产项目并取得正向ROI（投资回报率）
。

目前 ，亚马逊云科技“生成式AI创新中心
”已协助1000多家全球企业落地生成式AI的项目
，该团队在中国服务的客户，有82%进入了灰度生产或生产阶段。这远超Gartner调研中41%的行业平均水平 。

为什么会失败？

生成式AI技术还在发展早期 ，大多数企业还在探索阶段，因此项目失败率极高。

“近六成失败率”这个说法看似惊悚
，但其实并不为过
。这个数字在中国市场甚至会更高。多位中国企业IT部门负责人的看法是，中国本土企业的生成式AI项目成功率甚至可能只有20%左右 ，这远低于Gartner的调研数据 。Gartner的这项调研其实是在全球展开
，而参与这一调研的企业，原本就有一定数字化基础
。

一位中国美妆企业数字化中心负责人的观点是 ，大多数未参与Gartner调研的企业对生成式AI认识还是“看不见 、看不起
、看不懂 ”。某些企业的管理层AI意识很薄弱
，这类企业失败率更高 。

哪些原因导致了生成式AI项目落地失败？其中包括但不限于四大类——算力成本高昂，数据准备工作不足 ，专业人才储备不足
，投资回报率难以计算
。

一位中国大型央企集团CIO（首席信息官）分析，他们过去一年和集团数十家不同行业的子公司CIO多轮讨论后 ，发现算力、数据 、人才
、投资回报率是大家落地生成式AI时面临的共性问题。

算力价格是大多数企业关注的首要因素 。斯坦福大学在《2025年人工智能指数报告》指出
，过去18个月（2022年11月-2024年10月），算力价格降幅超过280倍
。不过 ，行业普遍的看法是，算力价格仍然未降到企业可以“无痛
”使用的阶段。

选哪种芯片、哪种云 、哪种模型
，这些问题仍困扰着很多企业 。尤其对很多中国传统行业的企业来说，它们过去习惯了自采
、自研
。但如今 ，芯片采购成本和模型训练成本极高
，如果延续私有化部署的做法，成本将无法承担。

数据准备也是一个重要因素 。理论上 ，所有企业都能够采购到能力相同的模型。因此
，真正拉开企业AI能力差距的，变成了高质量的专有数据
。

高质量的专有数据 ，需要经过数据治理去挖掘。上述中国大型央企集团CIO解释
，过去做数据治理，数据是“给人看的” ，但现在数据是“给机器看的 ” 。人看的是经营、协同 、流程等业务数据
，最终形成报表给少数管理层做决策
。但机器需要大量有连续性、有时间切片的数据。因此AI时代的数据治理方式完全不同，治理难度也大幅提升 。

他认为 ，按照这个新标准，很多企业过去的数据资产
，价值已经大打折扣
。

人才也是一个问题。真正有经验，成功让生成式AI项目落地的人才极少 。“没有方法论 ，硬着头皮干
”是很多企业落地生成式AI项目时的常见做法
。

目前
，最好的算法工程师和AI应用人才都在科技公司，而不在传统企业IT部门。上述大型央企集团CIO的观点是 ，“单靠自己的人才储备
，绝对搞不定” 。至少在项目前期，必须有科技公司的工程师驻场 ，但这通常是极少数大客户才能享受的待遇
。

计算投资回报率也是一个真难题。企业的生成式AI项目立项至今普遍不过2年
，ROI计算方式还不算成熟 。两种粗略计算方式是，“节省了多少人力成本 ”“节省了多少营销预算”。

但这两种计算方式都相对局限 ，算不上系统
、科学
。上述大型央企集团CIO表示
，过去的数字化转型项目有成熟方法论，投入产出容易算清楚 ，降本增效也能预估，估算完才能批预算。但现在的生成式AI项目
，没人能拍着胸脯保证产出 。一切都在探索中，很多企业负责人不敢决策
。因为投入越高 ，对结果的预期就越高
，风险也就越大。

表面看，上述四个问题导致项目失败 。但根源还是企业管理层“缺少顶层战略规划
”
。

亚马逊云科技“生成式AI创新中心”中国区人士介绍 ，他过去两年服务100多家中国客户后
，发现项目失败的企业管理者通常有一种共性心态——没找到明确的业务场景，只是因为AI很火很新 ，想做个项目试试。

他解释
，“试一试 ”心态存在巨大隐患 。企业管理者在项目启动前，缺乏顶层战略规划 ，对ROI和MVP（Minimum Viable Product
，最小可行性产品）也没有明确和现实的认知，“当项目需要量产优化 ，会面临多维度考量的决策，这时容易动摇
。
”这会直接导致项目失败。

如何提升成功率？

目前大多数生成式AI的项目
，生命周期不到两年 。如何确保成功率？如何考核ROI？这几乎是无人区
。

为提升客户的项目成功率，亚马逊云科技2023年6月组建了一支名为“生成式AI创新中心”的团队。这个团队成立之初仅有100余人 ，如今已有超过400位战略顾问、应用科学家 、数据科学家
、开发专家 。它具备前期战略规划、中期落地实施 、后期成果监测的能力。

在这个无人区
，亚马逊云科技“生成式AI创新中心 ”取得了一定的进展——近两年为全球超过1000家客户落地了生成式AI项目，该团队在中国服务的客户 ，有82%进入了灰度生产或生产阶段
。

一位中国头部云厂商资深架构师分析
，大多数云厂商通常不会养一个这么“重
”的团队，因为人力成本太高。但生成式AI技术还在发展早期 ，哪怕是四大IT咨询机构（埃森哲
、德勤、安永 、普华永道）也在摸索 。生产工具的云厂商亲自下场服务标杆客户
，可以缩短试错周期
。

前述亚马逊云科技“生成式AI创新中心”中国区资深专家的观点是，生成式AI项目想成功落地 ，必须有人先帮客户走完“最后一公里 ”。他们通常服务战略级客户
，期待的回报是——客户成功应用生成式AI技术后，业务能降本增效或开辟新收入来源 。这是一种双赢
。

亚马逊云科技的“生成式AI创新中心
”通常只在企业AI项目“从0到1”的PoC探索阶段承担主力任务。

一种观点是 ，这与埃森哲
、IBM等专业“咨询+实施 ”公司负责端到端的项目落地做法不同 。“从0到1
”侧重于探索和验证，这需要在“无人区”中
，找到一条真实可行且有价值的路径
。专业“咨询+实施 ”公司侧重从1到10的工程落地，它需要将验证可行的PoC项目 ，变成高效、可靠 、可盈利并深度融入企业流程的生产级应用。

经过两年实践
，亚马逊云科技探索出了一套相对成熟的生成式AI项目落地方法论 。它分成四个步骤：场景评估
、技术选型、量产优化 、成功监测
。

其一，场景评估。首先确定 ，哪些场景适合用生成式AI进行改造 。尤其是找准能真正创造商业价值的应用场景。目前
，容易切入的场景包括客服问答、营销文案
、平面设计、代码生成 、知识库
、智能助手等
。

“先找AI能改造的业务场景，不要为了技术而技术”。这是很多中国企业IT部门负责人的共识 。一位中国合资车企基础架构负责人表示 ，一些车企开发的车内点餐AI Agent（智能体）
，就是典型的自嗨场景，这类伪需求容易沦为失败项目
。一位新能源汽车算法开发应用专家解释 ，Agent除了开发成本
，后续还有维护成本。

上述中国美妆企业数字化中心负责人的经验是，“找对AI场景之前 ，要先梳理清楚业务流程
” 。因为业务流程是固定的，找准AI场景后可以让流程加速
。“先僵化、后固化 、再优化
，这样容易取得成绩。”目前，这家公司的社交营销场景取得了突出成果 。他们利用DeepSeek生成美妆种草文案 ，再批量投放到社交媒体
。

其二
，技术选型。以模型为例，企业要在速度
、成本和精度三个指标间找到平衡 。好的方式是 ，选择几款合适的模型
，像搭积木一样通过“多模型协作 ”达成目标
。

一个国际化智能营销服务公司，今年初在业务中部署了十余款大模型 ，包括阿里Qwen系列、AI创业公司Anthropic的Claude系列 、DeepSeek系列等。Claude承担英语和小语种营销文案任务
，Qwen负责中文营销文案任务 。

他们当时没有选大火的DeepSeek-R1。因为它的参数规模高达6710亿，部署成本高
、难度大
。他们反而选择了Qwen-32b（320亿参数）这款小参数模型 ，通过更低的成本实现了相同的业务目标。

其三
，量产优化 。项目进入量产阶段，需要持续优化成本结构、提升运营效率
。

生成式AI从PoC进入量产阶段 ，考核大方向（比如模型准确率 、效率）通常不会改变，但仍要根据实际情况动态微调。

上述亚马逊云科技“生成式AI创新中心
”中国区人士介绍
，项目量产后，通常会涌现出大量Badcase（与预期不同的坏案例） 。这时候需要评估Badcase案例的出现原因 ，后续通过技术方案减少Badcase出现几率
。

其四
，成果监测。ROI是贯穿生成式AI项目生命周期的关键指标 。其中又分成静态
、动态指标
。

技术基准测试指标通常是静态的，业务指标则是动态的。它可能涉及用户增长、产品口碑等市场反馈 。上述亚马逊云科技“生成式AI创新中心”中国区人士介绍 ，团队必须确保交付项目的技术效率达标
。因此
，在硬性技术基准测试时，团队会在PoC阶段就和客户讨论并确定清晰定义可量化的成功标准——如模型准确率提升 ，文档处理时间缩短。

而动态业务指标
，更多取决于企业自身的产品设计 、市场策略和运营能力 。这需要和企业客户共同努力。

企业内部组织僵化也会影响上述四个步骤的实施效率
。如何打破组织沉疴？

亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi（肖恩·南迪）在一场小规模论坛提到——可以组建一个特殊的自主团队，任命一位全权负责的专职负责人 ，建立明确防护措施代替审批流程
，通过客户反馈来衡量项目成功与否。

这也是一些中国科技公司管理层的看法 。某头部科技公司的一位算法负责人对我们表示，企业可以单独成立一个开发AI应用的小团队
。由这个团队独立完成一些AI应用Demo（样品）。原因是 ，有能力、有想法的人做尝试，这个过程会催生出很多意料之外的创新 。

数据
，正在成为决定成败的关键

场景评估
、技术选型、量产优化 、成功监测——这是企业生成式AI项目落地全周期的四个关键步骤
。然而一个贯穿项目生命周期前后的决定因素是：数据准备。

因为，在相同模型条件下 ，企业专有数据才是真正的竞争优势 。

前述科技公司算法负责人提到
，他拜访客户时，遇到一些非常有远见的CIO和CTO ，他们2023年以前就开始重视数据治理
。因为
，“不管AI技术未来如何变，整理好数据都是必要的。 ”

企业需要做好数据准备和数据治理 。数据治理就像资源分类——把企业杂乱无章的原始数据（包括文本
、图片、视频等）打标分类 ，整理成连续的结构化 、半结构化数据
。再喂给大模型
，让它产出符合业务需求的高质量内容。不做好数据治理，AI“幻觉
”（大模型由于数据错误等因素胡说八道）概率会变高 ，AI应用更是容易错误百出 。

不过
，目前困扰很多企业的核心问题是数据准备和数据治理的成本
、难度极高，需要行业专家参与是普遍共识。

前述大型央企集团CIO介绍 ，他们目前思考的一条路径是，不盲目地追求数据的“量”
，而是追求数据的“质 ”
。他们希望筛选出小样本，但极精准、高质量的数据 ，尤其是能体现业务核心逻辑 、适合机器学习的数据。但这需要对行业know-how（行业经验）有极强的理解
，对模型特性深刻洞察的专家 。

这种高质量的数据治理，要引入专业数据治理公司 ，付出高昂的人力成本
、时间成本
。一位云厂商大模型产品负责人曾感慨
，一些无法通过算法自动标注的复杂数据，需要交给专业懂行的人 ，靠人工标注完成。极端情况下
，一条数据标注成本就超过100元 。

不过，亚马逊云科技为代表的云厂商正在提供全面的数据基础能力（如数据处理、数据集成 、数据库优化等工具） ，帮助企业客户降低数据准备的成本
。

上一轮数字化转型（2021年之前）
，云厂商搭建的数据中台常被诟病是“基建摆设
”。企业数据存放在数据中台后，并没有被真正充分利用 。原因是 ，传统数据工具很难处理企业内部庞杂且有价值的非结构化数据
。

生成式AI在改变这个问题。大语言模型
、向量数据库、多模态数据湖，这些新技术能理解 、挖掘、盘活企业数据基建中存放的非结构化数据资产 。数据因此能与业务结合
，真正产生价值
。

比如，货拉拉拥有海量的
、非结构化的客服对话数据。如何有效利用这些数据一直是巨大的挑战 。货拉拉利用了包括亚马逊云科技的Amazon Nova等大语言模型 ，将非结构化的对话数据
，转换为根据对话意图关联的“图结构数据”。

简单理解，这可以把海量、杂乱的非结构化对话数据 ，转化为高质量 、有结构的“AI可用数据 ”
。这大幅提升了后续AI应用的效果。目前
，货拉拉海外业务中，针对15个业务的生成式AI应用已上线 。比如 ，通过大语言模型进行质检
，货拉拉质检覆盖抽样率提升了10倍，更容易检测业务运营中的问题
。

“小步试错
、持续迭代
”也在成为一种相对务实 ，且能降低门槛的数据准备思路。

以某中国出海游戏厂商为例
，它有大量海外用户，不同国家的玩家语言不通 ，但他们希望在游戏中实时沟通 。因此，实时语音转文字
，再进行翻译功能成为刚需
。

亚马逊云科技和这家游戏厂商采取了小步快跑的策略。先让功能快速上线，再在各种复杂场景中 ，逐步完成数据和产品的迭代 。

一个来自中国企业CIO们的共识是——为AI时代而治理的数据
，与过去的数字化转型阶段有本质区别
。数据正在从过去利用率极低的沉没资产，变成与业务紧密相关的战略资产 ，它将决定企业智能化转型的成败。

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