AI行業(yè)最近的日子,可謂是一地雞毛,斥資幾十上百萬入手的AI一體機,沒發(fā)揮半點實際作用,反倒成了倉庫里的“閑置品”,堆在那里默默吃灰。
這東西說起來也奇怪,不像劣質(zhì)產(chǎn)品那樣會造成直接損失,卻也沒什么實際價值,頗有點像市面上的保健品,食之無味、棄之可惜。
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可就是這樣一款“雞肋”產(chǎn)品,背后的市場規(guī)模居然能達到幾千億,不得不說,這大概是中國AI圈獨有的魔幻生態(tài)。
明明投入了巨額成本,最終卻只換來一堆閑置設(shè)備,企業(yè)花的這些錢到底值不值?AI一體機從爆紅到閑置的背后,又藏著哪些不為人知的行業(yè)亂象?
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要說AI一體機的崛起,離不開去年爆火的DPK,彼時,DPK的熱度席卷全網(wǎng),不僅普通大眾爭相體驗,各企事業(yè)單位也跟著跟風,迫切想要用DP技術(shù)為自身賦能。
雖說相關(guān)模型是開源的,但對于很多政企單位而言,數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性是底線,他們需要的是能在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下獨立運行、不依賴外網(wǎng)的設(shè)備,AI一體機也就順勢應運而生,成了當時政企采購的“香餑餑”。
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最火爆的時候,市場熱度高得離譜,去年2月,有企業(yè)單月就賣出3000余臺AI一體機,合同價值直接突破數(shù)億。
那段時間,整個行業(yè)都彌漫著樂觀情緒,甚至有分析機構(gòu)大膽預測,到2027年,AI一體機的市場規(guī)模將突破5000億,可誰也沒想到,這份繁榮來得快,去得更快。
沒過多久,市場就徹底陷入內(nèi)卷模式,原本標價上百萬的滿血版AI一體機,價格一路暴跌,很快就被打到了10萬級,甚至比之前的殘血版本還要便宜。
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放到現(xiàn)在,你在網(wǎng)上隨便一搜,還能找到不少標價僅數(shù)萬的AI一體機,價格縮水之快,讓人咋舌。
而這份繁榮,僅僅維持了小半年,就因為交付災難頻發(fā)、實際使用效果慘淡,徹底崩塌,留下一堆閑置設(shè)備和企業(yè)的無奈。
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AI一體機之所以會大量閑置,核心原因之一,就是采購邏輯出了問題,仔細觀察就會發(fā)現(xiàn),AI一體機的主力客戶,大多是數(shù)字化基礎(chǔ)相對滯后的企業(yè),以及急于包裝AI概念、美化年報的金融機構(gòu)。
對這些客戶來說,購買AI一體機的核心目的,從來不是為了提升業(yè)務(wù)效率、創(chuàng)造實際價值,更多是為了應對信息化考核,或是在年報中增加AI相關(guān)的亮點。
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更離譜的是,這類設(shè)備的銷量好壞,根本不取決于市場供需關(guān)系,那些老牌的服務(wù)器硬件巨頭,憑借雄厚的資金實力、豐富的過往交付案例,總能穩(wěn)穩(wěn)出現(xiàn)在采購名單里。
而那些真正致力于提供高質(zhì)量模型的初創(chuàng)AI企業(yè),即便技術(shù)更優(yōu),他們的一體機也很難賣出。
畢竟,客戶大多沒有專業(yè)的模型評估團隊,招標時更看重企業(yè)的注冊資本、過往合作經(jīng)歷,而非核心技術(shù)實力。
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這就導致了一個尷尬的局面,那就是技術(shù)并不是企業(yè)的護城河,反而是誰更有錢建項目、誰更能熬回款、誰的PPT更會講故事,誰就能搶占市場。
如此一來,很多AI一體機運抵客戶機房后,要么無法通過驗收、難以順利交付,要么就是演示幾次后,就被徹底閑置在角落,淪為浪費。
可以說花大價錢買的不是能解決問題的工具,而是一個能應付考核的“擺設(shè)”,妥妥的“冤大頭”。
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AI一體機的大量閑置,除了采購邏輯的問題,還離不開雙重困境的疊加,設(shè)備本身的技術(shù)短板,以及客戶自身的能力不足。
一方面,AI一體機本身就存在一定的技術(shù)問題,所謂的“一站式交付、簡易使用”,更多是宣傳噱頭,實際使用起來,往往會出現(xiàn)各種bug,難以滿足企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求。
另一方面,大部分客戶數(shù)字化基礎(chǔ)太過薄弱,企業(yè)內(nèi)部缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù),恰恰是AI模型進行檢索、增強、生成和微調(diào)的核心語料。
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更關(guān)鍵的是,很多企業(yè)的業(yè)務(wù)人員,根本不具備提示工程的能力,即便設(shè)備正常運行,也不知道如何高效使用,只能讓設(shè)備“躺平”,或許有人會說,是不是模型本身不夠強?
其實不然,AI模型要發(fā)揮大作用,需要滿足一系列條件,可單單是“持續(xù)維護”這一條,就難倒了很多企業(yè)。
相關(guān)的專業(yè)人才,年薪動輒上百萬,不是普通政企能承擔得起的,而且大模型的迭代速度極快,之前被奉為“封神級別”的GPT-4o、o3等,沒多久就被新的模型取代,慢慢無人提及。
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更值得警惕的是,DPK一體機的悲劇,似乎正在龍蝦一體機身上重演,如今,在抖音上,你已經(jīng)能刷到不少廠商投放的龍蝦一體機廣告,宣傳話術(shù)依舊誘人,仿佛這款設(shè)備能解決企業(yè)所有的AI需求。
龍蝦一體機大概率會重蹈DPK的覆轍,經(jīng)歷炒作、跟風、交付翻車、大量閑置的全過程——客戶依舊會因為AI焦慮盲目下單,最終還是落得“竹籃打水一場空”的結(jié)局,而且,和DPK一體機相比,龍蝦一體機的風險可能更甚。
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DPK一體機即便失敗,大多只是輸出內(nèi)容不合理、“胡言亂語”,不會造成太大的實際損失;但龍蝦一體機被賦予了執(zhí)行能力,一旦失敗,就可能出現(xiàn)“胡作非為”的情況,比如誤刪企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫、將機密數(shù)據(jù)錯發(fā)給無關(guān)人員等。
也就是說,它不會像DPK那樣安靜地吃灰,更有可能在造成重大業(yè)務(wù)災難后,被企業(yè)強行清退,給企業(yè)帶來難以挽回的損失。
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其實說到底,這一切亂象的根源,還是在于開源大模型的不成熟,目前,開源大模型還不足以支撐大規(guī)模的工業(yè)化應用,很多時候做到第三、四步,就會陷入循環(huán)、出現(xiàn)報錯,無法持續(xù)輸出有效結(jié)果。
就連接入云端大模型的Open Cloud,也更適合日常辦公場景,并不擅長設(shè)計復雜的工作流編排,而這恰恰是傳統(tǒng)SaaS軟件的核心優(yōu)勢所在。
除此之外,企業(yè)級應用往往有著復雜的權(quán)限體系和API限制,龍蝦一體機很難真正深度接入這些應用生態(tài),自然也難以發(fā)揮實際作用。
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有人曾提出,Open Cloud可以通過聊天界面發(fā)送指令,讓Cloud Code這類工具自動完成任務(wù),以此解決企業(yè)的業(yè)務(wù)需求。
但對企業(yè)級應用來說,用模糊、充滿歧義的自然語言去控制復雜業(yè)務(wù),執(zhí)行風險極高。
舉個簡單的例子,一句“幫我把昨天的銷售數(shù)據(jù)整理一下,發(fā)給老板A”,就需要AI猜測時區(qū)、具體的數(shù)據(jù)表、老板的郵箱地址,任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)歧義,都可能導致不可挽回的錯誤。
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說到底,從DPK一體機到龍蝦一體機,這一系列亂象的核心,從來都不是技術(shù)問題,而是認知問題。
很多企業(yè)都陷入了一個誤區(qū),以為把AI封裝進一個一體機,就能自動創(chuàng)造價值,卻忽略了AI價值的核心,能否將不確定性的智能,嵌入到確定性的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。
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AI本身沒有問題,問題在于企業(yè)如何使用它,沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、專業(yè)的使用團隊、完善的業(yè)務(wù)流程,即便花再多的錢,買再先進的設(shè)備,也只能是“竹籃打水一場空”。
與其盲目跟風采購,不如先夯實自身的數(shù)字化基礎(chǔ),理清業(yè)務(wù)需求,找到AI與業(yè)務(wù)的結(jié)合點,如此來看,AI行業(yè)要想走出這場危機,不僅需要技術(shù)的不斷成熟,更需要企業(yè)認知的覺醒。
畢竟,能創(chuàng)造價值的從來不是設(shè)備本身,而是正確使用設(shè)備的方式。
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