编者按
在生成式AI风靡全球之际，企业级应用正面临从原型到生产的跨越式挑战。Salesforce副总裁Franny Hsiao的观点一针见血：规模化企业AI并非简单堆砌模型，而是数据工程与治理的综合较量。本文基于AI News报道，结合行业趋势扩展分析，助力读者洞悉AI商业化路径。
企业AI规模化的隐形壁垒
生成式AI的魅力在于其快速原型开发能力。一位工程师只需几小时，即可利用ChatGPT或Llama模型构建聊天机器人或内容生成器。然而，正如Salesforce高管Franny Hsiao所言，将这些原型转化为可靠的企业级资产，才是真正考验。
Scaling enterprise AI requires overcoming architectural oversights that often stall pilots before production, a challenge that goes far beyond model selection. While generative AI prototypes are easy to spin up, turning them into reliable business assets involves solving the difficult problems of data engineering and governance.
Hsiao在AI News访谈中强调，架构失误是首要杀手。许多企业忽略了基础架构设计，导致试点项目在生产环境中崩溃。譬如，模型推理延迟、资源调度不当，或缺乏弹性扩展，都会让AI从"炫技玩具"沦为"生产黑洞"。
Salesforce的AI实践：从Einstein到规模化
Salesforce作为CRM巨头，早于2016年推出Einstein AI平台，已服务数百万用户。该平台整合了生成式AI功能，如Einstein Copilot，帮助销售团队自动化洞察生成。但Hsiao指出，Salesforce的成功源于对数据工程的深度投资。
行业背景来看，企业AI市场正爆发式增长。根据Gartner预测，到2027年，80%的企业将部署生成式AI，市场规模超2000亿美元。然而，麦肯锡报告显示，85%的AI项目无法进入生产阶段，主因数据问题。Salesforce通过Data Cloud平台，构建统一数据湖，实现实时数据同步与治理。这不仅是技术栈，更是企业AI的"护城河"。
Hsiao分享，Salesforce采用模块化架构：前端模型层、中间数据管道层、后端治理层。这种设计确保AI在高并发场景下稳定运行。例如，在Black Friday促销中，Einstein能处理亿级查询，而非崩溃。
数据工程：AI规模化的基石
数据工程是企业AI的"幕后英雄"。Hsiao强调，高质量数据管道是前提。传统ETL（Extract-Transform-Load）已过时，企业需转向ELT与流式处理工具如Apache Kafka或Flink。
补充背景：2025年，数据量预计达175ZB，企业面临"数据沼泽"困境。Salesforce的策略是自动化数据清洗与特征工程，利用AI自身优化数据流。例如，Agentforce平台通过自治代理，实现端到端数据治理，减少人为错误90%。
挑战犹存：多源数据整合、实时性与隐私保护。欧盟GDPR和中国《数据安全法》要求严格合规，Hsiao建议采用联邦学习与差分隐私技术，确保AI在不泄露敏感数据前提下训练。
治理框架：平衡创新与风险
治理是企业AI的"刹车与方向盘"。Hsiao警告，无治理的AI易生幻觉、偏见或安全漏洞。Salesforce的Trust Layer嵌入模型中，提供可解释性与审计追踪。
行业分析：Forrester研究显示，治理成熟企业AIROI高出3倍。最佳实践包括：角色-based访问控制（RBAC）、模型卡片标准化，以及持续监控。展望未来，AI & Big Data Global 2026将聚焦这些议题，Hsiao预计多模态数据治理将成为热点。
编者观点：中国企业如阿里云、腾讯云正加速追赶，推出通义千问与混元模型。但本土化挑战在于数据主权与生态整合。借鉴Salesforce，企业应从"模型中心"转向"数据+治理中心"，方能实现AI规模化。
结语：行动路线图
Hsiao的洞见为企业AI提供清晰路径：1）审计架构短板；2）投资数据工程；3）构建治理闭环；4）迭代试点至生产。生成式AI时代，企业胜者在执行，而非概念。
随着2026年AI浪潮涌来，Salesforce等先行者经验弥足珍贵。企业当借此东风，化挑战为机遇。
本文编译自AI News，原文作者Ryan Daws，日期2026-01-28。