伦敦AI与大数据博览会暨数字转型周（AI & Big Data Expo and Digital Transformation Week）第二天，现场氛围从前一天的创新热议转向务实落地。主题聚焦“从实验试点到AI生产部署”（Moving experimental pilots to AI production），反映出AI行业正处于关键转折点。早期生成式AI如ChatGPT带来的轰动效应正在消退，企业决策者们开始直面将这些强大工具融入现有IT基础设施的现实挑战。
展会概览：转型中的AI市场
本次博览会于2026年2月在伦敦举办，吸引了全球数千名AI从业者、企业高管和技术领袖。第二天议程减少了对大型语言模型（LLM）的炒作，转而强调生产级部署的痛点与解决方案。Ryan Daws的报道捕捉到这一转变：市场从“兴奋期”进入“幻灭之谷”后，正加速向“生产坡道”攀升。
早期对生成式模型的兴奋正在消退。企业领袖现在面临将这些工具融入当前技术栈的摩擦。第二天会议焦点较少关注大型语言模型，转向更多实际应用。
这一动态与Gartner Hype Cycle曲线高度吻合。2023-2025年间，生成式AI经历峰值膨胀，如今企业正处理期望落差，优先考虑可扩展性、数据隐私和成本控制。
企业面临的三大摩擦点
1. 技术栈集成：许多企业遗留系统（如老旧ERP或数据库）难以与AI模型无缝对接。现场一位IBM专家分享，80%的试点项目失败源于API不兼容和数据管道瓶颈。
2. 安全与治理：生成式AI的幻觉（hallucination）和偏见风险放大，在生产环境中不可忽视。欧盟AI法案（EU AI Act）将于2026年生效，推动企业采用风险分级框架。博览会上，微软代表强调零信任架构在AI部署中的作用。
3. ROI与人才短缺：试点易上手，但规模化需巨额投资。麦肯锡报告显示，70%企业AI项目ROI低于预期。人才缺口进一步加剧：全球AI工程师需求预计2026年达200万。
为应对这些，参展商如Google Cloud和AWS推出预配置平台，支持从PoC（概念验证）到MLOps（机器学习运维）的平滑过渡。
关键议题：生产部署的最佳实践
当天亮点包括多场圆桌讨论和案例分享。一场名为“AI从实验室到生产线”的 keynote，由Databricks CEO Ali Ghodsi主讲，他指出：“实验AI是艺术，生产AI是工程。”Ghods强调自动化管道、模型监控和A/B测试的重要性。
另一焦点是边缘AI与联邦学习的应用场景。汽车巨头如大众分享如何在车辆上部署轻量LLM，实现实时决策，而无需云端依赖。这体现了AI从云中心向分布式计算的演进。
此外，数字化转型周的交叉议程探讨AI与IoT、5G的融合。企业如Siemens演示工业AI平台，如何将预测维护从试点扩展到全球工厂网络，节省30% downtime成本。
行业背景：AI成熟化的必然之路
回顾AI发展史，2012年ImageNet突破开启深度学习时代，2022年ChatGPT引爆生成式浪潮。2026年，市场规模预计超5000亿美元（Statista数据），但增长动力转向企业应用。补充背景：中美欧AI竞赛激烈，中国在算力基础设施领先，美国在基础模型创新占优，欧洲注重监管平衡。
这一转变也催生新工具生态：LangChain等框架简化链式调用，Ray等平台优化分布式训练。开源社区贡献显著，Hugging Face模型库已成为生产部署首选。
编者按：AI的下一个黄金十年
AI Expo 2026第二天标志行业从“玩具”到“工具”的跃迁。企业不再追逐下一个GPT，而是构建可持续AI工厂。挑战犹存，但机遇巨大：谁先掌握生产部署，谁将主导未来。建议中国企业借鉴欧美经验，加强MLOps投资，并关注本土数据主权。AI生产化浪潮已来，准备好了吗？
（本文约1050字）
本文编译自AI News