编者按
AI Expo 2026作为全球领先的AI与大数据盛会，其第二天议程清晰揭示了行业风向标：从生成式AI的狂热追捧，转向务实的生产部署。这不仅是技术迭代，更是企业数字化转型的现实考验。编者认为，随着监管加强和成本压力，企业需平衡创新与可靠性，方能在AI浪潮中脱颖而出。本文基于展会报道，结合行业洞察，深度剖析这一关键转折。
展会概述：伦敦AI市场的转型信号
2026年2月5日，伦敦AI与大数据博览会（AI & Big Data Expo）暨数字转型周（Digital Transformation Week）第二天拉开帷幕。不同于首日的概念展示，本日焦点转向'从实验试点到AI生产'，吸引了数千名企业高管、开发者和决策者。作者Ryan Daws在AI News的报道中指出，早期的生成式AI兴奋已渐趋理性，企业正直面将这些强大工具嵌入现有IT栈的实际摩擦。
早期对生成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栈的摩擦。第二天会议更少关注大型语言模型，转而聚焦生产化。
展会现场，参展商从演示炫酷的聊天机器人，转向展示可扩展的AI管道、混合云部署方案和边缘计算集成。这反映出AI市场成熟度提升：根据Gartner最新预测，到2027年，80%的企业AI项目将从PoC（概念验证）转向生产，但仅有30%能成功规模化。
关键议程：生产部署的核心挑战
当天多个平行论坛深入探讨AI生产化的痛点。首先是'AI Ops：从DevOps到AIOps'分会场，专家强调监控和可观测性在生产环境中的重要性。譬如，Databricks的工程师分享了如何利用Lakehouse架构，将实验性LLM微调模型无缝迁移到生产集群，避免数据漂移和模型退化。
另一个热点是'安全与合规：生产AI的守护者'。随着欧盟AI法案（EU AI Act）2026年生效，企业面临更严苛的透明度和偏见审计要求。IBM Watson的演讲嘉宾透露，他们的Guardrails工具已在多家Fortune 500企业部署，用于实时检测幻觉（hallucination）和毒性输出，确保生产AI合规。
此外，'边缘AI与实时生产'主题吸引了物联网从业者。Arm和NVIDIA联合展示的Neuromorphic芯片方案，将生成式AI从云端推向设备端，适用于自动驾驶和智能制造场景。这标志着AI生产不再局限于数据中心，而是向分布式、低延迟架构演进。
行业背景：AI从泡沫到价值实现
回溯AI发展，2023年的ChatGPT热潮点燃了生成式AI革命，但随之而来的是'AI冬天'隐忧。麦肯锡报告显示，2025年仅有15%的AI试点进入生产，主要瓶颈包括：高昂的GPU成本（训练一个GPT-4级模型需数百万美元）、数据隐私风险（如GDPR罚款）和人才短缺。
2026年，技术栈趋于标准化：Kubernetes主导容器编排，Ray和Kubeflow成为MLOps首选。开源社区贡献显著，如Hugging Face的Transformers库已集成生产级推理引擎，支持TensorRT和ONNX优化。同时，云厂商加速布局——AWS SageMaker、Azure ML和Google Vertex AI提供端到端管道，降低部署门槛。
中国企业亦紧跟步伐，阿里云的通义千问和百度文心一言已从实验转向行业应用，如金融风控和医疗影像诊断。全球来看，生产AI的投资回报率正从概念炒作转向量化价值：Forrester数据显示，成功部署的企业平均ROI达250%。
专家观点与未来展望
展会圆桌讨论中，Salesforce CTO指出：“AI生产不是技术问题，而是组织变革。”企业需建立跨职能团队，融合数据科学家、DevOps工程师和业务专家。同时，'影子AI'（未经IT批准的工具使用）风险凸显，需通过治理平台如Collibra实现统一管理。
编者分析：2026年是AI生产化的分水岭。生成式AI虽仍为核心，但多模态模型（如Sora视频生成）和Agentic AI（自主代理）将主导下一波浪潮。挑战犹存，如量子计算干扰和能源消耗，但机遇更大——预计到2030年，AI将贡献全球GDP 15.7万亿美元（PwC数据）。
展望AI Expo 2026剩余日程，预计将聚焦可持续AI和伦理治理。企业领袖应以此为鉴，加速试点转化，抢占生产先机。
结语
AI Expo 2026第二天不仅是技术盛宴，更是行业觉醒的镜像。从实验到生产，AI正步入价值时代。
本文编译自AI News，作者Ryan Daws，原文日期2026-02-06。