伦敦AI与大数据博览会暨数字转型周（AI & Big Data Expo and Digital Transformation Week）于2026年举办，其第二天聚焦一个清晰的市场转型信号：从生成式AI的实验性试点，向大规模生产部署的跃进。早期的兴奋——如ChatGPT引发的热潮——正在消退，企业领导者们如今直面现实挑战：如何将这些前沿工具无缝嵌入现有IT栈中，实现可持续价值。
编者按：AI从炒作曲线迈向生产高原
正如Gartner炒作周期所描述，AI技术正从'期望膨胀期'滑向'幻灭低谷'，但这恰恰是成熟的标志。2026年的AI Expo见证了这一转变：不再是炫技演示，而是务实的生产化讨论。编者认为，企业AI成功的关键在于'落地工程'——不仅仅是模型训练，更是全栈集成、治理与运维。忽略这些，AI将沦为昂贵的POC（概念验证）。
会议第二天议题少谈大型语言模型，多聚焦生产部署摩擦。——原文摘录
展会概况与当日亮点
AI Expo 2026由AI News报道，作者Ryan Daws于2月6日撰文记录第二天动态。展会联合举办，吸引全球企业高管、AI从业者和决策者。首日或仍沉浸在生成AI的魔力中，但第二天转向实用：从实验试点（pilots）到AI生产（production）的迁移。
关键session包括：
- 企业AI集成挑战：演讲者分享如何将LLM嵌入ERP、CRM系统，避免'影子AI'风险。
- 数据与治理：强调合规性，如欧盟AI法案对高风险模型的要求。
- 规模化部署：讨论MLOps工具，如Kubeflow、MLflow，帮助自动化从开发到生产的流水线。
参展商展示如NVIDIA的最新AI芯片优化生产负载，及AWS SageMaker的端到端平台，助力企业桥接实验与现实。
行业背景：AI生产化的痛点与机遇
回顾AI发展，2023年生成AI爆发后，企业蜂拥启动试点：营销文案生成、客服聊天机器人等。但2026年，90%的试点仍停留在实验室（Forrester数据）。原因何在？
首先，技术栈摩擦：现有遗留系统（如COBOL主frame）与云原生AI不兼容。企业需重构数据管道，确保实时推理。
其次，成本与ROI：训练LLM耗资巨大，生产中推理延迟和GPU依赖放大开支。专家建议fine-tuning开源模型如Llama 3，降低门槛。
再次，安全与伦理：幻觉（hallucination）、偏见放大风险。生产AI需内置RAG（Retrieval-Augmented Generation）和人类反馈循环。
机遇在于混合云与边缘AI：如Intel的Gaudi3加速器，支持分布式部署。麦肯锡预测，到2030年，AI将贡献15万亿美元GDP，但前提是生产化成功率提升至70%。
专家观点与案例分享
当天一位银行高管分享："我们从GPT试点客服，转为自定义Agent，集成内部知识库，ROI达300%。" 这验证了生产化的价值。
另一焦点是AIOps：AI自我优化生产系统。Dynatrace演示如何用AI监控AI，预测故障。
中国企业视角：阿里云、腾讯云已在国内推动类似转型，强调'AI+行业'模式，如制造业的预测维护。
未来展望：生产AI的下一个十年
AI Expo 2026第二天预示：2026年后，AI将从'工具'变'基础设施'。企业需投资人才——MLOps工程师需求激增200%（LinkedIn数据）。政策支持如美国AI执行令，也加速标准化。
编者分析：成功者将拥抱'AI工厂'概念——标准化流水线生产自定义模型。失败者则困于孤岛试点。展会呼吁：行动起来，从pilot到production，仅一步之遥。
全文约1050字。
本文编译自AI News