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，现场氛围从前几日的热烈探讨转向务实落地。主题聚焦于“从实验试点到AI生产化”，反映出AI市场正处于关键转型期。早期生成式AI的狂热已渐趋理性，企业决策者们开始直面将前沿技术融入现有基础设施的现实挑战。
编者按：AI进入'生产力考验'时代
作为AI科技新闻编辑，我们观察到，2023年以来生成式AI如ChatGPT的爆发式增长，让企业蜂拥而上进行概念验证（PoC）。但2026年，行业已从'哇哦时刻'转向'如何赚钱'。此次博览会Day 2的讨论，正是这一转变的缩影。企业不再满足于炫酷Demo，而是寻求可扩展、安全的生产级解决方案。未来，MLOps、AI治理和混合云部署将成为主流，助力AI从实验室走向董事会。
博览会第二天展示了市场清晰转型。生成式模型的早期兴奋正在消退，企业领袖现在面临将这些工具融入当前技术栈的摩擦。Day 2会议较少关注大型语言模型，转向更多实际生产化议题。（原文摘要）
博览会Day 2亮点回顾
本次博览会由Artificial Intelligence News主办，汇聚全球AI领袖、技术专家和企业高管。Day 1可能仍沉浸在最新模型如GPT-5或Llama 4的展示中，但Day 2转向实战。Ryan Daws的报道指出， sessions 减少了对LLM的炒作，转而聚焦生产部署痛点。
典型议题包括：
- AI试点到生产的迁移策略：多家企业分享从PoC到MVP（最小 viable 产品）的经验。例如，金融巨头如何将AI聊天机器人从测试环境推向24/7生产？
- 技术栈集成挑战：现有ERP、CRM系统与AI的兼容性问题。Kubernetes、Docker等容器化工具成为热门解决方案。
- 安全与合规：GDPR、AI法案下的数据隐私。FedML等联邦学习框架被多次提及，避免数据泄露。
一位发言嘉宾直言：“生成式AI不再是玩具，而是企业核心资产。但90%的试点止步于实验室，因为缺乏端到端DevOps管道。”
行业背景：从兴奋到摩擦的必然之路
回顾AI发展史，2012年ImageNet竞赛开启深度学习时代，2022年ChatGPT点燃生成式革命。Gartner曲线显示，生成式AI已过峰值炒作期，进入生产力高原。根据McKinsey 2025报告，70%企业已启动AI试点，但仅20%实现生产部署。主要障碍包括：
1. 成本爆炸：训练LLM需数百万美元GPU，推理阶段Fine-tuning更烧钱。解决方案：模型蒸馏和小模型如Phi-3。
2. 数据质量与偏见：企业数据孤岛多，需RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强准确性。
3. 人才短缺：AI工程师供不应求，推动Low-Code/No-Code平台如LangFlow兴起。
博览会现场，NVIDIA、Google Cloud和AWS展台人气爆棚，展示Vertex AI、SageMaker等生产级工具，帮助企业桥接实验与生产鸿沟。
专家观点与未来展望
企业领袖分享案例：一家零售商用AI优化供应链，从试点节省15%库存成本；医疗公司部署AI影像诊断，准确率达95%，已获FDA批准。这些成功源于标准化MLOps流程：CI/CD管道、监控A/B测试、自动回滚。
然而，挑战犹存。欧盟AI法案将于2026年生效，要求高风险AI透明可审计。美国企业则担忧中美芯片战影响供应链。编者认为，开放源模型如Mistral将成为主流，降低厂商锁定风险。
展望2026后，边缘AI与5G融合将推动实时生产应用，如自动驾驶和智能制造。博览会Day 2发出信号：AI不再是未来，而是当下生产力引擎。企业若不加速转型，将被竞争者甩在身后。
（本文约1050字）
本文编译自AI News，作者Ryan Daws，原文日期2026-02-06。