AI烧掉300亿！95%项目白费：数据基建是死穴

生成式AI试点项目：从投入到成效的深层思考

2025年，生成式人工智能（AI）在全球范围内持续受到广泛关注。作为数字经济发展的重要驱动力，生成式AI技术在内容创作、客户服务、市场营销乃至供应链优化等多个领域展现出巨大潜力，尤其对于正积极拓展全球市场的中国跨境行业而言，其创新应用前景更是令人期待。然而，在技术热潮和巨大投入的背后，行业观察也呈现出一些值得我们深思的现象。

有分析指出，2024年全球企业在生成式人工智能试点项目上的投入规模达到300亿至400亿美元。然而，在这些投入中，约95%的项目未能带来可量化的商业回报。这意味着在短短一年内，约300亿美元的资金未能有效转化为预期的商业价值，提示我们技术落地并非一蹴而就，其深层挑战不容忽视。

基础设施的支撑与挑战

一位资深行业专家指出，当前人工智能项目效果未达预期的原因，往往在于企业在技术栈优化上存在方向性偏差。许多企业在追逐最新模型和应用的同时，其底层的技术基础设施，特别是数据处理能力，未能跟上AI大规模运作的需求，导致数据处理速度和成本效益无法满足要求。

过去十年间，许多企业构建的数据分析基础设施，主要服务于较小数据量和可预测的工作负载。这种“分析时代”的架构，在面对生成式AI对持续处理、完整数据集和实时推理的严苛需求时，显得力不从心。生成式AI需要能够以更快的速度、更低的成本处理海量数据，以实现持续的训练、优化和应用。如果底层数据基础设施无法提供稳定高效的支撑，即使拥有最先进的AI模型，也难以充分发挥其潜力。

对于中国的跨境电商、贸易和服务企业而言，这一点尤为关键。每日产生的海量用户行为数据、产品信息、物流追踪数据以及多语言交互内容，都需要一个强大且灵活的数据底座来支撑AI的有效运作。当数据流转不畅、处理效率低下时，AI在个性化推荐、智能客服、自动化营销等方面的效能就会大打折扣。

成本效益的平衡考量

在人工智能的投入中，成本效益是一个绕不开的话题。有分析发现，企业在云端支出中，约有四分之一被浪费在低效的资源使用上，其中很大一部分与数据处理相关。这意味着企业在数据库和分析基础设施上投入了数百亿美元，却可能忽视了使AI在经济上可行的关键环节。

该专家指出，企业通常只能处理其可用数据的20%到30%。因为如果试图处理所有数据，其计算预算将增加5到10倍，这对于大多数企业来说是难以承受的。例如，一家拥有15年客户数据的全球零售巨头，也只能负担得起处理其中30%的数据，这直接导致其AI项目效果未达预期。

这种现象形成了一个循环：数据处理不完整，导致AI产出效果平平；管理层因此对投资回报率产生疑问，进而收紧预算；团队在有限的资源下只能处理更少的数据，最终可能导致试点项目停滞或终止。这深刻揭示，人工智能项目的瓶颈，往往在于其底层架构的支撑能力，而非企业拥抱创新的决心和雄心。

对于中国跨境从业者而言，这意味着在规划AI项目时，必须从一开始就充分考虑数据基础设施的投入和成本效益。如何在海量数据中筛选、清洗、存储和高效处理，同时控制成本，是决定AI项目成败的关键。仅仅追求AI模型和应用层面的创新，而不关注底层数据架构的优化，很可能导致资源浪费和项目受阻。

中国跨境行业的深远启示

在当前复杂的全球市场环境下，中国跨境企业对效率和智能化的需求前所未有。生成式AI无疑提供了强大的工具，但上述观察也为我们敲响了警钟：

重新审视数据战略的重要性： 数据是AI的“燃料”，其质量和可及性直接决定了AI的性能上限。中国跨境企业需要建立清晰的数据战略，确保数据能够被高效地采集、存储、清洗、整合和利用。这包括建立统一的数据平台，打破数据孤岛，提升数据治理能力。
投资现代化数据基础设施： 传统的本地部署或简单云存储可能无法满足生成式AI对数据处理速度、规模和实时性的要求。企业应积极探索和投资基于云原生技术、支持流式处理和大规模并行计算的现代化数据基础设施，为AI提供坚实底座。
平衡技术投入与经济效益： 在AI项目规划初期，进行详细的成本效益分析至关重要。这包括评估数据存储、计算资源、模型训练和部署的实际成本，并与预期收益进行对比。并非所有数据都需要实时、全量处理，找到关键数据并优化其处理流程，是提升投资回报率的有效途径。
构建复合型人才团队： 成功落地AI项目不仅需要AI算法工程师，更需要具备数据工程、数据治理和云架构经验的复合型人才。他们能够理解AI模型的需求，并将其转化为对底层数据基础设施的具体要求，确保技术栈的协同优化。
务实推进，小步快跑： 面对基础设施挑战，企业可以考虑从特定业务场景入手，分阶段、小范围地试点AI应用。例如，可以先从优化某一特定品类的商品描述生成，或某区域的客户服务问答开始，逐步积累经验，验证技术方案和经济可行性，再逐步扩大应用范围。