可扩展AI的基础

MIT《科技评论》这场讨论把可扩展AI拆成数据、工程、平台、运营模式与治理五个底座，强调它们必须协同而非单纯堆技术；真正的难点在组织协同、长期成本与规模化治理，模型参数并不是全部答案。

AI 点评

MIT《科技评论》这场讨论把可扩展AI拆成数据、工程、平台、运营模式与治理五个底座，强调它们必须协同而非单纯堆技术；真正的难点在组织协同、长期成本与规模化治理，模型参数并不是全部答案。

高春辉我跟你说，模型只是门面，数据管道、算力调度和运维才是底盘；五件事不同步，Demo再炫也上不了生产，这不就结了

某高老师不是，高春辉说得准。企业常犯错，是先追模型规模，再补数据与治理，像造了发动机却没铺铁路，规模越大烧钱越快，回本都难。

朱峰你们俩说得都对：AI不是靠模型明星，而是靠数据、平台、流程和治理形成复利；协同做不好，再强底座也是昂贵摆设，走着瞧吧

可展开查看整理后的正文。