现在都说AI厉害，特别是生成式AI。但是，你真让它干点正经活，它有时候会不靠谱。你让它帮你写个行业分析，它可能给你编一堆数据出来。而且，运行这些大模型的成本很高，烧钱得很。业务部门不敢把核心工作都交给它。
所以，聪明的办法是把好几种AI技术合在一起用。这就是“复合型AI”。
复合型AI：单靠一个生成式模型，不靠谱
它的工作原理是这样的：让不同的AI技术干自己擅长的事，互相配合。
举个例子，做一个智能客服。
- 第一步，我们用知识图谱技术，把你公司所有的产品手册、规章制度、常见问答都整理好，变成一张巨大的、机器能看懂的“知识网”。这张网里的信息都是准确的。
- 第二步，我们再用生成式AI，就是我们常说的大模型，来负责跟用户聊天。它的任务是理解用户说的话，然后去那张“知识网”里找标准答案。
- 第三步，生成式AI找到答案后，再用像真人聊天一样的语气说给用户听。
你看，这样一来，生成式AI就没机会瞎编了，因为它说的每一句话都有依据。知识图谱保证了内容的准确性，生成式AI保证了沟通的流畅性。这就好比一个团队里，既有能说会道的销售，也有严谨较真的技术支持，两个人配合，活才能干得漂亮。
这么做，能大大提高AI系统的可靠性。只依赖一个生成式模型的公司，还在为它偶尔“发疯”头疼。而懂得组合不同技术的公司，已经能让AI稳定地干活，创造价值了。这中间的差距，未来会越来越大。
多模型策略：工具箱里不能只有一把锤子
一个AI模型解决不了公司所有的问题。
这就像一个修理工的工具箱，里面不能只有一把锤子。你要拧螺丝，就得用螺丝刀；要紧螺母，就得用扳手。AI模型也是一个道理，不同的任务需要用不同的模型。
比如，
- 市场部写广告文案，需要一个想象力丰富、懂营销的创意模型。
- 法务部审核合同，需要一个逻辑严谨、能找出漏洞的法律模型。
- 工厂做产品质检，需要一个眼睛很尖、能识别瑕疵的视觉模型。
所以，一个公司以后管理十几个AI模型是很正常的事。有的大模型负责处理复杂的通用任务，有的小模型负责处理具体的专门任务。它们组合起来，才能把所有事情都搞定。
但是，问题来了。模型一多，你原来的服务器就顶不住了。它不知道该怎么把计算任务合理地分给CPU、GPU这些不同的芯片，经常手忙脚乱。
怎么办？把原来的系统全拆了，重新盖一个AI专用的机房？这不现实，太折腾了，业务也得停。
其实有个更简单的方法。
- 第一步，你不用动原来的服务器集群，只要在里面加一台或几台带GPU的新机器就行。
- 第二步，用一个统一的“AI智算管理平台”把新旧机器都管起来。
- 第三步，这个平台会自动调度。当有AI任务来的时候，它就把任务扔给GPU去算。当是传统业务的时候，就还用CPU。
这样可以帮你用最少的投入，同时跑起来传统业务和各种AI模型。这样做，响应速度更快，系统也更稳定。
数据投资：真正的宝藏是你的业务数据
AI模型本身不是最重要的，数据才是。
特别是那些平时没人管的非结构化数据。比如，公司里堆积如山的PDF合同、每天产生的客服聊天记录、销售团队的电话录音、仓库里的监控视频。这些东西以前处理起来很麻烦，只能存着，但里面其实藏着巨大的价值。
过去，我们想从几千份合同里找到所有包含特定风险条款的合同，可能得让法务团队看上好几个星期。现在，AI能几分钟就帮你搞定。它能读懂文字、听懂声音、看懂图像。
这就是为什么大家会开始疯狂投资整理自己的数据。
因为市面上的大模型，大家都能买到，技术水平都差不多。你和竞争对手最后比拼的，就是谁的数据更独特、质量更高。谁能把自己的业务数据整理好，喂给AI，谁的AI就会更懂你的业务，也就能创造更大的价值。
具体怎么做呢？
- 第一步，把散落在各个部门的数据收集起来。比如，把销售部的客户沟通记录、市场部的活动反馈、产品部的用户调研报告都汇总到一起。
- 第二步，对这些数据进行清洗和标注。告诉AI，这段录音是客户在投诉，那张图片是产品有划痕。这个过程很繁琐，但必须做。
- 第三步，把整理好的“AI就绪型数据”投入到模型训练或应用中去。
你投入在数据上的每一分钱，都会变成你公司未来的护城河。Gartner预测这个领域的投资会增长20倍，我觉得一点也不夸张。
AI产品化：把AI装进你的产品里去卖钱
AI最终的归宿，是要变成产品或服务的一部分，直接帮你赚钱。
它不应该只是一个在后台默默工作的工具，而应该成为用户能直接感受到的核心功能。
举几个例子：
- 如果你是做在线教育的，可以在App里加一个AI老师。它能根据每个学生的学习进度，自动给他出题，还能一对一解答他的疑问。这样，你的产品就比那些只有录播课的App好用多了。
- 如果你是造汽车的，可以在车里装一个AI助手。它不仅能导航，还能在司机累了的时候主动陪他聊天，提醒他集中注意力。这会成为你汽车的一大卖点。
- 如果你是做电商的，可以做一个AI搭配顾问。用户上传自己的照片，AI就能根据他的身材和风格，推荐最适合他的衣服。
很明显，把AI和业务结合起来是必然的。
但是，很多公司自己没有能力从零开始开发AI，招人太贵，技术也太复杂。
一个性价比高的方法是，用一个成熟的“大模型开发平台”。
这东西就像一个AI应用的“半成品工厂”。它把很多复杂的技术都预先做好了，变成一个个模块。
- 第一步，你的工程师不需要研究底层算法，可以直接在这个平台上，像搭积木一样，把需要的功能模块组合起来。
- 第二步，把你们公司自己的业务数据（就是我们上一节说的那些宝藏）放进去，让这个应用更懂你的业务。
- 第三步，快速开发出AI应用，然后把它集成到你的主要产品里去。
用这种平台，可以让你更快地开发和运营AI应用，把AI真正变成推动收入增长的动力。
总而言之，别再只盯着技术参数了。真正的关键在于，谁能先把这些技术变成用户愿意花钱买的价值。
