在平衡雄心與實(shí)用性方面，擴(kuò)大生成式工具的采用規(guī)模一直是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，而2025年，這一挑戰(zhàn)比以往任何時(shí)候都要嚴(yán)峻。爭(zhēng)相采用大型語言模型(LLM)的企業(yè)正面臨新的現(xiàn)實(shí)：擴(kuò)展規(guī)模不僅僅是部署更大的模型或投資前沿工具——而且要以能夠轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)能力和優(yōu)化成本的方式整合AI。成功不僅僅取決于技術(shù)，它還需要文化和運(yùn)營(yíng)上的轉(zhuǎn)變，使AI能力與業(yè)務(wù)目標(biāo)相契合。

擴(kuò)展規(guī)模的迫切性：2025年的不同之處

隨著GenAI從實(shí)驗(yàn)階段發(fā)展到企業(yè)級(jí)部署，企業(yè)正面臨一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。早期采用的興奮感已被保持效率、管理成本和在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持相關(guān)性的實(shí)際挑戰(zhàn)所取代。2025年擴(kuò)展AI規(guī)模的關(guān)鍵在于回答一些棘手的問題：企業(yè)如何使生成式工具在各部門間發(fā)揮影響力?何種基礎(chǔ)設(shè)施能在不造成資源瓶頸的情況下支持AI的增長(zhǎng)?或許最重要的是，團(tuán)隊(duì)如何適應(yīng)AI驅(qū)動(dòng)的工作流程?

成功取決于三個(gè)關(guān)鍵原則：確定明確且高價(jià)值的用例，保持技術(shù)靈活性，以及培養(yǎng)具備適應(yīng)能力的員工隊(duì)伍。成功的企業(yè)不僅僅采用通用AI——它們還制定戰(zhàn)略，使技術(shù)與業(yè)務(wù)需求相契合，并持續(xù)重新評(píng)估成本、性能以及持續(xù)影響所需的文化轉(zhuǎn)變。這種方法不僅僅在于部署前沿工具，它還關(guān)乎在技術(shù)和市場(chǎng)飛速變化的環(huán)境中構(gòu)建運(yùn)營(yíng)韌性和可擴(kuò)展性。

Wayfair和Expedia等公司體現(xiàn)了這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，展示了混合方法如何轉(zhuǎn)變LLM的采用和運(yùn)營(yíng)。通過將外部平臺(tái)與定制解決方案相結(jié)合，這些企業(yè)展示了在敏捷性與精確性之間取得平衡的力量，為其他企業(yè)樹立了榜樣。

結(jié)合定制化與靈活性

構(gòu)建或購(gòu)買GenAI工具的決定往往被描繪為非此即彼的選擇，但Wayfair和Expedia展示了微妙策略的優(yōu)勢(shì)。Wayfair的首席技術(shù)官Fiona Tan強(qiáng)調(diào)了平衡靈活性與特定性的價(jià)值。Wayfair使用谷歌的Vertex AI進(jìn)行通用應(yīng)用，同時(shí)開發(fā)專有工具以滿足特定需求。Tan分享了公司的迭代方法，并闡述了較小、成本效益高的模型在標(biāo)注產(chǎn)品屬性(如面料和家具顏色)方面往往優(yōu)于更大、更昂貴的選項(xiàng)。

同樣，Expedia采用了一個(gè)多供應(yīng)商LLM代理層，允許無縫集成各種模型。Expedia的高級(jí)副總裁Rajesh Naidu將其戰(zhàn)略描述為一種在優(yōu)化成本的同時(shí)保持敏捷性的方式?！拔覀兛偸撬艡C(jī)而動(dòng)，在合理的情況下尋找最佳[模型]，但我們也愿意為自己的領(lǐng)域進(jìn)行構(gòu)建?！盢aidu解釋說。這種靈活性確保了團(tuán)隊(duì)能夠適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求，而不受單一供應(yīng)商的束縛。

這種混合方法讓人想起了20世紀(jì)90年代的ERP演變，當(dāng)時(shí)企業(yè)必須在采用僵化的現(xiàn)成解決方案和重度定制系統(tǒng)以適應(yīng)其工作流程之間做出選擇。當(dāng)時(shí)和現(xiàn)在一樣，成功的企業(yè)認(rèn)識(shí)到了將外部工具與定制開發(fā)相結(jié)合以解決特定運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)的價(jià)值。

核心業(yè)務(wù)功能的運(yùn)營(yíng)效率

Wayfair和Expedia都證明了LLM的真正力量在于能夠帶來可衡量影響的目標(biāo)應(yīng)用。Wayfair使用GenAI豐富其產(chǎn)品目錄，以自主準(zhǔn)確性增強(qiáng)元數(shù)據(jù)。這不僅簡(jiǎn)化了工作流程，還改進(jìn)了搜索和客戶推薦。Tan強(qiáng)調(diào)了另一個(gè)變革性的應(yīng)用：利用LLM分析過時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。由于原始系統(tǒng)設(shè)計(jì)者已不在，GenAI使Wayfair能夠減輕技術(shù)債務(wù)，并在遺留系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)新的效率。

Expedia在客戶服務(wù)和開發(fā)人員工作流程中成功集成了GenAI。Naidu分享說，一個(gè)為呼叫總結(jié)設(shè)計(jì)的定制GenAI工具確保“90%的旅行者可以在30秒內(nèi)聯(lián)系到客服”，從而顯著提高了客戶滿意度。此外，GitHub Copilot已在全企業(yè)范圍內(nèi)部署，加速了代碼生成和調(diào)試。這些運(yùn)營(yíng)收益凸顯了將GenAI能力與明確且高價(jià)值的商業(yè)用例相結(jié)合的重要性。

硬件在GenAI中的作用

擴(kuò)展LLM時(shí)，硬件方面的考慮往往被忽視，但它們?cè)陂L(zhǎng)期可持續(xù)性中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。Wayfair和Expedia目前都依賴云基礎(chǔ)設(shè)施來管理其GenAI工作負(fù)載。Tan指出，Wayfair繼續(xù)評(píng)估谷歌等云提供商的可擴(kuò)展性，同時(shí)關(guān)注未來對(duì)本地化基礎(chǔ)設(shè)施的潛在需求，以更高效地處理實(shí)時(shí)應(yīng)用。

Expedia的方法也強(qiáng)調(diào)了靈活性。該公司主要托管在AWS上，并采用了一個(gè)代理層來動(dòng)態(tài)地將任務(wù)路由到最合適的計(jì)算環(huán)境。該系統(tǒng)在性能與成本效率之間取得了平衡，確保了推理成本不會(huì)失控。Naidu強(qiáng)調(diào)了這種適應(yīng)性的重要性，因?yàn)槠髽I(yè)級(jí)GenAI應(yīng)用變得越來越復(fù)雜，需要更高的處理能力。

對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)注反映了企業(yè)計(jì)算的更廣泛趨勢(shì)，讓人想起了從單體數(shù)據(jù)中心向微服務(wù)架構(gòu)的轉(zhuǎn)變。隨著Wayfair和Expedia等公司擴(kuò)展其LLM能力，它們展示了在云可擴(kuò)展性與邊緣計(jì)算和定制芯片等新興選項(xiàng)之間取得平衡的重要性。

培訓(xùn)、治理和變革管理

部署LLM不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)——它也是一項(xiàng)文化挑戰(zhàn)。Wayfair和Expedia都強(qiáng)調(diào)了培養(yǎng)組織對(duì)采用和整合GenAI工具的準(zhǔn)備工作的重要性。在Wayfair，全面的培訓(xùn)確保各部門員工能夠適應(yīng)新的工作流程，特別是在客戶服務(wù)等領(lǐng)域，AI生成的回復(fù)需要人工監(jiān)督以匹配公司的語氣和語調(diào)。

Expedia通過成立負(fù)責(zé)任AI委員會(huì)來監(jiān)督所有與GenAI相關(guān)的重大決策，從而將治理工作更進(jìn)一步。該委員會(huì)確保部署符合道德準(zhǔn)則和業(yè)務(wù)目標(biāo)，在整個(gè)企業(yè)中培養(yǎng)信任。Naidu強(qiáng)調(diào)了重新思考衡量GenAI有效性的指標(biāo)的重要性。傳統(tǒng)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)往往不足，促使Expedia采用與業(yè)務(wù)目標(biāo)更一致的精確度和召回率指標(biāo)。

這些文化適應(yīng)對(duì)于GenAI在企業(yè)環(huán)境中的長(zhǎng)期成功至關(guān)重要。單靠技術(shù)無法推動(dòng)轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型需要一個(gè)能夠利用GenAI能力的員工隊(duì)伍，以及一個(gè)確保負(fù)責(zé)任實(shí)施的治理結(jié)構(gòu)。

擴(kuò)展成功的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

Wayfair和Expedia的經(jīng)驗(yàn)為任何希望有效擴(kuò)展LLM的企業(yè)提供了寶貴教訓(xùn)。這兩家公司都證明，成功的關(guān)鍵在于確定明確的商業(yè)用例、在技術(shù)選擇上保持靈活性，以及培養(yǎng)適應(yīng)文化。它們的混合方法為在創(chuàng)新與效率之間取得平衡提供了模型，確保了GenAI投資能夠帶來切實(shí)成果。

2025年擴(kuò)展AI規(guī)模之所以成為前所未有的挑戰(zhàn)，是因?yàn)榧夹g(shù)和文化變革的速度。今天定義成功AI部署的混合策略、靈活基礎(chǔ)設(shè)施和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)文化，將為下一波創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)?，F(xiàn)在建立這些基礎(chǔ)的企業(yè)不僅將擴(kuò)展AI，它們還將擴(kuò)展韌性、適應(yīng)性和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

展望未來，推理成本、實(shí)時(shí)能力和不斷演變的基礎(chǔ)設(shè)施需求等挑戰(zhàn)將繼續(xù)塑造企業(yè)級(jí)GenAI的格局。正如Naidu恰如其分地指出：“GenAI和LLM對(duì)我們來說將是一項(xiàng)長(zhǎng)期投資，并且已使我們?cè)诼糜晤I(lǐng)域脫穎而出。我們必須意識(shí)到，這將需要有意識(shí)地優(yōu)先安排投資，并深入了解用例?！?/p>