DIY 平台：重新发明轮子的陷阱

[sumonasumonakha.t]

许多 IT 领导者在经历了上述一种或所有反模式后，会认识到需要一个完整的 AI 平台。然而，他们经常犯下选择 DIY 路径的错误。但构建一个集成的 AI 平台是一项艰巨的任务，充满了巨大的集成挑战、技术债务和代价高昂的延迟。

云革命教会了我们一个重要的教训：企业应该专注于创造价值的活动，而不是重新发明基础设施。如今，没有哪家理智的企业会试图建立自己的全球云基础设施，而不是使用 AWS 等经过验证的供应商。同样，组织应该使用现有的、强大的 AI 平台，这些平台已经提供了基本要素——可扩展性、安全性以及数据、AI 和自动化之间的无缝集成——开箱即用。

聪明的企业知道，投资构建这些基础工具会分散注意力。他们的重点应该放在为客户开 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 发差异化产品和服务上，而不是陷入可能让他们倒退数十年的项目。

为什么这么多企业陷入这些反模式？
这也许并不令人意外。媒体不断炒作法学硕士，痴迷于数十亿个参数和引人注目的用例，这分散了 IT 领导者的注意力，使他们看不到人工智能真正需要的更广泛系统。结果呢？人们误以为仅拥有法学硕士就足够了，而隐藏了推动真正可扩展成果所需的更复杂、更集成的人工智能系统。

想想 20 世纪早期的汽车行业：虽然内燃机具有革命性，但仅靠发动机并不能造就汽车。汽车需要轮胎、转向和变速箱——所有这些集成部件共同构成了一台功能齐全的机器。同样，微处理器从根本上改变了计算，但如果没有与内存、I/O 设备和软件集成，它只是一个孤立的组件。只有当这些部件组合在一起形成一个完整的计算机系统时，微处理器的强大功能才能实现。同样的原则也适用于企业中的 AI：LLM 具有开创性，但如果没有更广泛的系统——数据流、业务逻辑、自动化和工作流集成——它们仍然是不完整的。