每周，我都会看到华丽的演示筹集数百万美元。但没有人谈论演示之外发生的事情。 大多数人工智能公司在“哇”和“有效”之间的差距中死去。 演示之所以有效，是因为： - 使用案例是精心挑选的 - 受控环境 - 虚拟或没有真实用户数据 - 零边缘案例 - 几乎完美的演示条件 实际上，生产需要： - 数据治理和安全 - 访问控制和权限 - 错误处理和可观察性 - 与遗留系统的集成 - 遵守法规 - 可靠性和正常运行时间！！ 差距不在于模型，因为它们已经具备足够强大的能力。差距在于真正的软件工程。 你不能通过氛围编码来应对企业安全。你不能通过提示来绕过合规性。你不能通过演示来消除生产复杂性。 这就是为什么大多数人工智能试点项目从未扩展。 理解这一差距的团队将构建即使在无人关注时也能可靠工作的系统！ 这就是真正的机会所在。