2026-09-10 · 来源：{'name': 'deep-siliconangle.com/feed/?paged=6', 'url': 'https://siliconangle.com/2026/08/27/enterprise-ai-stalls-last-mile-value-lags-capability-dominodatalab/'}
AI能力几乎在各个领域全面进步,但企业AI的部署往往止步于真正承载营收的业务流程之外,回报持续落后于投入,迫使企业重新思考如何衡量AI成功。
企业人工智能正遭遇一个持续存在的落差:技术不断进步,商业成效却未能跟上。SiliconANGLE于2026年8月27日发布的一份报告发现,AI能力几乎在各个领域都在突飞猛进,但其产生的回报仍落后于企业的真金白银投入。报告认为,这一缺口从根本上说并非模型问题,而是"最后一公里"问题。
这一区别至关重要。报告指出,AI系统正越来越多地进入生产环境,但部署往往止步于那些真正承载营收、创新与风险的业务流程之外。在孤立测试中表现出色的模型,并未接入决定企业能否盈利、能否打造新产品、能否管控风险的实际运营工作流。报告称,技术成功与商业影响之间的这种脱节,正在重塑企业衡量AI成功的方式。
报告将这一转变归结为衡量标准的转变:回报的评判正从模型本身转向关键任务工作流。报告还指出,这一缺口在某些特定行业中尤为突出。
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