企业 AI 项目为何常“亏本”？背后数据基础是关键 尽管生成式 AI 投资热潮不断，但真正产生可持续商业回报的项目仍然少数。专家指出，问题核心不在模型，而在企业的数据基础薄弱、标注成本高以及运营复杂。许多企业投入巨额资金训练模型，却因缺乏高质量数据和清晰落地场景而难以盈利。 成功的 AI 项目需关注三点： 1️⃣ 数据是否结构化、可长期使用并可标注； 2️⃣ 模型上线场景是否高频、可复用； 3️⃣ 成本回收路径是否清晰，仅训练模型并不等于盈利。 盲目跟风可能造成“烧钱模型、无收益场景”的局面，企业需明确定位是工具升级还是战略转型。 此外，AI 项目不仅是技术投入，还涉及运营、合规和用户适配。企业应结合行业特点设计落地方案，并预留持续优化和数据更新能力，才能真正实现商业价值。 🔹 你认为企业在 AI 时代，更应该把 AI 当作“工具升级”还是“战略转型”？ 生成式AI 商业回报 数据基础设施 项目失败