AI行業(yè)陷重大危機！批量一體機交付翻車，企業(yè)淪為“冤大頭”

AI行業(yè)最近的日子，可謂是一地雞毛，斥資幾十上百萬入手的AI一體機，沒發(fā)揮半點實際作用，反倒成了倉庫里的“閑置品”，堆在那里默默吃灰。

這東西說起來也奇怪，不像劣質(zhì)產(chǎn)品那樣會造成直接損失，卻也沒什么實際價值，頗有點像市面上的保健品，食之無味、棄之可惜。

可就是這樣一款“雞肋”產(chǎn)品，背后的市場規(guī)模居然能達到幾千億，不得不說，這大概是中國AI圈獨有的魔幻生態(tài)。

明明投入了巨額成本，最終卻只換來一堆閑置設(shè)備，企業(yè)花的這些錢到底值不值？AI一體機從爆紅到閑置的背后，又藏著哪些不為人知的行業(yè)亂象？

要說AI一體機的崛起，離不開去年爆火的DPK，彼時，DPK的熱度席卷全網(wǎng)，不僅普通大眾爭相體驗，各企事業(yè)單位也跟著跟風，迫切想要用DP技術(shù)為自身賦能。

雖說相關(guān)模型是開源的，但對于很多政企單位而言，數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性是底線，他們需要的是能在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下獨立運行、不依賴外網(wǎng)的設(shè)備，AI一體機也就順勢應(yīng)運而生，成了當時政企采購的“香餑餑”。

最火爆的時候，市場熱度高得離譜，去年2月，有企業(yè)單月就賣出3000余臺AI一體機，合同價值直接突破數(shù)億。

那段時間，整個行業(yè)都彌漫著樂觀情緒，甚至有分析機構(gòu)大膽預測，到2027年，AI一體機的市場規(guī)模將突破5000億，可誰也沒想到，這份繁榮來得快，去得更快。

沒過多久，市場就徹底陷入內(nèi)卷模式，原本標價上百萬的滿血版AI一體機，價格一路暴跌，很快就被打到了10萬級，甚至比之前的殘血版本還要便宜。

放到現(xiàn)在，你在網(wǎng)上隨便一搜，還能找到不少標價僅數(shù)萬的AI一體機，價格縮水之快，讓人咋舌。

而這份繁榮，僅僅維持了小半年，就因為交付災難頻發(fā)、實際使用效果慘淡，徹底崩塌，留下一堆閑置設(shè)備和企業(yè)的無奈。

AI一體機之所以會大量閑置，核心原因之一，就是采購邏輯出了問題，仔細觀察就會發(fā)現(xiàn)，AI一體機的主力客戶，大多是數(shù)字化基礎(chǔ)相對滯后的企業(yè)，以及急于包裝AI概念、美化年報的金融機構(gòu)。

對這些客戶來說，購買AI一體機的核心目的，從來不是為了提升業(yè)務(wù)效率、創(chuàng)造實際價值，更多是為了應(yīng)對信息化考核，或是在年報中增加AI相關(guān)的亮點。

更離譜的是，這類設(shè)備的銷量好壞，根本不取決于市場供需關(guān)系，那些老牌的服務(wù)器硬件巨頭，憑借雄厚的資金實力、豐富的過往交付案例，總能穩(wěn)穩(wěn)出現(xiàn)在采購名單里。

而那些真正致力于提供高質(zhì)量模型的初創(chuàng)AI企業(yè)，即便技術(shù)更優(yōu)，他們的一體機也很難賣出。

畢竟，客戶大多沒有專業(yè)的模型評估團隊，招標時更看重企業(yè)的注冊資本、過往合作經(jīng)歷，而非核心技術(shù)實力。

這就導致了一個尷尬的局面，那就是技術(shù)并不是企業(yè)的護城河，反而是誰更有錢建項目、誰更能熬回款、誰的PPT更會講故事，誰就能搶占市場。

如此一來，很多AI一體機運抵客戶機房后，要么無法通過驗收、難以順利交付，要么就是演示幾次后，就被徹底閑置在角落，淪為浪費。

可以說花大價錢買的不是能解決問題的工具，而是一個能應(yīng)付考核的“擺設(shè)”，妥妥的“冤大頭”。

AI一體機的大量閑置，除了采購邏輯的問題，還離不開雙重困境的疊加，設(shè)備本身的技術(shù)短板，以及客戶自身的能力不足。

一方面，AI一體機本身就存在一定的技術(shù)問題，所謂的“一站式交付、簡易使用”，更多是宣傳噱頭，實際使用起來，往往會出現(xiàn)各種bug，難以滿足企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求。

另一方面，大部分客戶數(shù)字化基礎(chǔ)太過薄弱，企業(yè)內(nèi)部缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)，恰恰是AI模型進行檢索、增強、生成和微調(diào)的核心語料。

更關(guān)鍵的是，很多企業(yè)的業(yè)務(wù)人員，根本不具備提示工程的能力，即便設(shè)備正常運行，也不知道如何高效使用，只能讓設(shè)備“躺平”，或許有人會說，是不是模型本身不夠強？

其實不然，AI模型要發(fā)揮大作用，需要滿足一系列條件，可單單是“持續(xù)維護”這一條，就難倒了很多企業(yè)。

相關(guān)的專業(yè)人才，年薪動輒上百萬，不是普通政企能承擔得起的，而且大模型的迭代速度極快，之前被奉為“封神級別”的GPT-4o、o3等，沒多久就被新的模型取代，慢慢無人提及。

更值得警惕的是，DPK一體機的悲劇，似乎正在龍蝦一體機身上重演，如今，在抖音上，你已經(jīng)能刷到不少廠商投放的龍蝦一體機廣告，宣傳話術(shù)依舊誘人，仿佛這款設(shè)備能解決企業(yè)所有的AI需求。

龍蝦一體機大概率會重蹈DPK的覆轍，經(jīng)歷炒作、跟風、交付翻車、大量閑置的全過程——客戶依舊會因為AI焦慮盲目下單，最終還是落得“竹籃打水一場空”的結(jié)局，而且，和DPK一體機相比，龍蝦一體機的風險可能更甚。

DPK一體機即便失敗，大多只是輸出內(nèi)容不合理、“胡言亂語”，不會造成太大的實際損失；但龍蝦一體機被賦予了執(zhí)行能力，一旦失敗，就可能出現(xiàn)“胡作非為”的情況，比如誤刪企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫、將機密數(shù)據(jù)錯發(fā)給無關(guān)人員等。

也就是說，它不會像DPK那樣安靜地吃灰，更有可能在造成重大業(yè)務(wù)災難后，被企業(yè)強行清退，給企業(yè)帶來難以挽回的損失。

其實說到底，這一切亂象的根源，還是在于開源大模型的不成熟，目前，開源大模型還不足以支撐大規(guī)模的工業(yè)化應(yīng)用，很多時候做到第三、四步，就會陷入循環(huán)、出現(xiàn)報錯，無法持續(xù)輸出有效結(jié)果。

就連接入云端大模型的Open Cloud，也更適合日常辦公場景，并不擅長設(shè)計復雜的工作流編排，而這恰恰是傳統(tǒng)SaaS軟件的核心優(yōu)勢所在。

除此之外，企業(yè)級應(yīng)用往往有著復雜的權(quán)限體系和API限制，龍蝦一體機很難真正深度接入這些應(yīng)用生態(tài)，自然也難以發(fā)揮實際作用。

有人曾提出，Open Cloud可以通過聊天界面發(fā)送指令，讓Cloud Code這類工具自動完成任務(wù)，以此解決企業(yè)的業(yè)務(wù)需求。

但對企業(yè)級應(yīng)用來說，用模糊、充滿歧義的自然語言去控制復雜業(yè)務(wù)，執(zhí)行風險極高。

舉個簡單的例子，一句“幫我把昨天的銷售數(shù)據(jù)整理一下，發(fā)給老板A”，就需要AI猜測時區(qū)、具體的數(shù)據(jù)表、老板的郵箱地址，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)歧義，都可能導致不可挽回的錯誤。

說到底，從DPK一體機到龍蝦一體機，這一系列亂象的核心，從來都不是技術(shù)問題，而是認知問題。

很多企業(yè)都陷入了一個誤區(qū)，以為把AI封裝進一個一體機，就能自動創(chuàng)造價值，卻忽略了AI價值的核心，能否將不確定性的智能，嵌入到確定性的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。

AI本身沒有問題，問題在于企業(yè)如何使用它，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、專業(yè)的使用團隊、完善的業(yè)務(wù)流程，即便花再多的錢，買再先進的設(shè)備，也只能是“竹籃打水一場空”。

與其盲目跟風采購，不如先夯實自身的數(shù)字化基礎(chǔ)，理清業(yè)務(wù)需求，找到AI與業(yè)務(wù)的結(jié)合點，如此來看，AI行業(yè)要想走出這場危機，不僅需要技術(shù)的不斷成熟，更需要企業(yè)認知的覺醒。

畢竟，能創(chuàng)造價值的從來不是設(shè)備本身，而是正確使用設(shè)備的方式。