生成式人工智能的战略联盟：如何构建并发挥其作用
内容提要
生成式人工智能有潜力每年为经济带来4.4万亿美元的影响。公司应与生成式人工智能提供商建立战略联盟以获取其价值。在选择提供商时，合作、可扩展性、互操作性和可重用性是重要因素。公司应建立灵活的基础设施，监控提供商的表现，设定明确的知识产权界限，并将补偿与结果挂钩。果断行动，成立指导委员会，制定战略联盟手册，进行审计，并指派专职关系经理可以最大化生成式人工智能的收益。
延伸解读
从“买卖”到“共创”：战略联盟的思维转变
文章指出，生成式AI的“自建或购买”模式难以充分释放价值。自建耗时耗力且人才稀缺，购买则需定制。战略联盟要求更高的信任与透明度，通过共同创造、联合规划和风险投资共享来深化合作。例如，某奢侈品零售企业与提供商共享产品数据和客户洞察，共同微调模型，使推荐准确率超99%，转化率提升10-20%。这表明，联盟成功的关键在于将提供商视为共创伙伴，而非传统供应商。
选择提供商：超越单点能力，关注生态适配
文章强调，没有单一提供商能提供所有最佳组件，企业需构建专业提供商网络。选择时应重点关注可扩展性、可重用性和互操作性。可扩展性要求提供商能应对流量增长而不降低性能；可重用性可加速开发30-50%；互操作性确保不同模型和组件无缝集成。此外，还需考虑伦理准则和本地隐私法规。这些标准共同决定了生成式AI生态系统的整体效能，而非单个组件的优劣。
保持控制权：灵活基础设施与明确权责
在依赖提供商能力与避免过度依赖之间取得平衡至关重要。文章建议建立灵活的基础设施，如采用MLOps最佳实践，以便快速集成不同提供商。持续监控模型性能，避免“黑箱”解决方案。明确知识产权边界，界定各方贡献和成果归属。将补偿与可衡量结果挂钩，避免最低消费要求，并包含退出条款和数据可移植性。这些措施有助于企业在联盟中保持自主权，确保战略方向不被提供商左右。
启动行动：治理机制与专职管理
为最大化生成式AI收益，文章建议企业果断采取四项行动：成立由业务、IT、法律和采购关键利益相关者组成的指导委员会，负责制定联盟标准、绩效指标和治理指南；制定战略联盟手册，标准化提供商评估、入职和管理流程；进行联盟审计，识别差距、冗余或错位，决定维持、扩展或淘汰哪些联盟；指派专职关系经理，协调提供商活动、监控进展并解决问题。这些治理机制能确保联盟战略有效落地。
Q&A
生成式人工智能对经济的潜在影响有多大？
生成式人工智能每年有潜力为经济带来4.4万亿美元的影响。
公司在选择生成式人工智能提供商时应考虑哪些因素？
公司应关注合作、可扩展性、互操作性和可重用性等因素。
如何最大化生成式人工智能的收益？
公司应成立指导委员会，制定战略联盟手册，进行审计，并指派专职关系经理。
与生成式人工智能提供商的合作需要注意什么？
合作需要更高的信任和透明度，确保频繁沟通和明确的规划对齐。
建立灵活的基础设施对生成式人工智能有何重要性？
灵活的基础设施可以快速整合不同的提供商，确保系统的可靠性和性能。
如何确保生成式人工智能项目的风险和投资共享？
公司应明确项目风险，定义各方责任，并在合同中规定风险管理和财务责任。
