越来越多的企业想引入 AI。ChatGPT 的冲击太大了，「我们能不能也用 AI 做点什么」已经成了日常问题。
但当我们走进实际的业务现场，看到的景象有些不一样。
PoC 和生产之间的鸿沟
大多数 AI 项目在 PoC 阶段进展顺利。演示赢得掌声，管理层批准。然后就没有然后了。
常见的停滞模式：
- 演示能跑，但真实数据下精度不行
- 响应太慢，塞不进业务流程
- 成本比预估高 5 倍
- 安全审查才发现有私有化部署要求
- 上线后没人运维
这不是技术问题，是设计问题。PoC 和生产环境要求的东西，从根本上就不一样。
面向生产的设计原则
我们做项目时，从 PoC 阶段就按生产标准来设计。
1. 先定义精度标准
「AI 精度高」到底指什么？如果这个问题不回答清楚，PoC 就是在没有评估标准的情况下往前走。
我们在项目启动时就定量定义成功标准。比如：回答准确率 95% 以上，不当回答发生率 0.5% 以下，响应时间 3 秒以内。
这些数字会变成自动化的 Eval（评测）管线。
2. 尽早建立成本模型
LLM API 费用因用法而异，差距巨大。你以为每次查询 $0.01，用上长上下文和复杂 prompt 后可能变成 $0.30。
我们基于真实的生产使用场景估算月度成本，对照预算后再做技术选型。如果数字不对，就考虑更小的模型、缓存策略或批处理。
3. 设计运维
AI 系统不能「做完就不管」。模型性能会随时间退化，输入数据的分布会变化，用户期望会提高。
正式上线前，我们会准备好：
- 精度监控仪表板
- 不当回答的告警与人工审核流程
- 模型更新时的回归测试流程
- 成本趋势可视化
技术选型的思路
「用最新的模型就好」是一种误解。
最优选择取决于要解决的问题。内部文档检索用 RAG 架构，定型业务自动化用 Agent 设计，安全要求严格的环境用本地模型微调。
我们根据「要解决什么」来组合技术。前沿不是目的，用最低成本稳定地解决客户的问题才是。
最后
AI 不是魔法。但正确设计后，它确实能改变业务。
如果你有卡在 PoC 的项目，或者正在考虑首次引入 AI，我们可以从「先做什么」开始一起想。