超越炒作：为什么‘数据管道’才是AI投资的下一个前沿？
高盛首席信息官 Marco Argenti 指出，AI的未来不在于模型本身，而在于将模型与企业私有数据连接起来的‘管道’工程。
人工智能（AI）的市场叙事已正式迎来转折点。过去两年，市场沉迷于模型能力的竞赛——即“谁拥有最聪明的聊天机器人”。但在高盛首席信息官（CIO）Marco Argenti 看来，那个时代已经结束了。
在高盛近期播客节目《Exchanges》中，Argenti 提出，AI落地的核心障碍已从模型本身转向了“管道”（Plumbing）——即为了将实验性AI转化为核心业务工具，企业必须构建复杂的底层基础设施与数据集成体系。
对于投资者而言，这一转变至关重要。它意味着在AI周期的下一阶段，胜出者未必是那些拥有最先进模型的公司，而是那些拥有最稳健数据战略的企业。
从“自研还是外购”转向“构建与编排”
多年来，企业IT战略一直被“自研还是外购”（Build vs. Buy）的辩论所主导。Argenti 认为，在AI时代，这种框架已经过时。
新的准则应该是**“构建与编排”（Build and Orchestrate）**。
“你可以拥有世界上最复杂的模型，但如果它没有扎根于企业的私有数据，也没有集成到现有的业务工作流中，那它充其量只是一个‘玩具’，”Argenti 指出。
现在的战略核心在于：利用顶尖的基础模型（“外购”部分），并为其包裹上企业专属的安全、合规和数据层（“构建”部分）。这才是真正创造价值的地方。那些能够成功将独特的内部数据集与基础模型结合的企业，正在构建一种通用AI使用者无法复制的护城河。
生产力提升 vs. 决策支持
目前市场大多关注AI带来的生产力红利——如自动化邮件、文档摘要和日常任务提速。但在Argenti看来，这些只是“短期”收益。
他认为，长期的竞争优势在于AI驱动的决策支持。
“想象一下，AI不仅仅是在总结文档，而是在主动协助你进行假设压力测试，或者识别出你未曾考虑过的风险。”Argenti 说道。这是AI从“效率工具”向“战略判断伙伴”的转型。
对于投资者来说，这意味着要跳出那些仅将AI用于裁员的公司。相反，应寻找那些利用AI提升决策质量、风险管理和假设验证能力的企业。这些公司往往能从AI资本支出中获得最高的投资回报率（ROI）。
“人在回路”的必要性
怀疑论者常提到的一个主要风险是AI的“黑箱”属性——即担心企业在没有监管的情况下，盲目信任算法进行高风险决策。对此，Argenti 强调了**“人在回路”（Human-in-the-loop）**的设计原则。
在高盛，这一理念非常明确：AI是“力量倍增器”，而非人类资本的替代品。通过保持“人在回路”，企业确保了问责制、细微差别和专业判断始终处于业务的核心。
这种文化整合或许是AI转型中最困难的部分。那些无法弥合AI输出与人类信任之间鸿沟的企业，最终只会将技术视为“玩具”而非核心业务工具。投资者应警惕那些将AI视为“一劳永逸”方案的公司；真正的赢家是那些将AI视为现有团队能力延伸的企业。
给投资者的核心启示
- 关注“管道”建设： 寻找那些在数据基础设施和集成方面投入重金的公司。将私有数据与基础模型连接的能力，已成为衡量AI成功与否的首要指标。
- 评估CIO的角色： CIO不再仅仅是IT经理，而是战略合作伙伴。那些由CIO推动业务模式转型的公司，通常更具敏捷性，在长期增长中占据更有利的位置。
- 寻找“力量倍增器”： 区分那些仅用AI替代劳动力的公司（往往面临文化抵触和运营摩擦），与那些利用AI增强人类决策和风险评估能力的公司。
- 警惕“玩具级”AI： 如果一家公司的AI战略与核心工作流脱节，或者缺乏将私有数据集成的清晰路径，那么这很可能只是一个实验性项目，而非真正的竞争优势。
随着2025年的深入，市场将开始奖励那些跨越了“什么是AI”阶段，进入“如何规模化应用”阶段的企业。赢家将是那些不把AI视为“魔杖”，而是将其视为需要精心、由人主导编排的复杂基础设施的公司。