2024-06-02-麦肯锡-第二代人工智能的战略联盟_如何建立联盟并使其发挥作用（英）_7页_542kb

通用人工智能（生成式AI）战略联盟的构建与运作至关重要，但不能套用传统的供应商合作模式。本文结合麦肯锡与量子黑的合作经验提出三点关键建议：

1. 深化协作
   联合开发AI项目需超越传统信任度，建立透明沟通（定期会议、共同规划）、跨团队协作机制。例如某奢侈零售企业通过共享产品目录和客户需求数据，使推荐系统在六个月后实现99%的高精度推荐，显著提升了转化率。技术栈多样性的背景下，企业需构建专业供应商网络，通过MLOps平台实现高效集成与迭代。

2. 筛选可扩展、可互操作的供应商
   评估供应商时需关注三维度：

• 可扩展性：需通过压力测试验证处理复杂数据流的能力（如Apache Avro标准数据格式）；
• 可互操作性：统一数据格式和API设计，实现模型无缝集成（如PyTorch框架兼容性）；
• 可重用性：优先选择提供预训练模块和模块化组件的供应商，可加速项目20-30%。

3. 平衡控制与资源投入

• 风险共担：采用基于结果的合同设计（如算力使用量替代固定费用），明确数据隐私、模型偏差等责任分摊；
• 知识产权界定：预先明确原创数据归属和衍生知识产权归属，建立收益分成机制；
• 持续监控：部署自动化性能看板，实时追踪模型输入输出（如反应延迟统计）。

六步落地建议包括：建立跨部门指导委员会、制定联盟标准化流程、安排专职关系经理、定期进行供应商能力审计、设置明确评估指标、建立故障快速响应机制。研究显示，采用协同模式的企业可在首次部署后6个月内实现价值跃升，但需注重新兴技术的快速演进（如ChatGPT发布后供应商生态的四倍增长）。

注：本文基于麦肯锡联合研究，部分数据源自2023年行业观察及量子黑实证案例。