构建面向生产的AI服务框架：企业AI竞争的新焦点
随着AI从实验阶段迈向规模化生产，企业竞争力正从模型选择转向围绕模型构建的服务框架（serving harness）——即涵盖架构设计、内存管理、调度策略与推理优化的工程系统。EXL在MIT Technology Review刊文指出，决定AI落地效果的关键不再是模型参数或基准分数，而是能否以可控成本、可靠延迟和可持续扩展性将模型能力转化为业务价值。
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Tenex构建AI原生SDLC：基于结果付费、代理驱动开发与企业AI落地的最后一公里
Tenex是一家成立18个月（截至2026年）、75人规模的AI原生软件交付公司，服务约半数《财富》2000强及同等数量中型企业。其核心实践包括：以故事点为锚的动态工程师薪酬体系、AI战略师质量把关机制、Git内嵌上下文的MetaHarness框架，以及聚焦‘非编码高价值任务’的能力再定位；同时观察到企业AI采用仍集中于通用LLM部署与工程侧代理，后端办公类生产级AI代理渗透率仅约5%。
企业AI的新经济学：从‘能否使用’到‘如何高效产出’
文章以电力普及为类比，指出企业AI正从零散实验阶段迈入基础设施化阶段，核心问题已由‘能否部署AI’转向‘如何以最低有效成本交付可衡量的业务成果’；提出‘每项有用产出的有效成本’为关键指标，并分析三种AI运营模式（自建栈、按需云服务、集成私有AI平台）的经济性差异，强调利用率、模型选择、缓存管理等运营实践对ROI的决定性影响。