2025年，中国AI与数据基础设施建设正经历一场深刻的共识重塑。行业内部已形成明确共识：规模依然重要，但规模本身已不再构成答案。这一转变标志着中国AI产业从"狂热扩张"迈入"系统交付"的全新阶段。

从"有没有"到"值不值"：行业共识的转变

过去几年，中国AI基础设施建设的核心任务是"补齐资源短板"——算力是否足够，数据是否可得，模型是否可训练。在这一阶段，规模本身就是解决方案，只要系统能够跑起来，就足以构成阶段性成功。

然而，2025年，行业开始关注更为现实的问题：这些系统是否值得被长期纳入核心流程。多位来自制造、金融和生命科学行业的受访者提到，第一年更多是试点和探索，而从第二年开始，系统稳定性、运维成本和数据治理压力会集中显现。

维昇药业负责人在采访中直言："生物医药行业对AI与数据系统的要求，与互联网或轻量应用场景存在本质差异。我们关心的不是系统能不能跑，而是每一次结果是否都能被完整追溯和复核。在药物研发和质量体系中，只要数据链条存在断点，系统就不具备被长期使用的价值。"

分化的真正原因：失败开始呈现共性

随着越来越多项目进入实际运行阶段，失败不再是零散事件，而开始呈现出高度一致的结构特征。多位一线技术和业务负责人提到，一些项目在早期验证阶段表现良好，但在规模扩展时迅速暴露问题：对人工高度依赖、数据质量难以统一、系统在不同业务场景下需要反复重构。

"很多方案在演示时没有问题，但一旦进入真实生产环境，每换一个场景，就像重新做一套系统。"一位长期负责AI系统交付的工程负责人表示。

在生物医药领域，这类问题的代价更为直接。维昇药业管理层指出，医药企业无法接受"概率正确"的系统输出。"在研发、临床或质量管理中，系统必须在每一次运行中保持一致性，否则就不可能被纳入核心流程。"

投资侧的再判断：哪些命题正在被证伪

在投资层面，这种变化同样明显。长期关注AI与数据基础设施的投资人徐绍煌并不把2025年视为"降温的一年"，而是"开始分化的年份"。

"失败的项目并不随机。"他反复强调。在过去几年里，他接触过大量AI与数据基础设施相关项目，横跨数据标注、数据治理、边缘计算、行业级AI系统等多个方向。

在这些项目中，真正失败的案例往往呈现出高度一致的特征：技术路线并不落后，但对人工的依赖始终无法降低；小规模测试表现良好，但扩展到更复杂行业时，数据质量迅速失控；商业模式早期成立，但随着客户数量增长，合规成本和管理复杂度同步上升，最终侵蚀了全部利润空间。

"这些问题，不是技术层面的失误，而是结构性的缺陷。"徐绍煌说。在他看来，真正能在分化中存活下来的，不是"轻资产故事"，而是具备硬约束的系统型资产。

被重新定义的"硬资产"

当行业开始反思规模逻辑，一些此前并不显眼的方向逐渐被重新评估。多份年终行业研究指出，数据治理、数据评测、行业级AI基础设施等领域，虽然商业化节奏较慢，但客户黏性和替代成本明显更高。

一位长期服务大型机构的数据平台专家指出："这些系统一旦进入核心流程，企业几乎不会轻易更换。"

在生物医药领域，这种特征尤为明显。维昇药业的实践经验显示，数据系统一旦嵌入研发、临床或质量管理体系，本身就成为合规框架的一部分。"它不再只是工具，而是整个系统可信度的基础。"

从投资角度看，徐绍煌将这类资产总结为具备三项关键特征：合规壁垒、数据闭环能力，以及极低的长期运维成本。这些特征，使其在行业分化阶段反而具备更强的生存能力。

从残酷分化，到新基建的黎明

回顾2025年，中国AI与数据基础设施并未走向统一答案。相反，行业正在加速分化：一部分项目仍试图用规模覆盖问题，另一部分则开始回到结构和系统本身。

"如果说前几年比的是谁跑得快，那么现在开始，比的是谁能把系统真正走完。"徐绍煌在采访中这样总结。

这种分化，并不意味着行业的衰退。相反，它标志着中国AI正从"实验室玩具"，进化为真正的工业底座。只有通过2025年这样一轮现实检验，留下来的系统和公司，才具备穿越周期、参与全球竞争的能力。

当规模不再是答案，真正的价值，才开始显现。