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典型的 AI 叙事往往是这样的：你构建一个产品，添加一个 AI 功能，用户就能获得更智能的输出。这种框架虽然正确，但并不完整。更持久的优势根本不在产品层，而是在其底层运行的数据流水线中。

越来越多的工程团队悄然将 ETL 流水线中的正则规则、自定义分类器和手写解析器替换为 LLM 调用。结果是：流水线可以处理非结构化输入，适应模式偏移（schema drift），并对数千个类别的记录进行分类——而无需为每一个新的边缘情况重新训练模型。大规模运行这种模式的团队正在构建具有复利效应的数据资产。而那些仍将 LLM 纯粹视为产品功能的团队则不然。