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联邦制 AI 团队：为何集中 AI 专业能力反而制造了它本应解决的问题

中央 AI 平台团队承诺标准化与治理，却往往变成瓶颈、知识孤岛，乃至滋生出它本应防范的碎片化问题。本文剖析失败模式，以及联邦制真正需要什么。

在 2026 年，AI 功能的吞吐量限制不再是模型发布或 Prompt 迭代，而是 Eval 工程。这里有在你的唯一一名 Eval 工程师辞职之前，你所需了解的人员配比、平台投入和领导层认知重构。

每个生产环境中的 AI 功能都有四个交付物负责人，却没有人为集成的用户体验负责。这种差距正是接缝漏洞产生的原因——以及填补这一空白的组织设计修复方案。

提示词往往同时横跨四个团队：编写者、评估者、部署者和技术支持。当没有单一角色负责整个闭环时，康威定律必然会导致静默的质量流失。本文探讨了 RACI 缺口、共享库陷阱，以及如何通过治理角色来确保模型行为的一致性。

当 LLM 将建模商品化后，ML 工程师、数据工程师和产品工程师之间的技能分工如何转变——以及当每个功能都有 AI 组件时，如何配置人员、构建架构并分配所有权。