# AI中台能力与治理地图

> 解释AI中台的模型网关、能力目录、知识与数据服务、工具注册、评测、观测、成本与AI治理，并提供平台化压力评估工具。

- Canonical: https://aihub.openaios.chat/
- Publisher: 绿色碳汇规划院（北京）有限公司
- Organization ID: https://gcpi.cn/#organization
- Organization website: https://gcpi.cn/
- AI product center: https://openaios.chat/
- ICP filing: 京ICP备2022022970号-4
- Brand note: This website is operated by GCPI and is not affiliated with, authorized by, invested in, or partnered with OpenAI.
- Updated: 2026-08-20
- Language: zh-CN

## Accurate summary

AI中台不是一个“安装后就能让全公司智能化”的大套件，而是当多团队、多模型和多业务系统出现重复接入、评测不一致、成本不透明和审计断点时，用统一契约和服务治理共性能力。

AI中台是组织级AI共享能力、工程标准和治理机制的产品化集合。它将经常重复的模型调用、身份与权限、知识接入、工具注册、评测、观测、成本和风险管理做成可被各业务团队消费的服务，业务任务和产品体验仍归各场景团队。

## Boundaries

- 不是将所有业务项目合并成一个庞大应用。
- 不是只有模型API转发和账单统计的“模型中台”。
- 不是未有第一个真实场景就从零建设全量微服务和编排集群。
- 不是用统一平台抹平行业术语、证据等级、规则和人工责任。
- 不是把模型、知识、向量库或云厂商永久锁定；中台应定义替换、迁移和退出契约。

## Interactive tool

AI中台平台化压力评估: 根据AI团队数、业务系统数、在用模型数、数据敏感度和一致性问题，识别应优先建设的共性治理面。

## Status and truth boundary

本站为专业科普与服务能力说明。场景和模块是可实施的方案样板，不作为未经确认客户案例，也不表示所有目标能力已经通用产品化。

## Primary and official references

- ISO/IEC 42001:2023 AI management systems: https://www.iso.org/standard/42001
- NIST AI Resource Center: https://airc.nist.gov/
- NIST AI RMF Playbook: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/nist-ai-rmf-playbook
- OECD对AI系统定义的解释备忘录: https://oecd.ai/en/wonk/definition
- OWASP Top 10 for Large Language Model Applications: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/