由此我們理解了中臺建設的基礎是企業組織架構和業務線的變革，是一場“觸動利益”的變革，而非僅僅是一次投入巨大，周期很長的技術性項目。只有做好了“不做成功中臺，就會死掉”這樣信念的企業，才可以有資格去談真正的“中臺”建設。
中臺的目標就是要解決組織架構和業務效率的問題，這是我們思考“中臺”概念的基礎。
原本企業的傳統架構只有“前臺”和“后臺”，后臺負責企業的運營管理和資源支撐，如產品系統、客戶管理系統、財務系統以及技術基礎設施等，而面向前臺的則是具體的業務部門。
如果某些業務部門收益高、規模大，就有可能獲得絕大多數后臺資源的支撐，甚至自己組建單獨的后臺部門，一旦其他業務部門效仿，最終的結果就是業務部門重復建設，業務之間無法配合，業務數據無法打通等問題出現。
而設置業務中臺，就可以將各業務部門重復建設的那部分人力組織資源共享，相同業務的資源復用。這也是2015年，阿里提出 “小前臺，大中臺” 管理模式，將搜索事業部、共享業務平臺、數據技術及產品部提出來組成了“共享業務事業部”的原因。
單一的一個業務平臺，又很容易形成一種為業務部門“打雜”的狀態。業務提需求，業務中臺來實現，往往自然是有強勢話語權的業務部門能夠拿走業務中臺的主要人力資源。
此外，由于企業的業務種類千差萬別，比如涉及零售、游戲、金融等業務，業務的差別很難集中在一個大中臺部門當中。因此，中臺架構的分化也自然就提上日程，現在主要的中臺架構可以分為：業務中臺、數據中臺和技術中臺。
根據不同互聯網企業的業務特點，又能區分出不同的中臺架構。比如，阿里還相繼拆分出移動中臺、風險能力中臺、研發效能中臺等；騰訊將數據中臺拆分為用戶中臺、內容中臺、應用中臺等，技術中臺拆分為通信中臺、AI中臺、安全中臺等；而百度先后拆分出搜索中臺、知識中臺、AI中臺、技術中臺等。
將企業內部可以共享的人力資源、技術資源和數據資源進行專業化和標準化的拆分，提高這些資源的利用效率，這才是互聯網公司所謂的“碎片化中臺”的真正含義。
數據中臺，是當前互聯網企業亦或是傳統企業最重要也是最容易實現標準化建設的一個中臺架構。
所謂數據中臺，就是通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲，同時進行統一標準和口徑的處理。數據中臺可以把數據統一之后，形成標準大數據資產，進而為企業所有業務線客戶提供高效、一致的服務。
這些服務由于來自于企業多頭業務數據的沉淀，可以不斷重復壯大，能夠有效減低重復建設、減少煙囪式協作的成本，形成企業的差異化競爭優勢。
AI中臺，其實是數據中臺的一種全新的架構升級。
首先，AI中臺是數據中臺智能化的一種衍生，可以構建企業的大規模智能服務的基礎設施，實現對企業需要的算法模型提供了分步構建和全生命周期管理的服務，讓企業可以將自己的業務不斷沉淀為一個個算法模型，以達到復用、組合創新、規模化構建智能服務的目的。
其次，對于少數擁有AI技術平臺的科技公司，AI中臺所要實現的就是將包含算法模型、
數據分析、數據處理等常用模塊打包推出，進行快速復用，提升 AI 能力的部署效率。
隨著AI在應用領域的步伐越來越快，越來越多的業務場景需要實用AI技術的幫助。在AI的應用階段，AI中臺可以解決AI技術與業務場景更好結合，減少重復投資，使投入產出比更高的問題。AI中臺只有與基礎平臺、業務系統很好融合，才能使AI能力更好助力業務的智能化。
從數據中臺，到AI中臺，正是體現了企業在推動業務數據化、流程自動化以及智能化的發展方向，與“中臺”本身所暗含的“標準化、可復用”的理念是一脈相承的。
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