2025年10月AI實踐調(diào)研分析年度報告CIOCIO目錄報告背景 1執(zhí)行摘要 2第一篇章 AI戰(zhàn)略篇：從概念驅(qū)動到價值驅(qū)動 4戰(zhàn)略趨勢：從概念驅(qū)動到價值驅(qū)動 4戰(zhàn)略挑戰(zhàn)：從試點到規(guī)?；涞氐镍櫆?6戰(zhàn)略篇-給CIO的啟示：建立“戰(zhàn)略-技術-人才-治理”四層體系 7第二篇章 AI技術篇：從戰(zhàn)略試探到價值落地 8AI技術整體：多元技術協(xié)同演進，企業(yè)選型回歸理性 8AI應用篇：跨越規(guī)模化鴻溝，聚焦核心業(yè)務價值 11AI基礎架構(gòu)篇：混合云時代的算力經(jīng)濟學與治理 14AI平臺篇：從孤島走向融合，構(gòu)建統(tǒng)一智能中樞 16AI模型篇：在效能、成本與治理中尋求動態(tài)平衡 17技術篇-給CIO的啟示：從“AI作坊”到“AI工廠”的系統(tǒng)化躍遷 20第三篇章 組織，文化與人才篇:重塑智能時代的組織基因 AI人才能力缺口現(xiàn)狀 培育AI就緒的人才：向內(nèi)賦能的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向 25組織、文化與人才篇-給CIO的啟示:構(gòu)建“AI學習型組織” 26第四篇章 AI治理篇：讓智能在可控中創(chuàng)造價值 企業(yè)AI治理體系仍處建設初期，普遍存在“治理赤字” AI治理核心聚焦“三大風險”：技術穩(wěn)健性、合規(guī)安全與業(yè)務連續(xù)性 AI治理成熟度現(xiàn)狀與體系建設路徑 AI治理篇-給CIO的啟示:打造體系化的企業(yè)級AI治理能力 29第五篇章 面向AI+時代的CIO行動建議 30重塑AI戰(zhàn)略視野：從“落地化”到“體系化”的進階 30強化AI經(jīng)濟學管理：讓智能化投資進入“價值復利周期” 30夯實技術底座：建設開放、可演進的“企業(yè)AI工廠” 30激發(fā)組織智能力：打造AI時代的學習型組織 30構(gòu)建可信治理體系：以安全與合規(guī)護航智能創(chuàng)新 結(jié)語：CIO的未來使命 關于CIO時代 關于新基建創(chuàng)新研究院 關于紅帽 報告背景AI產(chǎn)業(yè)正以前所未有的速度引發(fā)全球性產(chǎn)業(yè)革命。其變革規(guī)模遠超工業(yè)革命，速度更是快百倍。這不僅是一場技術升級，更是一場重塑生產(chǎn)力體系、組織結(jié)構(gòu)與競爭格局的系統(tǒng)性革命。對于企業(yè)而言，AI+已成為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型2.0”的核心。它要求企業(yè)從以規(guī)則為中心的流程化運作，躍遷至以智能為核心的創(chuàng)造性系統(tǒng)，實現(xiàn)從可預測規(guī)則到創(chuàng)造性爆發(fā)的跨越，并在能力擴張與創(chuàng)新速度上保持指數(shù)級增長。在這一歷史進程中，企業(yè)需要一本面向AI+時代的全新“戰(zhàn)術手冊”。為此，CIO時代攜手新基建研究院，聯(lián)合全球開源與企業(yè)級AI領先企業(yè)——紅帽公司（RedHat），共同成立“企業(yè)級AI+AI+20256月、10AI策略、架構(gòu)及應用落地調(diào)研”，與數(shù)百家企業(yè)CIO和IT350深入分析企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃、技術布局、組織人才與治理實踐等方面的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。本報告基于兩次系統(tǒng)調(diào)研，全面呈現(xiàn)中國企業(yè)AI實踐的現(xiàn)狀與趨勢，分析其在戰(zhàn)略、技術、組織人才與治理層面的關鍵突破口與發(fā)展瓶頸，提煉具有普適參考價值的階段性規(guī)律。報告的最終目標，是為CIO群體提供深刻的洞察參考和可操作的行動框架，助力企業(yè)在AI+時代實現(xiàn)從體系化落地邁向智能化躍遷的長期增長。350+

CIOITIT 10+10+20255月、10月先后發(fā)起兩輪“中國企業(yè)級AI策略、CIOIT決策者訪談與350醫(yī)療等多個行業(yè)，深入分析企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃、技術布局、組織人才與治理實踐等方面的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。

執(zhí)行摘要報告核心洞察：2025AI應用從“試驗探索”邁向“規(guī)?；涞亍钡年P鍵轉(zhuǎn)折點。企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)已從單一的技術選型，演變?yōu)橐粓錾婕皯?zhàn)略、技術、組織與治理的系統(tǒng)性變革。AI的成功不再取決于算法，而在于企業(yè)能否構(gòu)建一個協(xié)同、高效、可控的智能化體系。在這一過程中，企業(yè)普遍面臨戰(zhàn)略、技術、人才與治理四大挑戰(zhàn)。要成功跨越從試點到規(guī)劃化的鴻溝，企業(yè)必須摒棄零散的嘗試，轉(zhuǎn)而構(gòu)建一個系統(tǒng)性、全局性的AI能力體系。本報告旨在深入分析這四大支柱的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，并為企業(yè)決策者，特別是CIO（首席信息官），提供一套清晰的行動框架。戰(zhàn)略領航：AI成為企業(yè)價值驅(qū)動的核心AI已從一個前沿技術話題，演變?yōu)槠髽I(yè)管理與增長層面的主流議題。調(diào)研顯示，市場正處于從局部驗證到體系化建設的關鍵拐點，企業(yè)下一階段的AIAI規(guī)?；疉I確保頂層設計與落地能力并行推進：技術層面：建設可復用的基礎平臺與開放架構(gòu)；AI人才的培養(yǎng)體系；AI治理框架。AI規(guī)?；涞氐南到y(tǒng)性基礎。AI企業(yè)從“AI作坊”邁向“AI工廠”的關鍵在于

實現(xiàn)AI生命周期的工業(yè)化。當前，AI項目普遍面臨人才依賴高、數(shù)據(jù)孤島與場景模糊等問題，其根源在于缺乏統(tǒng)一的平臺與規(guī)范化流程。通過建設中心化的MLOps平臺，企業(yè)可將AI開發(fā)流程標準化與流水線化，整合數(shù)據(jù)管理、模型訓練、自動化與監(jiān)控環(huán)節(jié)，從而打破團隊壁壘，提升協(xié)作效率，保證模型在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運行。與此同時，企業(yè)需要應對推理環(huán)節(jié)帶來的高昂算力成本。AI戰(zhàn)略的重心正從降低訓練成本轉(zhuǎn)向優(yōu)化推理階段的資源效率。借助vLLM、llm-d等分布AIFinOps實現(xiàn)對算力使用的精細化管理，企業(yè)能夠在性能與成本之間取得最佳平衡，大幅提升整體推理吞吐量并降低。這種AI可持續(xù)發(fā)展的經(jīng)濟基礎。最后，企業(yè)應以開放的混合云架構(gòu)作為技術底座，確保系統(tǒng)具備靈活遷移、開放兼容與持續(xù)演進的能力。通過開源標準與跨云的一致性設計，企業(yè)能有效降低供應商鎖定風險，并充分利用生態(tài)伙伴資源，加速創(chuàng)新落地。由此構(gòu)建的“AI工廠”不僅能持續(xù)產(chǎn)出高價值AI產(chǎn)品，更將成為支持未來協(xié)作式AI智能體（AIAgents）與數(shù)字化員工網(wǎng)絡的核心基礎設施。組織重塑：構(gòu)建持續(xù)進化的“AI學習型組織”技術平臺的成功最終取決于“人”。調(diào)研明確指出，當前最稀缺的并非單純的算法專家，而是既懂業(yè)務又懂AI企業(yè)正集體轉(zhuǎn)向“內(nèi)部培養(yǎng)與轉(zhuǎn)型”作為人才的首要來源。這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變正催生一場深刻的組織變革：構(gòu)建“AI學習型組織”。這場變革體現(xiàn)在三大關鍵轉(zhuǎn)變上：治理護航：構(gòu)建體系化的AI治理能力CIO應當將AI治理提升至企業(yè)戰(zhàn)略高度，建立

統(tǒng)一的治理頂層架構(gòu)，實現(xiàn)從戰(zhàn)略規(guī)劃到執(zhí)行落地的全鏈路閉環(huán)。通過組建跨部門的AI治理委員會，明確職責分工、風險響應機制與合規(guī)要求，并將治理標準與企業(yè)現(xiàn)有技術、數(shù)據(jù)與風控體系深度整合，從而在組織與業(yè)務層面實現(xiàn)一致的治理執(zhí)行與風險防控。同時，AI治理不僅是制度和流程的建設，更是CIO運營三維度構(gòu)建協(xié)同防線，建立模型可解釋性、算AIAI治理成熟度評估體系與員工治理意識培AI治理成為驅(qū)動長期創(chuàng)新與競爭優(yōu)勢的核心能力。CIO的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型藍圖總結(jié)而言，CIO的角色必須從“技術供應商”AI必須協(xié)同推進四大支柱：首先是“頂層設計”，以AIAI治理為護航；其次是“技術基座”，堅決從“AI作坊”轉(zhuǎn)向可復用的“AI工廠”，核心是統(tǒng)一平臺、優(yōu)化的AI重點培養(yǎng)復合型人才。報告正文第一篇章 AI戰(zhàn)略篇：從概念驅(qū)動到價值驅(qū)動面對宏觀經(jīng)濟的不確定性與技術革新的加速，（AI心引擎”：它既是企業(yè)強化運營韌性、降低結(jié)構(gòu)性成本的重要途徑，也是重塑客戶體驗、拓展業(yè)務邊AI企業(yè)需要在戰(zhàn)略層面回答三個關鍵問題——AI如何嵌入核心戰(zhàn)略目標？投資如何與業(yè)務價值閉環(huán)？組AI戰(zhàn)略演進的AI戰(zhàn)略定位、目標優(yōu)先級、實CIO在戰(zhàn)略落地階段提供戰(zhàn)略趨勢：從概念驅(qū)動到價值驅(qū)動AIAIAI納入戰(zhàn)略考量80%約8成企業(yè)已將AI納入戰(zhàn)略考量，AI已從技術話題全面上升為企業(yè)管理議題。AI已經(jīng)從一個前沿技術話題，演變?yōu)槠髽I(yè)管理與增長層面的主流議題。調(diào)研顯示，超過80%的AI納入戰(zhàn)略規(guī)劃或業(yè)務改進范疇，這標志AI的價值認知已基本完成市場普及。企業(yè)AI戰(zhàn)略正經(jīng)歷從“戰(zhàn)略認知—局部試點—體系化建設”的演進階段，在戰(zhàn)略定位的深度上，市場呈現(xiàn)出一AI戰(zhàn)略成熟度上

幾乎均等地分布在三個不同的階段，這揭示了一個處于關鍵轉(zhuǎn)折點的市場動態(tài)。圖1-1貴公司在整體戰(zhàn)略中對AI的定位是AI視為“戰(zhàn)略核心”的企業(yè)占端制造等數(shù)據(jù)密集型和技術驅(qū)動型行業(yè)，它們已將AI54%，這表明市場上的絕（超過一半AI的重要性，并開始進行投入，但仍在從概念驗證PoC）向體系化落地（Scaling）這種均衡的“三分格局”并非偶然，它反映了市場正在經(jīng)歷一個“價值實現(xiàn)的過濾器”。大量處于“重要支撐”和“試點探索”階段的企業(yè)，正面臨著一個共同的瓶頸：如何清晰地定義AI帶來的業(yè)務價值，并量化其投資回報率（ROI）。這道“過濾器”阻礙了它們將AI從一個優(yōu)化現(xiàn)有流程的成本中心，19%AI僅僅視為“輔助工具”或尚未制定明總體來看，AIAIAIAI戰(zhàn)略落地的體系化能力與價值化水平。AI戰(zhàn)略目標：“效率優(yōu)先，增長并重”的雙核格局在明確AI增長并重”為特征的雙核格局。圖1-2貴公司的AI戰(zhàn)略目標或者未來AI的重點方向是調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，高達的企業(yè)將“降本AI戰(zhàn)略的首要或核心目標，這使其成AI視為一種強化內(nèi)部運營、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)的強大工具。尤其在制造和傳統(tǒng)服務業(yè)，AI提升流程效率、降低人力與運營成本的訴求緊隨其后的是一個以增長為導向的目標集群，和“創(chuàng)新，選擇比例均在50%上下

浮動AI從底層的效率優(yōu)化，到中間層的體驗增強，再到頂性布局，轉(zhuǎn)向“價值導向”的進攻性布局，開始探AI重塑商業(yè)模式、提升客戶價值和拓展收入邊界。這種目標層次的背后，隱藏著一條務實的“效率到創(chuàng)新”的資金與信任傳導路徑。降本增效類項更可預測的投資回報。這些項目的成功，不僅能為企業(yè)帶來切實的財務收益，更能為AI技術在組織內(nèi)部建立信譽和話語權。由此產(chǎn)生的節(jié)余資金和管理層的信任，可以被再投資于那些風險更高、周期更長但潛力更大的增長與創(chuàng)新型項目。因此，這84%對效率的追求，正在為那50%對增長的探索鋪平道路，構(gòu)成了企業(yè)AI戰(zhàn)略得以持續(xù)推進的內(nèi)部良性循環(huán)。戰(zhàn)略挑戰(zhàn)：從試點到規(guī)?；涞氐镍櫆媳M管企業(yè)在AIAI點煉獄”的困境。首先，投資規(guī)劃的滯后暴露了戰(zhàn)略%）或“戰(zhàn)術性投入階段，預算主要集中在零散的試點或特定部門的局投資這種投資上的謹慎，其根源在于企業(yè)在AI戰(zhàn)略落地過程中面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。其中，三大障礙尤為突出：的企業(yè)認為數(shù)據(jù)質(zhì)量、可用性及治理能力是最大挑戰(zhàn)。這反映出多數(shù)企業(yè)

圖1-3貴公司在AI戰(zhàn)略層面當前的投資規(guī)劃是58.22%49.77%43.19%27.23%19.25%13.62%58.22%49.77%43.19%27.23%19.25%13.62%投資回報周期長，難以衡量缺乏用于支持AI模型開發(fā)與部署的統(tǒng)一基礎設施缺乏有效的AI治理與倫理框架能將技術與業(yè)務深度結(jié)合的“復合型%回報周期長、價值評估困難，這直

01 02 03 04 05 06 0圖1-4在AI戰(zhàn)略落地過程中，貴公司面臨的最大挑戰(zhàn)是(選擇三項)這些挑戰(zhàn)并非孤立存在，而是相互關聯(lián)，形成了一個自我強化的惡性循環(huán)，即“試點煉獄”。這個循環(huán)的邏輯如下：由AI項目的投資回報（ROI）于保守，多采用戰(zhàn)術性、小規(guī)模的投入。這種有限的投入，使得企業(yè)無法進行系統(tǒng)性的、跨部門的數(shù)據(jù)治理和戰(zhàn)略性人才培養(yǎng)。而高質(zhì)量數(shù)據(jù)和復合型人才的缺失，又使得AI試點項目難以產(chǎn)生顯著的業(yè)務影響，其產(chǎn)出往往局限于局部優(yōu)化，從而進一步加劇了ROI難以被清晰證明的困境。這個循環(huán)將企業(yè)困在無休止的試點中，無法將AI能力規(guī)模化，也無法將其提升至戰(zhàn)略層面。人才和組織能力的系統(tǒng)工程。CIO治理”四層體系要跨越從試點到體系化的鴻溝，打破“試點煉獄”的惡性循環(huán)，企業(yè)需要采取一種整體性的、系統(tǒng)化的技術人才AI【戰(zhàn)略】頂層設計:清晰的AI戰(zhàn)略路徑與可持續(xù)投資規(guī)劃。【技術】技術底座:支撐跨場景復用的開放平臺與技術架構(gòu)。業(yè)需要明確【戰(zhàn)略】頂層設計:清晰的AI戰(zhàn)略路徑與可持續(xù)投資規(guī)劃?！炯夹g】技術底座:支撐跨場景復用的開放平臺與技術架構(gòu)?！救瞬拧拷M織賦能:促進組織持續(xù)成長的AI人才發(fā)展體系?！救瞬拧拷M織賦能:促進組織持續(xù)成長的AI人才發(fā)展體系?！局卫怼拷M織保障:確保AI可控、可信、合規(guī)的治理框架。的成功【治理】組織保障:確保AI可控、可信、合規(guī)的治理框架。CIOAI的角色，而必須進化為“智能戰(zhàn)略架構(gòu)師”和“系統(tǒng)性變革的協(xié)調(diào)者”。CIO需要主導構(gòu)建這一整體框架，向上與業(yè)務戰(zhàn)略對齊，橫向與財務、人力、法務等部門協(xié)同，向下推動技術平臺的落地和組織能力的建設。綜上所述，企業(yè)AI戰(zhàn)略正經(jīng)歷從“戰(zhàn)略認知”到“體系化建設”的關鍵演進。未來的領先者，將不再僅僅取決于技術的先進性，更在于是否能構(gòu)建一個戰(zhàn)略清晰、平臺開放、人才濟濟、治理完善的協(xié)同體系。在此背景下，具備開放生態(tài)經(jīng)驗、能夠提供從平臺支撐到治理與人才體系建設全方位支持的合作伙伴，將成為企業(yè)從“AI試點”邁向“AI體系化能力”的關鍵推動力量。第二篇章 AI技術篇：從戰(zhàn)略試探到價值落本章將深入剖析2025年企業(yè)在AI技術棧各個

在此技術生態(tài)中，生成式AI(GenAI)依然是企層面的采納現(xiàn)狀、核心挑戰(zhàn)與未來趨勢。通過對AI技術、應用、基礎架構(gòu)、平臺及模型的全面分析，旨在為企業(yè)決策者提供一幅清晰的技術路線圖，揭示從技術投資到實現(xiàn)商業(yè)價值的關鍵路徑。調(diào)研數(shù)AI值驅(qū)動”的深耕期，但在此過程中，技術選型的理性回歸、應用落地的多重瓶頸以及基礎設施的成本博弈，構(gòu)成了當前階段的主旋律。企業(yè)正在經(jīng)歷一AI這一強大的技術變量，轉(zhuǎn)化為驅(qū)動業(yè)務增長的確定性力量。本章的分析將圍繞這一核心命題展開，為企業(yè)在波瀾壯闊的AI浪潮中精準導航。AI回歸理性AI引領，智能體與自動化并駕齊驅(qū)2025AI技術版圖呈現(xiàn)出前所未有的多元化與協(xié)同性。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)正在積極構(gòu)AI技術互補、協(xié)同工作的技術生態(tài)系統(tǒng)，而非押注于單一技術路徑。這標志著企業(yè)對AI的認知已從單點工具的采納，躍升至系統(tǒng)化能力的構(gòu)建。

GenAI革新人機交互體驗以及賦能創(chuàng)新應用方面，已成為企業(yè)不可或缺的技術引擎。無論是智能客服、營銷文案生成，還是代碼輔助編寫，GenAI都展現(xiàn)出巨AI然而，值得注意的是，AI(AIAgent)與AI+與智能自動化結(jié)合)的應用熱度AI并駕齊驅(qū)，二者的采納率均達到了。這一現(xiàn)象揭示了一個至關重要的趨勢：企業(yè)AI和“優(yōu)化流程”進行戰(zhàn)略性遷移。AI智能體被寄予厚望，期望其能像數(shù)字化員工一樣自主理解、規(guī)劃AI與自動化的深度融合，則旨在將智能能力無縫嵌入到企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務流程中，實現(xiàn)端到端的效率革命。這三者的并駕齊驅(qū)，勾勒AIGenAI為交互與創(chuàng)AIAI+自動化為流程優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡。AI(PredictiveAI)雖然采納率（25.82%）相對較低，但其戰(zhàn)略價值并未削減。在金融風控、供應鏈管理、銷售預測等核心AI為企業(yè)在不確定性中尋找確定性提供了關鍵支撐。而邊緣AIEdgeAI)目前最低，反映出其應用場景相對聚焦，主要集中在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、智能終端等對數(shù)據(jù)隱私和低延遲有嚴苛要求的領域。盡管尚未全面普及，但隨著5GAI的戰(zhàn)略價值正逐步顯現(xiàn)，AI應用去中心化、場景化的重要方向。技術類別采納率(%)核心應用場景戰(zhàn)略定位生成式AI(GenAI)57.28%內(nèi)容生成、人機交互、代碼輔助、知識管理創(chuàng)新引領：驅(qū)動產(chǎn)品與服務創(chuàng)新，革新用戶體驗。AI智能體(AIAgent)53.99%任務自主執(zhí)行、跨系統(tǒng)協(xié)同、智能決策代理效率核心：作為數(shù)字化勞動力，實現(xiàn)復雜任務自動化。AI+自動化53.99%能文檔處理流程再造：將AI深度嵌入現(xiàn)有流程，實現(xiàn)端到端增效。預測式AI(PredictiveAI)25.82%風險預測、需求預測、客戶流失分析、精準營銷決策基石：基于歷史數(shù)據(jù)進行前瞻性分析，支撐關鍵業(yè)務決策。邊緣AI(EdgeAI)15.49%工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛、智能終端設備、本地化數(shù)據(jù)處理場景延伸：在特定場景下保障低延遲、數(shù)據(jù)隱私與可靠性。表2-1：2025年企業(yè)AI技術采納優(yōu)先級矩陣數(shù)據(jù)來源：2025年10月AI調(diào)研數(shù)據(jù)技術選型：開放、兼容與安全構(gòu)筑技術護城河AI技術從實驗室走向生產(chǎn)環(huán)境，企業(yè)在技術選型上的考量也日趨成熟和理性。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)決策者已經(jīng)從早期單純追求“技術先具體來看，技術先進性（如算法領先、性能卓越）依然是企業(yè)最為看重的指標，選擇比例為的選擇比例已與其極為接近，三者共

圖2-1AI技術選型上，企業(yè)最看重的指標對“開放性與兼容性”的高度重視，其背后是企業(yè)對避免技術孤島、保障未來技術棧靈活迭代的深層訴求。在一個底層模型和框架仍在快速演進的時代（如后文2.1.4所述，64.45%的企業(yè)認為GenAI仍處于技術演進期），構(gòu)建一個能夠支持多模型、多框架、多云部署的開放平臺，是抵御技術路線不確定性風險、擇的權利”，能夠根據(jù)業(yè)務需求和技術發(fā)展，靈活AI能力，而非被鎖定在某個封閉的生態(tài)系統(tǒng)中。相比之下，投資回報比(ROI)（45.54%）和廠商生態(tài)及技術支持（31.47%）雖然同樣重要，但已

退居次席。這并不意味著企業(yè)不關心成本和生態(tài)，而是表明在滿足了開放、安全等基本盤之后，ROI和生態(tài)支持才成為進一步?jīng)Q策的考量因素。這是一種從“機會導向”到“風險控制與長期價值并重”的思維轉(zhuǎn)變，標志著企業(yè)AI建設正在從戰(zhàn)術性嘗試在如何將AI技術轉(zhuǎn)化為實際業(yè)務應用的路徑選擇上，企業(yè)普遍展現(xiàn)出高度的務實主義和靈活性。調(diào)研顯示，企業(yè)不再拘泥于“自研”或“外購”的二元對立，而是采取一種“兩條腿走路”的混合策略，旨在平衡短期收益與長期戰(zhàn)略，快速響應業(yè)務需求。49.77%45.07%37.09%24.88%49.77%45.07%37.09%24.88%直接采購成熟的AI應用 綜合采用多種方式靈活選擇

自己組建團隊，基于開源模型進行開發(fā)

自主訓練模型圖2-2企業(yè)在AI應用實現(xiàn)方式上的傾向近半數(shù)的企業(yè)傾向于直接采購成AI應用。這一選擇的背后，是企業(yè)追求“短、AI價值的強烈研發(fā)投入和試錯風險，將資源更多地聚焦于業(yè)務場（如智能客服、HR機器人），采購成熟方案無疑是最與此同時，選擇綜合采用多種方式，靈活選擇成熟的AI

值得注意的是，堅持自主可控的企業(yè)依然不在少數(shù)。有37.09%的企業(yè)選擇自己組建團隊，基于開源模型進行開發(fā)，而有%的企業(yè)甚至會自主訓練模型以實現(xiàn)自身業(yè)務場景。這清晰地表明，對于那些關乎企業(yè)核心競爭力、涉及專有數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權的戰(zhàn)略性應用，企業(yè)仍然堅持要將關鍵技術掌握在自己手中。通過自研，企業(yè)不僅能夠構(gòu)建起AI人才梯隊，為是企業(yè)在資源有限、市場多變的環(huán)境下，做出的最為理性的選擇。它既解決了“從01”的快速啟1N”的深度創(chuàng)新和差異化競爭保留了戰(zhàn)略空間。AI的成熟度保持謹慎樂觀盡管生成式AI的熱度在全球范圍內(nèi)持續(xù)不減，但深入企業(yè)內(nèi)部，決策者們對其技術成熟度持有相當清醒且審慎的認知。調(diào)研結(jié)果顯示，市場的普遍共識是，GenAI遠未達到成熟穩(wěn)定的階段，這直接影響了企業(yè)的技術戰(zhàn)略和投資節(jié)奏。絕大多數(shù)（64.45%）仍處于技術演進期，未來仍需經(jīng)歷多輪重要的技訓練方法、甚至底層技術范式都可能在未來幾年內(nèi)發(fā)生顯著變化。另有1%的受訪者持相對樂觀但仍謹慎的態(tài)度，認為其技術框架已基本成型，但的樂觀派認為GenAI技術已進入成熟期，未來演64.45%30.81%64.45%30.81%4.74%6050403020100

技更節(jié)省AI應用篇：跨越規(guī)?；櫆?，聚焦核心業(yè)務價值應用熱點：從運營增效到智能決策，AI滲透核心業(yè)務調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2025年，AI應用已經(jīng)成功突破了早期邊緣化、輔助性的功能定位，全面滲透到企業(yè)運營、客戶服務和戰(zhàn)略決策等核心業(yè)務環(huán)節(jié)，成為驅(qū)動企業(yè)價值增長的關鍵引擎。AI不再僅僅是IT部門的實驗性項目，而是被業(yè)務部門視為提升核心KPI、構(gòu)筑競爭優(yōu)勢的必備工具。AI應用最集中的三大領域，清晰地勾勒出其價值創(chuàng)造的主路徑：運營增效類應用最廣泛、最客戶服務類：在這一領域，正深刻仍處于技術演進期

技術框架已基本成型

進入成熟期

改變著企業(yè)與客戶的交互方式。從7x24小時的圖2-3您對于當前生成式AI技術成熟度的看法這種普遍的“謹慎樂觀”態(tài)度，為前文所述的企業(yè)技術選型偏好提供了完美的注腳。正是因為預見到技術的持續(xù)不確定性，企業(yè)才會在技術選型時將“開放性與兼容性”置于如此重要的戰(zhàn)略高度。如果底層技術仍在快速變化，那么與某個特定的、封閉的模型或平臺進行深度綁定，無疑將帶來巨大被鎖定的企業(yè)將面臨兩難境地。

幫助企業(yè)以更低的成本)應用價值鏈的頂能夠輔助甚至自這三大應用熱點，恰好對應了企業(yè)最核心的價值/服務創(chuàng)新類（32.86%）和輔助開發(fā)類（22.07%）等賦能創(chuàng)新的應用也占據(jù)了相當比例，顯示出AI正成為企業(yè)研發(fā)部門和技術團隊的新引擎，通過AI輔助設計、代碼生成與調(diào)試、產(chǎn)品缺陷檢測等方式，加速創(chuàng)新周期，AI應用的廣度與深度，共同印證了AI價值的認知已從“錦上添花”轉(zhuǎn)變?yōu)椤安豢苫蛉薄薄?/p>

7057.28%54.46%57.28%54.46%53.05%32.86%22.07%50403020100運營增效類 客戶服務類 智能決策類產(chǎn)品/服務創(chuàng)新類 輔助開發(fā)類圖2-4企業(yè)AI應用的主要方向應用瓶頸：人才、數(shù)據(jù)與場景識別構(gòu)成“落地三角”盡管AI企業(yè)普遍面臨著三大相互關聯(lián)的系統(tǒng)性障礙：技術人才的匱乏、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的不足，以及業(yè)務場景價值的模AI調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)在部署AI應用時面臨的首。這不僅指頂尖的算法科學家，更包括能夠理解業(yè)務、處理AI應用的工程技術人才。其次是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集匱乏或存在數(shù)據(jù)孤島（43.19%），數(shù)AI的“燃料”，缺乏干凈、標注良好、可信的AI應用難以實現(xiàn)。第三大挑戰(zhàn)是應用場景的識別與價值評估不清（41.78%），即AIAI項目從立項之初就目標模糊，最終難這三大瓶頸并非孤立存在，而是構(gòu)成了一個相互掣肘的惡性循環(huán)：這一“落地三角”的普遍存在，解釋了為何許AI項目“雷聲大、雨點小”，難以從零星的試點走向全面的規(guī)?；茝V。打破這一循環(huán)，需要的不僅僅是技術上的單點突破，更需要建立一個跨職能的協(xié)同機制，讓業(yè)務、技術和數(shù)據(jù)團隊能夠深度融合，共同識別高價值場景，治理核心數(shù)據(jù)，并培養(yǎng)復合型人才。挑戰(zhàn)類別具體挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)(%)根源分析建議應對策略人才(Talent)缺乏技術人員 市場供給不足，傳統(tǒng)IT與業(yè)又懂業(yè)務的復合型人才。建立企業(yè)級AI卓越中心(CoE)，制定“內(nèi)部培養(yǎng)+外部引進”雙軌人才戰(zhàn)略，推行面向業(yè)務人員的AI素養(yǎng)培訓和技術人員的業(yè)務賦能培訓。數(shù)據(jù)(Data)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集匱乏 缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理體系，或數(shù)據(jù)孤島 據(jù)標準不一，跨部門數(shù)據(jù)分認知。明確數(shù)據(jù)權責，投資建設統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺，推行“數(shù)據(jù)即服務(DaaS)”理念，打破部門墻。場景(Scenario)應用場景的識別與 業(yè)務部門對AI能力認知不價值評估不清 足，技術部門對業(yè)務痛點現(xiàn)與衡量機制。組建由業(yè)務專家和技術專家構(gòu)成的聯(lián)合探索團隊，采用“價值驅(qū)動”而非“技術驅(qū)動”的立項原則，建立清晰的AI項目ROI評估模型。表2-2AI應用規(guī)?；渴鸬暮诵奶魬?zhàn)與應對框架數(shù)據(jù)來源：2025年10月AI調(diào)研數(shù)據(jù)在眾多AI應用方向中，AI智能體(AIAgent)正迅速成為企業(yè)探索的前沿和新的戰(zhàn)略支點。更重要的是，企業(yè)對其價值的認知已經(jīng)超越了單個智能體的自主執(zhí)行能力，而是著眼于構(gòu)建一個由多個智能體高效協(xié)同工作的網(wǎng)絡，從而形成企業(yè)級的“集體智能”。調(diào)研數(shù)據(jù)明確揭示了這一趨勢：當被問及應用智能體時最看重的能力時，智能體之間的協(xié)同工作能力以55.92%的選擇率高居榜首，其重要性甚至略微超過了穩(wěn)定性（54.98%）和多模態(tài)交互能力（54.03%）。這一發(fā)現(xiàn)極具啟發(fā)性，它預示著企業(yè)AI應用的終極構(gòu)想——未來的企業(yè)智能系統(tǒng)，將AI所構(gòu)成，而是一個能夠像人類團隊一樣，進行自主

這種對協(xié)同能力的極致追求，源于企業(yè)業(yè)務流程的內(nèi)在復雜性。一個典型的業(yè)務流程，如“訂單到收款AI應用，無論多么智能，都難以覆蓋整個端到端的流程。而一個由多個專業(yè)智能體組成的協(xié)同網(wǎng)絡則可以完美解決這一問題。例如，一個“訂單接收智能體”在收到客戶這種范式將從根本上重塑企業(yè)的運營模式和組智能體將成為企業(yè)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，能應用成熟AI基礎架構(gòu)篇：混合云時代的算力經(jīng)濟學與治理架構(gòu)模式演變：混合模式成為主流，平衡成本、安全與敏捷在AI時代，算力是驅(qū)動一切創(chuàng)新的基礎能源，而承載算力的基礎架構(gòu)模式，則直接決定了企業(yè)AI戰(zhàn)略的成敗。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在經(jīng)歷了公有云的敏捷性誘惑和本地部署的安全性回歸后，企業(yè)最終在實踐中找到了平衡點——混合架構(gòu)AI基礎設施的默認標準和主流選擇。超過半數(shù)（52.58%）的企業(yè)明確表示，其AI基礎架構(gòu)采用的是混合模式（云結(jié)合）。這表明混合架構(gòu)并非一種過渡形態(tài)，而是企業(yè)在綜合考量了公有云的創(chuàng)新敏捷性、本地部署的數(shù)據(jù)安全IT投資的成本效益之后，做出的深思熟慮的戰(zhàn)略抉擇。企業(yè)通常將需要快速迭AI模型訓練和應用開發(fā)任務部署在AI而將涉及核心敏感數(shù)據(jù)、需要滿足嚴格監(jiān)管要求的使用公有云AI服務的企業(yè)占比依然高達%AI創(chuàng)新的“試驗場”和AI能力尚處于起步階段的企業(yè)，公有云提供了最低的入門門檻和最快的技術跟進路徑。同時，仍有的企業(yè)選擇（如GP/TPU服務器，這部分企業(yè)通常是數(shù)據(jù)安全要求極高的金融、政府

機構(gòu)，或是對特定高性能計算有極致追求的科研、制造企業(yè)。IT部門面臨著前所未有的管理復雜性。他們需要同時駕馭兩并確保它們之間的數(shù)據(jù)能夠安全、高效地流動，工這催生了對統(tǒng)一混合云管理平臺和專業(yè)運維人才的迫切需求。52.58%41.78%52.58%41.78%34.74%17.37%混合模式（本地+云結(jié)合）使用公有云AI服務自建本地計算集群基礎架構(gòu)依賴第三方合作伙伴圖2-5企業(yè)AI基礎架構(gòu)主要的建設方式隨著AI應用從實驗走向規(guī)?；?，其對算力的消耗呈指數(shù)級增長，由此帶來的成本壓力已成為懸在AI戰(zhàn)略頭頂?shù)摹斑_摩克利斯之劍”。調(diào)研數(shù)據(jù)AI基礎架構(gòu)面臨的最嚴峻挑戰(zhàn)，正倒逼企業(yè)從過去“粗放式”的資源堆砌，轉(zhuǎn)向“精細化”的算力運營和AI基礎架構(gòu)面臨的壓倒性首要挑戰(zhàn)，選擇比例高達60.56%，遠超其他所有選項。這不僅包括購買或租賃GPU服務器的硬件成本，還包括高昂的電力、運維和云服務賬單。許多企業(yè)AI項目的長期運營成本，甚至可能超過其初期的研發(fā)投入。這種不可持續(xù)的成本模型，已成為制約AI應用進一步推廣的最大障礙。（算力瓶頸占比為GPU是另外兩個重要挑戰(zhàn)。缺乏統(tǒng)一規(guī)劃導致各部門重復建設、資源無法共享，形成新的“算力孤島”，造成巨這些管理問題，無疑進一步加劇了成本的失控?？梢哉f，“成本”和“算力”是同一枚硬幣的兩面，其背后AI時代進行資源精細化運營（AIFinOps）能力的嚴重不足。挑戰(zhàn)維度主要挑戰(zhàn)項占比(%)對業(yè)務的影響成本(Cost)成本過高60.56%侵蝕AI項目ROI，導致戰(zhàn)略投資難以為繼，限制AI規(guī)模化應用。性能/資源(Performance/Resource)硬件資源不足（算力瓶頸）40.85%限制模型訓練規(guī)模與迭代速度，影響應用響應時間與用戶體驗?？捎眯?穩(wěn)定性不足32.39%關鍵業(yè)務AI應用中斷風險高，影響業(yè)務連續(xù)性與客戶信任。運維/規(guī)劃(Operations/Planning)缺乏統(tǒng)一的架構(gòu)規(guī)劃30.99%導致重復投資與資源浪費，形成新的技術孤島，管理復雜性劇增。缺乏內(nèi)部運維能力26.76算力資源利用率低下，故障排查與恢復時間長，無法保障SLA。表2-3：AI基礎設施成本與性能挑戰(zhàn)對比分析數(shù)據(jù)來源：2025年10月AI調(diào)研數(shù)據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)清晰地揭示了當前AI60.56%AI規(guī)?；瘧玫睦顺毕?，其經(jīng)濟上的不可持續(xù)性已暴露無遺。要破解此局，企業(yè)必須進行戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)變，從臨時的資源采購轉(zhuǎn)向構(gòu)建一個系統(tǒng)化、平臺化的“AI工廠”模式，實現(xiàn)算力的精細化運營與治理。與此同時，企業(yè)迫切希望通過更優(yōu)化的硬件選型、更高效的軟件棧、更智能的調(diào)度系統(tǒng)，來降低單位AI任務的計算成本，提升整體的投資回報率。對更高的推理性能（44.6%）的關注，則直接關系到終端用戶的體驗和關鍵業(yè)務場景的響應速度，同樣是衡量算力價值的重要維度。AI平臺篇：從孤島走向融合，構(gòu)建統(tǒng)一智能中樞平臺現(xiàn)狀：統(tǒng)一平臺建設滯后，技術孤島現(xiàn)象普遍AI應用是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的“前線部AI方基地”和“軍工廠”。然而，調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，當?shù)男疫\企業(yè)擁有統(tǒng)一AIAI戰(zhàn)略的先行者，已經(jīng)認識到平臺化是實現(xiàn)AI工業(yè)化生產(chǎn)的必由之路。然而，更大比例的企業(yè)則處于“平臺真空”或“平臺割據(jù)”的混亂狀態(tài)中：開發(fā)

70%的企業(yè)缺乏一個能夠統(tǒng)AI能力中AI資產(chǎn)（如數(shù)據(jù)、特征、模型）無法被有效管理和共享，導致了大量的重復勞動。每個新的AI項目都可能需要從零這不僅極大地拉低了效率，也使得AI項目的成功高度依賴于少數(shù)頂尖專家的個人能力，難以形成組織級的、可復制的成功。平臺瓶頸與構(gòu)建要素：集成、成本與擴展性的三難困境企業(yè)在規(guī)劃和構(gòu)建統(tǒng)一AI平臺時，普遍面臨著IT生態(tài)的無縫集成、平臺自身的建設與運營成本，以及支撐未來業(yè)務增長的可擴展性。這三大核心訴求，構(gòu)成了平臺建設成敗的關鍵。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)在構(gòu)建AI平臺時最看重的因素是與現(xiàn)有系統(tǒng)集成能力，選擇比例高達56.34%。這說明企業(yè)對AI平臺的定位非常清晰：它不是一個孤立的技術“飛地”，而必須是企業(yè)整體數(shù)字化架構(gòu)的有機組成部分。一個無法與企業(yè)的ERP、CRM、數(shù)據(jù)倉庫等核心業(yè)務系統(tǒng)高效打通的AI平臺，其價值將大打折扣，因為AI模型需要從這些系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，其輸出的洞察和決策也需要通過這些系統(tǒng)來落地執(zhí)行。AI平臺是一項巨大的投ROI。這不僅包括初期的軟件采購和開發(fā)成本，更包括持續(xù)的硬件、運降低應用開發(fā)門檻、促進能力復用等方式，證明其然而，平臺的復用和擴展能力恰恰是當前面臨的瓶頸。數(shù)據(jù)顯示，已有17.06%的企業(yè)明確表示AI平臺存在資源爭用和重復建設的問題，另有44.55%AI未來必然會遇到復用問題。這直接指向了許多現(xiàn)有平臺在架構(gòu)設計上的短板，如缺乏多租戶隔離、資源調(diào)度不靈活、服務化封裝不足等，導致其難以支撐跨部門、大規(guī)模的應用需求。圖2-6構(gòu)建AI平臺時，貴公司最看重的因素這種“既要深度集成，又要成本可控，還要持AI平臺的架構(gòu)設計提出了極高的要求。它必須是一個高度開放、模塊化、服務化的平臺，最好基于云原生技術構(gòu)建，以實現(xiàn)資源的彈性伸縮和跨環(huán)境的一致性管理。可以說，能否成AI平臺戰(zhàn)略成熟度的核心標準。AI模型篇：在效能、成本與治理中尋求動態(tài)平衡模型版圖：通用大模型主導，專用模型嶄露頭角AI技術棧的核心——模型層，2025年的企調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，通用大模型的使用率高達%，占據(jù)了絕對的主導地位。這得益于其強大

AI應用的深化，通用模型的局限性也逐漸顯現(xiàn)，如領域知識不足、存在“幻覺”、推理成本高昂等。因此，越來越多的企業(yè)開始將目光的企業(yè)開始采用行業(yè)專用大模型（如金融、醫(yī)療、制造領域的專用模型），這些模型在特定領域的數(shù)據(jù)上進行了深度訓練和優(yōu)化，能夠提供比通用模型更精準、更可靠的專業(yè)能力。同時，有的企業(yè)選擇走更具挑戰(zhàn)性的自研定制模型路線，通過使用自有數(shù)據(jù)訓練模型，來解決其獨特的業(yè)務問題，并構(gòu)筑起外人難以復制的“護城河”。此外，同樣的企業(yè)使用開源社區(qū)模型（Hugging上的各類模型），這體現(xiàn)了企業(yè)在追求成本效21.13%16.90%21.13%16.90%15.96%15.96%通用大模型 67.61%行業(yè)專用大模型尚未使用AI模型自研定制模型開源社區(qū)模型圖2-7目前主要使用的AI模型類型這一模型選擇的分布圖譜，揭示了一條清晰的演進路徑：企業(yè)通常以“通用模型”入門，實現(xiàn)AI能力的快速普及（解決“廣度”問題）；然后，隨用模型”和“自研模型”遷移，以在核心業(yè)務領域獲得競爭優(yōu)勢（解決“深度”問題）。未來的企業(yè)模型庫，將不再是單一模型的天下，而是一個由大型基座模型與多個小型、高效的專用模型共同組成的、異構(gòu)且協(xié)同的模型生態(tài)系統(tǒng)。管理挑戰(zhàn)：效果、成本與平臺的“不可能三角”（卻普遍陷入了一個由“效果”、“成本”和“平臺”構(gòu)成的“不可能三角”困境。這三大挑戰(zhàn)相互交織、相互制約，使得模型的持續(xù)運維AI圖2-8企業(yè)在模型管理方面的主要挑戰(zhàn)

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)在模型管理方面面臨的三大首要挑戰(zhàn)是：為數(shù)據(jù)分布的變化、概念的演變（ConceptDrift）等原因而出現(xiàn)衰減，導致輸出結(jié)果時好時壞，難以滿足業(yè)務對穩(wěn)定性和可靠性的要求。節(jié)的發(fā)現(xiàn)這三者形成了一個難以打破的惡性循環(huán)：為了解決“效果不穩(wěn)定”的問題，團隊需要頻繁地對模型進行監(jiān)控、評估和再訓練，但這又會急劇推高“成本與算力消耗”；而“缺乏統(tǒng)一平臺”則使得整個迭代過程變得異常復雜和低效，不僅延長了問題修復的時間，還因為無法進行精細化的資源管理和調(diào)度，進一步加劇了成本的浪費。這一困境深刻地揭示了當前企業(yè)實踐的巨大鴻溝。許多企業(yè)仍停留在“煉丹作坊式”的模型開發(fā)模式中，嚴重依賴少數(shù)專家的個人經(jīng)驗。他們?nèi)狈⒛Ｐ烷_發(fā)“工業(yè)化”的流程、工具和組織保障，導致AI資產(chǎn)的價值難以持續(xù)、穩(wěn)定、經(jīng)濟地發(fā)揮。建立一套成熟的體系，實現(xiàn)模型的規(guī)?；a(chǎn)、自動AI能力從“可用”走向“可靠”的當務之急。管理痛點占比(%)技術層面的解決方案組織層面的建議模型效果不穩(wěn)定48.83%部署自動化模型監(jiān)控系統(tǒng)（自動化再訓練與測試流水線。建立模型風險與治理委員會，SLA（級協(xié)議），并指定業(yè)務和技術負責人。成本與算力消耗高38.03%GPU資源池化與智能調(diào)度系統(tǒng)。在項目立項階段即推行模型成總擁有成本缺乏統(tǒng)一管理平臺35.21%引入或自建企業(yè)級MLOps平臺，實現(xiàn)模型資產(chǎn)庫、實驗追蹤、版本控制、部署監(jiān)控的統(tǒng)一管理。組建專職的MLOps團隊，負責平臺建設與運維，為算法團隊提供標準化的工程支持。表2-4：AI模型生命周期管理痛點與優(yōu)化路徑數(shù)據(jù)來源：2025年10月AI調(diào)研數(shù)據(jù)性能優(yōu)化趨勢：模型量化與高效推理引擎成為剛需為了正面應對模型性能與成本之間的尖銳矛盾，一系列旨在提升模型運行效率、降低資源消耗的技術，正從學術界的“可選項”迅速演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)界的“必需品”。其中，模型量化壓縮和采用專用推理引擎，已成AI43.66%33.8%7.98%18.78%43.66%33.8%7.98%18.78%支持在邊緣設備（如手機、IoT設備、工控機）上部署ESG目標，降低AI的碳排放目前尚未考慮

01 02

04 05 0圖2-9重心轉(zhuǎn)向“推理經(jīng)濟” 圖2-10企業(yè)考慮采用量化壓縮模型最主要的驅(qū)動因素調(diào)研顯示，企業(yè)考慮采用模型量化技術（即將模型中高精度的浮點數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度的整數(shù)，以減小模型體積、提升計算速度）的驅(qū)動力非常明確和務實。排在首位的兩大驅(qū)動因素是實現(xiàn)低延遲響應，滿足關鍵業(yè)務場景的性能要求和大幅降低云GPU推理成本。前者直接回應了業(yè)務端對實時交互、快速響應的迫切需求（如實時推薦、在線風控），后者則直擊財務端對成本控制的核心關切。此外，支持在邊緣設備上部署（33.8%）和降低基礎設施復雜度（33.33%）也是重要考量。A.暫時未使用推理引擎

在推理執(zhí)行層面，盡管仍有高達51.18%的企業(yè)表示暫時未使用專門的推理引擎，這表明他們的推理服務可能還運行在PyTorch、TensorFlow等原生訓練框架上，性能優(yōu)化不足。但值得注意的是，vLLM（27.96%）、Ollama（25.12%）等新興的、開源的高效推理框架已經(jīng)獲得了相當高的采用率。這些推理引擎通過引入PagedAttention、持續(xù)批處理（ContinuousBatching）等先進技術，能夠顯著提升GPU處理并發(fā)請求的吞吐量，將推理效率提升數(shù)倍甚至數(shù)十倍。這兩個數(shù)據(jù)點共同指向一個明確的趨勢：AI價值鏈的重心正在向“推理端”傾斜。因為對于絕大多數(shù)AI應用而言，模型訓練是一次性或低頻次的投F.其它E.

D.Ollama

B.vLLM60.0040.0060.0040.0020.000.00

入，而推理則是持續(xù)不斷、面向海量用戶的服務，其產(chǎn)生的算力消耗占據(jù)了模型生命周期總成本的絕大部分。因此，推理階段的性能優(yōu)化，正成為AI工程化領域新的“兵家必爭之地”。通過模型量化和高效推理引擎的組合拳，企業(yè)可以在不顯著犧牲模型效果的前提下，實現(xiàn)推理成本的數(shù)量級下降，這AI應用從“少數(shù)人的昂貴玩具”變?yōu)椤捌栈荽蟊姷纳a(chǎn)力工具”至關重要。這也預示著，推圖2-11為提升大模型運行推理時的性能和擴展性，企業(yè)當前使用的推理引擎技術

理引擎的采用率，將成為衡量一個企業(yè)AI工程化成熟度的重要“試金石”。CIO的啟示：從“AI作坊”到“AI工廠”的系統(tǒng)化躍遷通過開放的MLOps平臺統(tǒng)一AI實現(xiàn)流水線化創(chuàng)新當前企業(yè)面臨的運營挑戰(zhàn)并非孤立存在。數(shù)據(jù)顯示，“落地三角”（人才、數(shù)據(jù)、場景）與模型38.03%，缺乏統(tǒng)一平臺占35.21%）相互交織，形成了一個惡性循環(huán)。這些問題的共同根源AI項目都是一次性的、依賴少數(shù)專家的“英雄式”努力，其成功難以復制，效率低下，且無法規(guī)模化。缺乏統(tǒng)一平臺是造成這種混亂無序狀態(tài)的核心原因。因此，企業(yè)首要的目標必須是從“AI作坊”向系統(tǒng)化、可重復的“AI工廠”模式轉(zhuǎn)型。

%的企業(yè)速實驗和原型構(gòu)建，使業(yè)務團隊能夠迅速驗證企業(yè)可遵循結(jié)構(gòu)化五步MLOps生命周期來落地該平臺：缺乏統(tǒng)一管理平臺15.9%成本與算力消耗高17.2%

合規(guī)與審計難度7.8%

模型效果不穩(wěn)定22%模型的推理性能不足13.6%模型的分布式推理與部署復雜

/準備模型訓練自動化（PipelinesCI/CD）部署（GitOps實現(xiàn)）監(jiān)控模型迭代更新難度大23.94%

12.3%

這種由流水線驅(qū)動的自動化流程，通過強制執(zhí)圖2-12在模型管理方面的主要挑戰(zhàn)機器學習運維（MLOps）是實現(xiàn)AI生命周期工業(yè)化的核心準則，其對AI的變革性影響可類比于DevOps對軟件開發(fā)的推動作用。企業(yè)應構(gòu)建一個中心化的MLOps平臺，作為AI創(chuàng)新的“裝配線”。MLOps平臺需要為整個AI生命周期提供一致的工具與環(huán)境。這樣一個平臺能夠直接化解“落地三角”困境：人才瓶頸：通過提供標準化的開發(fā)環(huán)境（如

行可復現(xiàn)性、自動化驗證和提供模型漂移監(jiān)控，直接解決了模型效果不穩(wěn)定的核心痛點，確保了AI應用在生產(chǎn)環(huán)境中的可靠性與穩(wěn)定性。AI成本控制60.56%AI戰(zhàn)略能否成功的決定性因素。公眾和企業(yè)初期的關注AI應用而言，其生命周期內(nèi)的總成本絕大部分來自于持續(xù)不斷的推理（Inference）運營。這意味著AI的經(jīng)濟模式已經(jīng)發(fā)生了根本性的倒轉(zhuǎn)：成功的AI戰(zhàn)略重心不再是最小化訓練成本，而是最大化地優(yōu)化推理的總體擁有成本（TCO）。這要求企業(yè)在架構(gòu)設計上進行戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)變。解決成本危機的方案并非簡單地采購更多硬件，而是要從根本上提升現(xiàn)有資源的利用效率，即從“算力堆砌”轉(zhuǎn)向“AIFinOps”的精細化運營思維，在整體資源消耗更高的推理環(huán)節(jié)降本增效顯然具有更高的投資回報比。企業(yè)應在其AI平臺中整合并標準化以下關鍵開源技術：vLLM：作為一個先進的推理服務引擎，vLLM通過PagedAttention和持續(xù)批處理（ContinuousBatching）等技術，能將GPU處理并發(fā)請求的吞吐量提升數(shù)倍。調(diào)研中已有27.96%的企業(yè)采用vLLM，這表明市場對其在生產(chǎn)環(huán)境中降本增效的價值已形成共識。llm-d：該開源框架專注于分布式和智能化的推理調(diào)度。它能將一個大型模型的工作負載智能地分布在多個GPU上，從而最大化硬件利用率，實現(xiàn)成本可控的規(guī)模化擴展。這一架構(gòu)策略與調(diào)研中企業(yè)對性能優(yōu)化的迫切GPU推理成本（66%vLLM和模型量化等技術的直接業(yè)務驅(qū)動力。來的戰(zhàn)略企業(yè)的技術選型正面臨一種深刻的戰(zhàn)略焦慮。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，一方面，高達的決策者認AI仍處于不穩(wěn)定的“技術演進期”；另一方面，企業(yè)在選擇技術時，將“開放性與兼容性”（05%幾乎同等的位置。這種現(xiàn)象背后，是一種成熟的風

險管理思維。當?shù)讓幽Ｐ秃涂蚣苋栽诳焖俚鷷r，與任何一個封閉的、專有的技術生態(tài)系統(tǒng)進行深度可能在明天就成為阻礙創(chuàng)新的技術負債。因此，對開放性的追求，本質(zhì)上是一種對沖技術不確定性的戰(zhàn)略性投資，它為企業(yè)保留了未來的選擇權?；旌?2.58%企業(yè)的默認選擇。這種開以及任何云服務商或IT基礎硬件。寫應用。統(tǒng)，這極大地降低了集成風險，并加速了價值實現(xiàn)的時間。AI工廠”上述建議共同勾勒出一個宏大的愿景：構(gòu)建一個企業(yè)級的“AI工廠”。這個工廠建立在一條統(tǒng)一的MLOps裝配線（建議一）之上，由一臺經(jīng)濟可持續(xù)的推理引擎（建議二）提供動力，坐落于一個靈活開放的混合云地基（建議三）之上，并能夠持續(xù)產(chǎn)出高價值、差異化的AI產(chǎn)品。這一“AI工廠”的建立，也為企業(yè)迎接AI的AI智能體（AIAgent）——能體之間的協(xié)同工作能力”的重視程度甚至超過了其自身的穩(wěn)定性。這預示著企業(yè)AI的終AI工具，演進為能夠自動化端到端復雜業(yè)務流程的、由多個智能體組因此，今天構(gòu)建的“AIAI應用的開發(fā)環(huán)境，更是未來企業(yè)自動化新范式的基礎設施。下表對建議進行了總結(jié)：挑戰(zhàn)根本原因分析戰(zhàn)略建議關鍵使能技術/概念“落地三角（場景）與團隊孤島“手工作坊式”AI開發(fā)；缺乏統(tǒng)一流程、工具鏈和協(xié)作環(huán)境。平臺：AI工作流并促進跨職能協(xié)作。MLOpsPipelines、GitOps、模型注冊表無法承受的成本(60.56%)與算力瓶頸(40.85%)經(jīng)濟重心向推理端轉(zhuǎn)移；資源管理效率低下、未經(jīng)優(yōu)化。AI經(jīng)濟學：將重心轉(zhuǎn)向高效、分布式的推理，。vLLM、llm-d、模型量化、AIFinOps供應商鎖定風險與技術動蕩下的平臺碎片化在技術快速演進期（64.45%的共識）依賴封閉的專有生態(tài)系統(tǒng)。擁抱開放的混合云基礎：通過開源標準和一致的混合云平臺來對沖風險并確保未來適應性。開源（模型、平臺）、Kubernetes、混合云架構(gòu)、合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)第三篇章 組織，文化與人才篇:重塑智能時代的組織基因根據(jù)2025年企業(yè)實踐調(diào)研數(shù)據(jù)現(xiàn)實，AI的價值實現(xiàn)，其最終瓶頸已不再是算法的先進性或算力的充裕性，而在于組織的“吸收能力”——即組織能否在機制、人才與文化層面，系統(tǒng)性地整合、適應并利用這些新興的智能生產(chǎn)力。這場由AI驅(qū)動的轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是一場關于人的轉(zhuǎn)型，一場對組織基因的深度重塑。如果說戰(zhàn)略為AI轉(zhuǎn)型指明了方向，技術為之構(gòu)建了底座，那么組織、文化與人才則是確保這一切得以落地生根的土壤。缺乏與之匹配的組織形態(tài)、

企業(yè)AI人才能量缺口分析：彌合業(yè)務與AI之間的鴻溝本次調(diào)研最引人注目的發(fā)現(xiàn)之一是，高達AI市場的人才需求重心已經(jīng)發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)移。這說明多數(shù)企業(yè)已不再單純?nèi)狈夹g開發(fā)人員，而是缺AI技術與業(yè)務目標相結(jié)合、推動實際落地算法與模型開發(fā)能力51.64%60.00人才梯隊和文化氛圍，再宏偉的AI藍圖也只能是空中樓閣。本章將深入剖析中國企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過程中面臨的人才結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，系統(tǒng)梳理企業(yè)在人才獲取與培養(yǎng)模式上的戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)變，并最終為企業(yè)高管，特別是首席信息官（CIO），提供構(gòu)建內(nèi)生性AI

其他0.94%合規(guī)與倫理理解17.84%

40.0020.000.00AI產(chǎn)品化與運維能力39.44%

數(shù)據(jù)管理與治理能力43.66%AI應用場景與業(yè)務結(jié)合能力59.15%AI人才能力缺口現(xiàn)狀 圖31企業(yè)AI人才能量缺口分析缺口類型選擇比例專家解讀AI應用場景與業(yè)務結(jié)合能力市場需求已從技術實現(xiàn)轉(zhuǎn)向價值創(chuàng)造。該項缺口高居榜首，表明企業(yè)AI要矛盾已轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾螌⒓夹g能力轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務成果。這是連接技術投資與商業(yè)回報的關鍵環(huán)節(jié)。算法與模型開發(fā)能力51.64% 壘的專有應用，依然依賴于企業(yè)自身的模型開發(fā)與調(diào)優(yōu)能力。數(shù)據(jù)管理與治理能力43.66% AI線。這一環(huán)節(jié)的短板將直接導致模型偏見、決策失準和嚴重的合規(guī)問題。AI產(chǎn)品化與運維能力（MLOps）從“實驗室”到“生產(chǎn)線”的鴻溝。許多企業(yè)能夠做出模型原型（PoC），但缺AI合規(guī)與倫理理解AIAI”的必要條件。表31企業(yè)AI人才能力缺口剖析 數(shù)據(jù)來源：225年10月AI調(diào)研數(shù)據(jù)（164%AI基礎能力層面尚未完全成熟。另外，AI產(chǎn)品化與運維能力的不AI模型，但缺乏將其規(guī)?；⒊掷m(xù)化運營的體系和流程。戰(zhàn)略啟示：構(gòu)建“端到端能力鏈”是衡量AI成熟度的真正標尺將調(diào)研中發(fā)現(xiàn)的各項人才缺口（數(shù)據(jù)治理、模型開發(fā)、業(yè)務應用、產(chǎn)品化運維）串聯(lián)起來，可以清晰地看到一條完整的AI條從數(shù)據(jù)開始，經(jīng)由模型構(gòu)建，最終通過業(yè)務應用這揭示了企業(yè)在AI人才戰(zhàn)略上的一個常見誤區(qū)：過度專注于招募個別“明星”人才（如頂尖的

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，高達68.25%的企業(yè)將“內(nèi)部AI人才最主要的來源方式，這一比例顯著高于“外部招聘”的。這一壓倒性的選擇，清晰地揭示了企業(yè)人才戰(zhàn)略的重心所在。這種“構(gòu)建優(yōu)先于購買”（BuildBuy）的策略，其背后有多重驅(qū)動因素。從現(xiàn)實層面看，市AI技術又熟悉特定行業(yè)知識的成熟人才本就鳳毛麟角，且用人成本極高，使得外部招聘的可AIAI專家，或許可以68.25%51.18%68.25%51.18%32.23%22.75%1.42%706050403020100算法科學家），而忽視了構(gòu)建一條完整、堅韌的“端

內(nèi)部培養(yǎng)與轉(zhuǎn)型

外部招聘 借助外部咨與服務商

與高校/研究 其他機構(gòu)合作到端能力鏈”。本次調(diào)研中各項能力缺口的普遍存在，表明絕大多數(shù)企業(yè)的這條能力鏈都存在明顯的AI項目止步于概念驗證（PoC）階段，遲遲無法轉(zhuǎn)化為規(guī)?；a(chǎn)力的根本原因。因此，CIO在規(guī)劃人才戰(zhàn)略時，必須從“點狀”的企業(yè)應建立一個能力成熟度評估模型，定期審視自從而精準定位投資的優(yōu)先方向，系統(tǒng)性地彌補能力短板。AI就緒的人才：向內(nèi)賦能的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向內(nèi)部培養(yǎng)與轉(zhuǎn)型是當前人才主要來源方式

圖3-2AI人才的主要來源方式要構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，需要的是一支不僅掌握AI技能，更對企業(yè)內(nèi)部運營、客戶需求和行業(yè)生態(tài)有深刻理解的團隊。這種“AI能力”與“業(yè)務情境”而必須在企業(yè)自身的土壤中精心“培育”。因此，企業(yè)對內(nèi)部培養(yǎng)的偏愛，實質(zhì)上是一項著眼于未來的戰(zhàn)略投資，旨在打造一種他人無法輕易復制、深度嵌入業(yè)務肌體的AI核心能力，從而構(gòu)筑起企業(yè)在智能時代的“護城河”。建立培訓體系，分層賦能是趨勢企業(yè)在具體的培訓實踐中，也展現(xiàn)出高度的戰(zhàn)AI%的企業(yè)計劃強化“針對/54.46%51.64%31.92%51.64%的企業(yè)認識到高層決策的AI54.46%51.64%31.92%面向業(yè)務人員面向技術人員面向管理層面向全員0 204 0圖3-3企業(yè)未來最希望加強的AI培訓方向在培訓方式上，企業(yè)同樣采取了多元化的混合/專家授課”為主線學習平臺”（46.01%）和“外部培訓機構(gòu)課程”（45.07%）等外部資源，保持知識體系的開放性和前沿性。CIO構(gòu)建“AI學習型組織”AI轉(zhuǎn)型過程中，“人”是關鍵變量。從調(diào)研結(jié)

AI轉(zhuǎn)型的成敗，越來越取決于組織與人才的準備度。無論是戰(zhàn)略目標的落實，還是技術平臺的落地，最終都離不開那些既能理解業(yè)務、掌握技術，又能推動變革的人。這些數(shù)據(jù)共同指向一個趨勢——AI不再只是技術項目，而是一場組織能力的系統(tǒng)重塑。企業(yè)正在逐步構(gòu)建“AI學習型組織”：從崗位技能到組織技能的轉(zhuǎn)變：過去，AI能力被視為技術團隊的專屬領域；如今，企業(yè)開始AI素養(yǎng)體系，讓業(yè)務、管理與IT團隊共同參與智能化變革。從一次性培訓到持續(xù)賦能：越來越多企業(yè)放棄“上幾堂AI可沉淀的學習生態(tài)，如內(nèi)部講師體系、線上學AI技術演進。這推動更多組織與具備開源生態(tài)、實戰(zhàn)經(jīng)驗和培訓體系的外AI能力，共同推動標準化與落地化。AI文化的培育正在成為企業(yè)長期競爭力的核AI轉(zhuǎn)型，不僅是技術革命，更是思維方AI成為“每個人都能理解、使用并信任的工具”，而非技術專家的專屬領域。綜上所述，AI轉(zhuǎn)型的核心不僅是算法與技術，還有冰山之下的“組織與人員”。領先企業(yè)正通過打造跨部門協(xié)作機制、系統(tǒng)化培訓體系與開放共創(chuàng)AI能力從“個體技能”演化為“組織競爭力”。在這一過程中，那些既懂開源生態(tài)、又能結(jié)合企業(yè)實際提供培訓與賦能的外部合作伙伴，將成AI戰(zhàn)略落地、治理成熟與文化轉(zhuǎn)型的關鍵推手。第四篇章 AI治理篇：讓智能在可控中創(chuàng)造價值尚未開展3.1%正在規(guī)劃建立治理框架部分部門或項目有治理要求但未形成統(tǒng)一框架已建立正式的企業(yè)級AI治理框架尚未開展3.1%正在規(guī)劃建立治理框架部分部門或項目有治理要求但未形成統(tǒng)一框架已建立正式的企業(yè)級AI治理框架21.33%18.96%AI治理體系仍處建設初期，普遍存在“治理赤字”調(diào)研結(jié)果顯示，當前僅不足20%的企業(yè)建立了較為成熟的AI治理體系，而超過六成企業(yè)仍處于探索或初期規(guī)劃階段。其中，約21%的企業(yè)已在部分部門開展試點，正逐步從“項目治理”向“企業(yè)級治理”過渡。的挑戰(zhàn)。越來越多企業(yè)開始尋求外部專業(yè)伙伴的支持，協(xié)助構(gòu)建契合自身業(yè)務特點的治理框架——包括治理體系設計（政策、流程、責任定義）、技術

圖41企業(yè)是否已經(jīng)建立了AI架或相關政策？與平臺支持（模型追溯、審計與監(jiān)控機制）、以及治理實踐培訓（面向管理層與技術層）。在此背景下，具備治理實踐經(jīng)驗與企業(yè)級落地能力的外部合作伙伴，將成為加速AI治理體系建設的重要力量。通過這種合作，企業(yè)不僅能在“合規(guī)與創(chuàng)新”之間取得平衡，也能依托開放的技術與方法論，構(gòu)建可持續(xù)、可擴展的AI治理能力，為長期智能化轉(zhuǎn)型提供堅實保障。AI治理核心聚焦“三大風險”：技術穩(wěn)健性、合規(guī)安全與業(yè)務連續(xù)性AI的企業(yè)將技術風險“模型可靠性與可解釋性”視為主要風險來源，其次為“數(shù)據(jù)保護與算法合規(guī)”。僅1.88%的企業(yè)重點關注倫理與偏見風險，反映出當前治理體系仍以技術與合規(guī)為主導。技術風險(模型準確性、可解釋性不足)法律合規(guī)風險(數(shù)據(jù)保護、算法合規(guī))業(yè)務運營風險(過度依賴AI聲譽風險(錯誤結(jié)果帶來的公眾影響)倫理風險(偏見、不公平?jīng)Q策)圖42貴公司在AI（最多選2項）隨著《生成式人工智能服務管理暫行辦法》及歐盟《AI法案》等監(jiān)管政策的陸續(xù)落地，AI合規(guī)壓力持續(xù)上升。與此同時，AI模型已成為關鍵業(yè)務支撐，模型失效與系統(tǒng)中斷帶來的業(yè)務風險也日益突出。企業(yè)應從以下三方面推進風險防控體系建設：

AI治理成熟度現(xiàn)狀與體系建設路徑的企業(yè)表AI治理處于初級階段，主要表現(xiàn)為零散試點、缺%的企業(yè)已進入發(fā)展中階段，說明部分部門已開始建立流程或規(guī)則，但尚未形成全公司統(tǒng)一的體系；只有少數(shù)企業(yè)（5.69%）達到成熟階段，具備較為完整的企業(yè)級治理框架。制，提升模型可解釋性與穩(wěn)健性；算法透明審查制度；AI系統(tǒng)應急預案與冗余方案，保障業(yè)務連續(xù)性與穩(wěn)定運行。通過建立閉環(huán)風險監(jiān)控和響應機制，企業(yè)可逐步從“被動合規(guī)”向“主動治理”轉(zhuǎn)變，提升AI系

發(fā)展中

成熟 領先5.69%5.69%57.35%統(tǒng)的可信度與可持續(xù)價值創(chuàng)造能力。

4-3AI熟度處于以下哪一階段？為提升AI系統(tǒng)的安全性、透明度與可控性，企業(yè)應建立覆蓋組織、流程與技術環(huán)節(jié)的治理框架，重點包括以下四個方面：建立AI倫理與風險委員會建立AI倫理與風險委員會推行AI安全開發(fā)標準引入模型可觀測性與責任歸屬體系設立跨部門治理機AI戰(zhàn)略、倫理審查和風險評估工作，形成統(tǒng)一的決策與問責機制，確保AI設立跨部門治理機AI戰(zhàn)略、倫理審查和風險評估工作，形成統(tǒng)一的決策與問責機制，確保AI業(yè)價值及監(jiān)管要求。AI計機制建立涵蓋數(shù)據(jù)、模型和決策全過程的追溯體系，記錄模型版本、訓練數(shù)據(jù)與關鍵參數(shù)，定期開展合規(guī)行為可解釋、責任可追溯。制定統(tǒng)一的AI安全開發(fā)規(guī)范，對模型訓練、驗證、部署全過程設定安全要求和風險控制標準，從源頭提升系統(tǒng)穩(wěn)健性與合規(guī)性。體，形成閉環(huán)的治理與問責體系。AICIO打造體系化的AI治理能力構(gòu)建企業(yè)級AI治理頂層架構(gòu)，推動治理體系化落地CIO應率先推動企業(yè)建立統(tǒng)一的AI治理頂層AI治理上升至企業(yè)戰(zhàn)略與治理體系的核心層面。通過明確治理目標、責任分工和制度邊界，形成覆蓋“戰(zhàn)略—制度—執(zhí)行”的治理閉環(huán)。建議設立由數(shù)據(jù)、安全、法務、業(yè)務部門共同參與的AIAI使用規(guī)范、審批機制與風AI治理與現(xiàn)有的技術架構(gòu)、數(shù)據(jù)管理及風險控制體系融合，實現(xiàn)治理要求在組織層級與業(yè)務場景中的貫通落地。強化技術、合規(guī)與運營三維風險防控，建立協(xié)同防線CIO需將AI風險管理從單點防范轉(zhuǎn)向系統(tǒng)化協(xié)同，重點加強技術穩(wěn)健性、法律合規(guī)性與業(yè)務連續(xù)性三方面建設。在技術層面，應建立模型開發(fā)與

驗證標準，確保模型可解釋、可追蹤并具備可控的更新機制；在合規(guī)層面，應完善數(shù)據(jù)管理與隱私保護制度，形成算法透明審查機制；在運營層面，應AI關鍵系統(tǒng)的應急預案與冗余機制，保障核心業(yè)務運行的穩(wěn)定性。通過跨部門的信息共享與協(xié)同AI風險識別、預防與響應體系。以治理成熟度為抓手，推動組織能力與治理文化共進CIO不僅要完善制度與流程，更應致力于企業(yè)AI治理能力的長遠建設?？赏ㄟ^建立AI治理成熟度評估模型，對治理體系的完整性、執(zhí)行力與改進應強化全員治理意識，通過內(nèi)部培訓、知識普及與AI治理從管理要求轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)文化的一部分。最終，CIO應引導組織在安全合規(guī)的基礎AI創(chuàng)新，使治理成為支撐企業(yè)可持