2025中国企业级AI实践调研分析年度报告

2025年10月AI实践调研分析年度报告CIOCIO目录报告背景 1执行摘要 2第一篇章 AI战略篇：从概念驱动到价值驱动 4战略趋势：从概念驱动到价值驱动 4战略挑战：从试点到规模化落地的鸿沟 6战略篇-给CIO的启示：建立“战略-技术-人才-治理”四层体系 7第二篇章 AI技术篇：从战略试探到价值落地 8AI技术整体：多元技术协同演进，企业选型回归理性 8AI应用篇：跨越规模化鸿沟，聚焦核心业务价值 11AI基础架构篇：混合云时代的算力经济学与治理 14AI平台篇：从孤岛走向融合，构建统一智能中枢 16AI模型篇：在效能、成本与治理中寻求动态平衡 17技术篇-给CIO的启示：从“AI作坊”到“AI工厂”的系统化跃迁 20第三篇章 组织，文化与人才篇:重塑智能时代的组织基因 AI人才能力缺口现状 培育AI就绪的人才：向内赋能的战略转向 25组织、文化与人才篇-给CIO的启示:构建“AI学习型组织” 26第四篇章 AI治理篇：让智能在可控中创造价值 企业AI治理体系仍处建设初期，普遍存在“治理赤字” AI治理核心聚焦“三大风险”：技术稳健性、合规安全与业务连续性 AI治理成熟度现状与体系建设路径 AI治理篇-给CIO的启示:打造体系化的企业级AI治理能力 29第五篇章 面向AI+时代的CIO行动建议 30重塑AI战略视野：从“落地化”到“体系化”的进阶 30强化AI经济学管理：让智能化投资进入“价值复利周期” 30夯实技术底座：建设开放、可演进的“企业AI工厂” 30激发组织智能力：打造AI时代的学习型组织 30构建可信治理体系：以安全与合规护航智能创新 结语：CIO的未来使命 关于CIO时代 关于新基建创新研究院 关于红帽 报告背景AI产业正以前所未有的速度引发全球性产业革命。其变革规模远超工业革命，速度更是快百倍。这不仅是一场技术升级，更是一场重塑生产力体系、组织结构与竞争格局的系统性革命。对于企业而言，AI+已成为“数字化转型2.0”的核心。它要求企业从以规则为中心的流程化运作，跃迁至以智能为核心的创造性系统，实现从可预测规则到创造性爆发的跨越，并在能力扩张与创新速度上保持指数级增长。在这一历史进程中，企业需要一本面向AI+时代的全新“战术手册”。为此，CIO时代携手新基建研究院，联合全球开源与企业级AI领先企业——红帽公司（RedHat），共同成立“企业级AI+AI+20256月、10AI策略、架构及应用落地调研”，与数百家企业CIO和IT350深入分析企业在战略规划、技术布局、组织人才与治理实践等方面的现状与挑战。本报告基于两次系统调研，全面呈现中国企业AI实践的现状与趋势，分析其在战略、技术、组织人才与治理层面的关键突破口与发展瓶颈，提炼具有普适参考价值的阶段性规律。报告的最终目标，是为CIO群体提供深刻的洞察参考和可操作的行动框架，助力企业在AI+时代实现从体系化落地迈向智能化跃迁的长期增长。350+

CIOITIT 10+10+20255月、10月先后发起两轮“中国企业级AI策略、CIOIT决策者访谈与350医疗等多个行业，深入分析企业在战略规划、技术布局、组织人才与治理实践等方面的现状与挑战。

执行摘要报告核心洞察：2025AI应用从“试验探索”迈向“规模化落地”的关键转折点。企业面临的挑战已从单一的技术选型，演变为一场涉及战略、技术、组织与治理的系统性变革。AI的成功不再取决于算法，而在于企业能否构建一个协同、高效、可控的智能化体系。在这一过程中，企业普遍面临战略、技术、人才与治理四大挑战。要成功跨越从试点到规划化的鸿沟，企业必须摒弃零散的尝试，转而构建一个系统性、全局性的AI能力体系。本报告旨在深入分析这四大支柱的现状与挑战，并为企业决策者，特别是CIO（首席信息官），提供一套清晰的行动框架。战略领航：AI成为企业价值驱动的核心AI已从一个前沿技术话题，演变为企业管理与增长层面的主流议题。调研显示，市场正处于从局部验证到体系化建设的关键拐点，企业下一阶段的AIAI规模化AI确保顶层设计与落地能力并行推进：技术层面：建设可复用的基础平台与开放架构；AI人才的培养体系；AI治理框架。AI规模化落地的系统性基础。AI企业从“AI作坊”迈向“AI工厂”的关键在于

实现AI生命周期的工业化。当前，AI项目普遍面临人才依赖高、数据孤岛与场景模糊等问题，其根源在于缺乏统一的平台与规范化流程。通过建设中心化的MLOps平台，企业可将AI开发流程标准化与流水线化，整合数据管理、模型训练、自动化与监控环节，从而打破团队壁垒，提升协作效率，保证模型在生产环境中的稳定运行。与此同时，企业需要应对推理环节带来的高昂算力成本。AI战略的重心正从降低训练成本转向优化推理阶段的资源效率。借助vLLM、llm-d等分布AIFinOps实现对算力使用的精细化管理，企业能够在性能与成本之间取得最佳平衡，大幅提升整体推理吞吐量并降低。这种AI可持续发展的经济基础。最后，企业应以开放的混合云架构作为技术底座，确保系统具备灵活迁移、开放兼容与持续演进的能力。通过开源标准与跨云的一致性设计，企业能有效降低供应商锁定风险，并充分利用生态伙伴资源，加速创新落地。由此构建的“AI工厂”不仅能持续产出高价值AI产品，更将成为支持未来协作式AI智能体（AIAgents）与数字化员工网络的核心基础设施。组织重塑：构建持续进化的“AI学习型组织”技术平台的成功最终取决于“人”。调研明确指出，当前最稀缺的并非单纯的算法专家，而是既懂业务又懂AI企业正集体转向“内部培养与转型”作为人才的首要来源。这一战略转变正催生一场深刻的组织变革：构建“AI学习型组织”。这场变革体现在三大关键转变上：治理护航：构建体系化的AI治理能力CIO应当将AI治理提升至企业战略高度，建立

统一的治理顶层架构，实现从战略规划到执行落地的全链路闭环。通过组建跨部门的AI治理委员会，明确职责分工、风险响应机制与合规要求，并将治理标准与企业现有技术、数据与风控体系深度整合，从而在组织与业务层面实现一致的治理执行与风险防控。同时，AI治理不仅是制度和流程的建设，更是CIO运营三维度构建协同防线，建立模型可解释性、算AIAI治理成熟度评估体系与员工治理意识培AI治理成为驱动长期创新与竞争优势的核心能力。CIO的系统性转型蓝图总结而言，CIO的角色必须从“技术供应商”AI必须协同推进四大支柱：首先是“顶层设计”，以AIAI治理为护航；其次是“技术基座”，坚决从“AI作坊”转向可复用的“AI工厂”，核心是统一平台、优化的AI重点培养复合型人才。报告正文第一篇章 AI战略篇：从概念驱动到价值驱动面对宏观经济的不确定性与技术革新的加速，（AI心引擎”：它既是企业强化运营韧性、降低结构性成本的重要途径，也是重塑客户体验、拓展业务边AI企业需要在战略层面回答三个关键问题——AI如何嵌入核心战略目标？投资如何与业务价值闭环？组AI战略演进的AI战略定位、目标优先级、实CIO在战略落地阶段提供战略趋势：从概念驱动到价值驱动AIAIAI纳入战略考量80%约8成企业已将AI纳入战略考量，AI已从技术话题全面上升为企业管理议题。AI已经从一个前沿技术话题，演变为企业管理与增长层面的主流议题。调研显示，超过80%的AI纳入战略规划或业务改进范畴，这标志AI的价值认知已基本完成市场普及。企业AI战略正经历从“战略认知—局部试点—体系化建设”的演进阶段，在战略定位的深度上，市场呈现出一AI战略成熟度上

几乎均等地分布在三个不同的阶段，这揭示了一个处于关键转折点的市场动态。图1-1贵公司在整体战略中对AI的定位是AI视为“战略核心”的企业占端制造等数据密集型和技术驱动型行业，它们已将AI54%，这表明市场上的绝（超过一半AI的重要性，并开始进行投入，但仍在从概念验证PoC）向体系化落地（Scaling）这种均衡的“三分格局”并非偶然，它反映了市场正在经历一个“价值实现的过滤器”。大量处于“重要支撑”和“试点探索”阶段的企业，正面临着一个共同的瓶颈：如何清晰地定义AI带来的业务价值，并量化其投资回报率（ROI）。这道“过滤器”阻碍了它们将AI从一个优化现有流程的成本中心，19%AI仅仅视为“辅助工具”或尚未制定明总体来看，AIAIAIAI战略落地的体系化能力与价值化水平。AI战略目标：“效率优先，增长并重”的双核格局在明确AI增长并重”为特征的双核格局。图1-2贵公司的AI战略目标或者未来AI的重点方向是调研数据显示，高达的企业将“降本AI战略的首要或核心目标，这使其成AI视为一种强化内部运营、优化成本结构的强大工具。尤其在制造和传统服务业，AI提升流程效率、降低人力与运营成本的诉求紧随其后的是一个以增长为导向的目标集群，和“创新，选择比例均在50%上下

浮动AI从底层的效率优化，到中间层的体验增强，再到顶性布局，转向“价值导向”的进攻性布局，开始探AI重塑商业模式、提升客户价值和拓展收入边界。这种目标层次的背后，隐藏着一条务实的“效率到创新”的资金与信任传导路径。降本增效类项更可预测的投资回报。这些项目的成功，不仅能为企业带来切实的财务收益，更能为AI技术在组织内部建立信誉和话语权。由此产生的节余资金和管理层的信任，可以被再投资于那些风险更高、周期更长但潜力更大的增长与创新型项目。因此，这84%对效率的追求，正在为那50%对增长的探索铺平道路，构成了企业AI战略得以持续推进的内部良性循环。战略挑战：从试点到规模化落地的鸿沟尽管企业在AIAI点炼狱”的困境。首先，投资规划的滞后暴露了战略%）或“战术性投入阶段，预算主要集中在零散的试点或特定部门的局投资这种投资上的谨慎，其根源在于企业在AI战略落地过程中面临的严峻挑战。其中，三大障碍尤为突出：的企业认为数据质量、可用性及治理能力是最大挑战。这反映出多数企业

图1-3贵公司在AI战略层面当前的投资规划是58.22%49.77%43.19%27.23%19.25%13.62%58.22%49.77%43.19%27.23%19.25%13.62%投资回报周期长，难以衡量缺乏用于支持AI模型开发与部署的统一基础设施缺乏有效的AI治理与伦理框架能将技术与业务深度结合的“复合型%回报周期长、价值评估困难，这直

01 02 03 04 05 06 0图1-4在AI战略落地过程中，贵公司面临的最大挑战是(选择三项)这些挑战并非孤立存在，而是相互关联，形成了一个自我强化的恶性循环，即“试点炼狱”。这个循环的逻辑如下：由AI项目的投资回报（ROI）于保守，多采用战术性、小规模的投入。这种有限的投入，使得企业无法进行系统性的、跨部门的数据治理和战略性人才培养。而高质量数据和复合型人才的缺失，又使得AI试点项目难以产生显著的业务影响，其产出往往局限于局部优化，从而进一步加剧了ROI难以被清晰证明的困境。这个循环将企业困在无休止的试点中，无法将AI能力规模化，也无法将其提升至战略层面。人才和组织能力的系统工程。CIO治理”四层体系要跨越从试点到体系化的鸿沟，打破“试点炼狱”的恶性循环，企业需要采取一种整体性的、系统化的技术人才AI【战略】顶层设计:清晰的AI战略路径与可持续投资规划。【技术】技术底座:支撑跨场景复用的开放平台与技术架构。业需要明确【战略】顶层设计:清晰的AI战略路径与可持续投资规划。【技术】技术底座:支撑跨场景复用的开放平台与技术架构。【人才】组织赋能:促进组织持续成长的AI人才发展体系。【人才】组织赋能:促进组织持续成长的AI人才发展体系。【治理】组织保障:确保AI可控、可信、合规的治理框架。的成功【治理】组织保障:确保AI可控、可信、合规的治理框架。CIOAI的角色，而必须进化为“智能战略架构师”和“系统性变革的协调者”。CIO需要主导构建这一整体框架，向上与业务战略对齐，横向与财务、人力、法务等部门协同，向下推动技术平台的落地和组织能力的建设。综上所述，企业AI战略正经历从“战略认知”到“体系化建设”的关键演进。未来的领先者，将不再仅仅取决于技术的先进性，更在于是否能构建一个战略清晰、平台开放、人才济济、治理完善的协同体系。在此背景下，具备开放生态经验、能够提供从平台支撑到治理与人才体系建设全方位支持的合作伙伴，将成为企业从“AI试点”迈向“AI体系化能力”的关键推动力量。第二篇章 AI技术篇：从战略试探到价值落本章将深入剖析2025年企业在AI技术栈各个

在此技术生态中，生成式AI(GenAI)依然是企层面的采纳现状、核心挑战与未来趋势。通过对AI技术、应用、基础架构、平台及模型的全面分析，旨在为企业决策者提供一幅清晰的技术路线图，揭示从技术投资到实现商业价值的关键路径。调研数AI值驱动”的深耕期，但在此过程中，技术选型的理性回归、应用落地的多重瓶颈以及基础设施的成本博弈，构成了当前阶段的主旋律。企业正在经历一AI这一强大的技术变量，转化为驱动业务增长的确定性力量。本章的分析将围绕这一核心命题展开，为企业在波澜壮阔的AI浪潮中精准导航。AI回归理性AI引领，智能体与自动化并驾齐驱2025AI技术版图呈现出前所未有的多元化与协同性。调研数据显示，企业正在积极构AI技术互补、协同工作的技术生态系统，而非押注于单一技术路径。这标志着企业对AI的认知已从单点工具的采纳，跃升至系统化能力的构建。

GenAI革新人机交互体验以及赋能创新应用方面，已成为企业不可或缺的技术引擎。无论是智能客服、营销文案生成，还是代码辅助编写，GenAI都展现出巨AI然而，值得注意的是，AI(AIAgent)与AI+与智能自动化结合)的应用热度AI并驾齐驱，二者的采纳率均达到了。这一现象揭示了一个至关重要的趋势：企业AI和“优化流程”进行战略性迁移。AI智能体被寄予厚望，期望其能像数字化员工一样自主理解、规划AI与自动化的深度融合，则旨在将智能能力无缝嵌入到企业现有的业务流程中，实现端到端的效率革命。这三者的并驾齐驱，勾勒AIGenAI为交互与创AIAI+自动化为流程优化的神经网络。AI(PredictiveAI)虽然采纳率（25.82%）相对较低，但其战略价值并未削减。在金融风控、供应链管理、销售预测等核心AI为企业在不确定性中寻找确定性提供了关键支撑。而边缘AIEdgeAI)目前最低，反映出其应用场景相对聚焦，主要集中在工业物联网、自动驾驶、智能终端等对数据隐私和低延迟有严苛要求的领域。尽管尚未全面普及，但随着5GAI的战略价值正逐步显现，AI应用去中心化、场景化的重要方向。技术类别采纳率(%)核心应用场景战略定位生成式AI(GenAI)57.28%内容生成、人机交互、代码辅助、知识管理创新引领：驱动产品与服务创新，革新用户体验。AI智能体(AIAgent)53.99%任务自主执行、跨系统协同、智能决策代理效率核心：作为数字化劳动力，实现复杂任务自动化。AI+自动化53.99%能文档处理流程再造：将AI深度嵌入现有流程，实现端到端增效。预测式AI(PredictiveAI)25.82%风险预测、需求预测、客户流失分析、精准营销决策基石：基于历史数据进行前瞻性分析，支撑关键业务决策。边缘AI(EdgeAI)15.49%工业质检、自动驾驶、智能终端设备、本地化数据处理场景延伸：在特定场景下保障低延迟、数据隐私与可靠性。表2-1：2025年企业AI技术采纳优先级矩阵数据来源：2025年10月AI调研数据技术选型：开放、兼容与安全构筑技术护城河AI技术从实验室走向生产环境，企业在技术选型上的考量也日趋成熟和理性。调研数据显示，企业决策者已经从早期单纯追求“技术先具体来看，技术先进性（如算法领先、性能卓越）依然是企业最为看重的指标，选择比例为的选择比例已与其极为接近，三者共

图2-1AI技术选型上，企业最看重的指标对“开放性与兼容性”的高度重视，其背后是企业对避免技术孤岛、保障未来技术栈灵活迭代的深层诉求。在一个底层模型和框架仍在快速演进的时代（如后文2.1.4所述，64.45%的企业认为GenAI仍处于技术演进期），构建一个能够支持多模型、多框架、多云部署的开放平台，是抵御技术路线不确定性风险、择的权利”，能够根据业务需求和技术发展，灵活AI能力，而非被锁定在某个封闭的生态系统中。相比之下，投资回报比(ROI)（45.54%）和厂商生态及技术支持（31.47%）虽然同样重要，但已

退居次席。这并不意味着企业不关心成本和生态，而是表明在满足了开放、安全等基本盘之后，ROI和生态支持才成为进一步决策的考量因素。这是一种从“机会导向”到“风险控制与长期价值并重”的思维转变，标志着企业AI建设正在从战术性尝试在如何将AI技术转化为实际业务应用的路径选择上，企业普遍展现出高度的务实主义和灵活性。调研显示，企业不再拘泥于“自研”或“外购”的二元对立，而是采取一种“两条腿走路”的混合策略，旨在平衡短期收益与长期战略，快速响应业务需求。49.77%45.07%37.09%24.88%49.77%45.07%37.09%24.88%直接采购成熟的AI应用 综合采用多种方式灵活选择

自己组建团队，基于开源模型进行开发

自主训练模型图2-2企业在AI应用实现方式上的倾向近半数的企业倾向于直接采购成AI应用。这一选择的背后，是企业追求“短、AI价值的强烈研发投入和试错风险，将资源更多地聚焦于业务场（如智能客服、HR机器人），采购成熟方案无疑是最与此同时，选择综合采用多种方式，灵活选择成熟的AI

值得注意的是，坚持自主可控的企业依然不在少数。有37.09%的企业选择自己组建团队，基于开源模型进行开发，而有%的企业甚至会自主训练模型以实现自身业务场景。这清晰地表明，对于那些关乎企业核心竞争力、涉及专有数据和知识产权的战略性应用，企业仍然坚持要将关键技术掌握在自己手中。通过自研，企业不仅能够构建起AI人才梯队，为是企业在资源有限、市场多变的环境下，做出的最为理性的选择。它既解决了“从01”的快速启1N”的深度创新和差异化竞争保留了战略空间。AI的成熟度保持谨慎乐观尽管生成式AI的热度在全球范围内持续不减，但深入企业内部，决策者们对其技术成熟度持有相当清醒且审慎的认知。调研结果显示，市场的普遍共识是，GenAI远未达到成熟稳定的阶段，这直接影响了企业的技术战略和投资节奏。绝大多数（64.45%）仍处于技术演进期，未来仍需经历多轮重要的技训练方法、甚至底层技术范式都可能在未来几年内发生显著变化。另有1%的受访者持相对乐观但仍谨慎的态度，认为其技术框架已基本成型，但的乐观派认为GenAI技术已进入成熟期，未来演64.45%30.81%64.45%30.81%4.74%6050403020100

技更节省AI应用篇：跨越规模化鸿沟，聚焦核心业务价值应用热点：从运营增效到智能决策，AI渗透核心业务调研数据显示，2025年，AI应用已经成功突破了早期边缘化、辅助性的功能定位，全面渗透到企业运营、客户服务和战略决策等核心业务环节，成为驱动企业价值增长的关键引擎。AI不再仅仅是IT部门的实验性项目，而是被业务部门视为提升核心KPI、构筑竞争优势的必备工具。AI应用最集中的三大领域，清晰地勾勒出其价值创造的主路径：运营增效类应用最广泛、最客户服务类：在这一领域，正深刻仍处于技术演进期

技术框架已基本成型

进入成熟期

改变着企业与客户的交互方式。从7x24小时的图2-3您对于当前生成式AI技术成熟度的看法这种普遍的“谨慎乐观”态度，为前文所述的企业技术选型偏好提供了完美的注脚。正是因为预见到技术的持续不确定性，企业才会在技术选型时将“开放性与兼容性”置于如此重要的战略高度。如果底层技术仍在快速变化，那么与某个特定的、封闭的模型或平台进行深度绑定，无疑将带来巨大被锁定的企业将面临两难境地。

帮助企业以更低的成本)应用价值链的顶能够辅助甚至自这三大应用热点，恰好对应了企业最核心的价值/服务创新类（32.86%）和辅助开发类（22.07%）等赋能创新的应用也占据了相当比例，显示出AI正成为企业研发部门和技术团队的新引擎，通过AI辅助设计、代码生成与调试、产品缺陷检测等方式，加速创新周期，AI应用的广度与深度，共同印证了AI价值的认知已从“锦上添花”转变为“不可或缺”。

7057.28%54.46%57.28%54.46%53.05%32.86%22.07%50403020100运营增效类 客户服务类 智能决策类产品/服务创新类 辅助开发类图2-4企业AI应用的主要方向应用瓶颈：人才、数据与场景识别构成“落地三角”尽管AI企业普遍面临着三大相互关联的系统性障碍：技术人才的匮乏、高质量数据的不足，以及业务场景价值的模AI调研数据显示，企业在部署AI应用时面临的首。这不仅指顶尖的算法科学家，更包括能够理解业务、处理AI应用的工程技术人才。其次是高质量数据集匮乏或存在数据孤岛（43.19%），数AI的“燃料”，缺乏干净、标注良好、可信的AI应用难以实现。第三大挑战是应用场景的识别与价值评估不清（41.78%），即AIAI项目从立项之初就目标模糊，最终难这三大瓶颈并非孤立存在，而是构成了一个相互掣肘的恶性循环：这一“落地三角”的普遍存在，解释了为何许AI项目“雷声大、雨点小”，难以从零星的试点走向全面的规模化推广。打破这一循环，需要的不仅仅是技术上的单点突破，更需要建立一个跨职能的协同机制，让业务、技术和数据团队能够深度融合，共同识别高价值场景，治理核心数据，并培养复合型人才。挑战类别具体挑战与数据(%)根源分析建议应对策略人才(Talent)缺乏技术人员 市场供给不足，传统IT与业又懂业务的复合型人才。建立企业级AI卓越中心(CoE)，制定“内部培养+外部引进”双轨人才战略，推行面向业务人员的AI素养培训和技术人员的业务赋能培训。数据(Data)高质量数据集匮乏 缺乏统一数据治理体系，或数据孤岛 据标准不一，跨部门数据分认知。明确数据权责，投资建设统一数据中台，推行“数据即服务(DaaS)”理念，打破部门墙。场景(Scenario)应用场景的识别与 业务部门对AI能力认知不价值评估不清 足，技术部门对业务痛点现与衡量机制。组建由业务专家和技术专家构成的联合探索团队，采用“价值驱动”而非“技术驱动”的立项原则，建立清晰的AI项目ROI评估模型。表2-2AI应用规模化部署的核心挑战与应对框架数据来源：2025年10月AI调研数据在众多AI应用方向中，AI智能体(AIAgent)正迅速成为企业探索的前沿和新的战略支点。更重要的是，企业对其价值的认知已经超越了单个智能体的自主执行能力，而是着眼于构建一个由多个智能体高效协同工作的网络，从而形成企业级的“集体智能”。调研数据明确揭示了这一趋势：当被问及应用智能体时最看重的能力时，智能体之间的协同工作能力以55.92%的选择率高居榜首，其重要性甚至略微超过了稳定性（54.98%）和多模态交互能力（54.03%）。这一发现极具启发性，它预示着企业AI应用的终极构想——未来的企业智能系统，将AI所构成，而是一个能够像人类团队一样，进行自主

这种对协同能力的极致追求，源于企业业务流程的内在复杂性。一个典型的业务流程，如“订单到收款AI应用，无论多么智能，都难以覆盖整个端到端的流程。而一个由多个专业智能体组成的协同网络则可以完美解决这一问题。例如，一个“订单接收智能体”在收到客户这种范式将从根本上重塑企业的运营模式和组智能体将成为企业的中枢神经系统，能应用成熟AI基础架构篇：混合云时代的算力经济学与治理架构模式演变：混合模式成为主流，平衡成本、安全与敏捷在AI时代，算力是驱动一切创新的基础能源，而承载算力的基础架构模式，则直接决定了企业AI战略的成败。调研数据显示，在经历了公有云的敏捷性诱惑和本地部署的安全性回归后，企业最终在实践中找到了平衡点——混合架构AI基础设施的默认标准和主流选择。超过半数（52.58%）的企业明确表示，其AI基础架构采用的是混合模式（云结合）。这表明混合架构并非一种过渡形态，而是企业在综合考量了公有云的创新敏捷性、本地部署的数据安全IT投资的成本效益之后，做出的深思熟虑的战略抉择。企业通常将需要快速迭AI模型训练和应用开发任务部署在AI而将涉及核心敏感数据、需要满足严格监管要求的使用公有云AI服务的企业占比依然高达%AI创新的“试验场”和AI能力尚处于起步阶段的企业，公有云提供了最低的入门门槛和最快的技术跟进路径。同时，仍有的企业选择（如GP/TPU服务器，这部分企业通常是数据安全要求极高的金融、政府

机构，或是对特定高性能计算有极致追求的科研、制造企业。IT部门面临着前所未有的管理复杂性。他们需要同时驾驭两并确保它们之间的数据能够安全、高效地流动，工这催生了对统一混合云管理平台和专业运维人才的迫切需求。52.58%41.78%52.58%41.78%34.74%17.37%混合模式（本地+云结合）使用公有云AI服务自建本地计算集群基础架构依赖第三方合作伙伴图2-5企业AI基础架构主要的建设方式随着AI应用从实验走向规模化，其对算力的消耗呈指数级增长，由此带来的成本压力已成为悬在AI战略头顶的“达摩克利斯之剑”。调研数据AI基础架构面临的最严峻挑战，正倒逼企业从过去“粗放式”的资源堆砌，转向“精细化”的算力运营和AI基础架构面临的压倒性首要挑战，选择比例高达60.56%，远超其他所有选项。这不仅包括购买或租赁GPU服务器的硬件成本，还包括高昂的电力、运维和云服务账单。许多企业AI项目的长期运营成本，甚至可能超过其初期的研发投入。这种不可持续的成本模型，已成为制约AI应用进一步推广的最大障碍。（算力瓶颈占比为GPU是另外两个重要挑战。缺乏统一规划导致各部门重复建设、资源无法共享，形成新的“算力孤岛”，造成巨这些管理问题，无疑进一步加剧了成本的失控。可以说，“成本”和“算力”是同一枚硬币的两面，其背后AI时代进行资源精细化运营（AIFinOps）能力的严重不足。挑战维度主要挑战项占比(%)对业务的影响成本(Cost)成本过高60.56%侵蚀AI项目ROI，导致战略投资难以为继，限制AI规模化应用。性能/资源(Performance/Resource)硬件资源不足（算力瓶颈）40.85%限制模型训练规模与迭代速度，影响应用响应时间与用户体验。可用性/稳定性不足32.39%关键业务AI应用中断风险高，影响业务连续性与客户信任。运维/规划(Operations/Planning)缺乏统一的架构规划30.99%导致重复投资与资源浪费，形成新的技术孤岛，管理复杂性剧增。缺乏内部运维能力26.76算力资源利用率低下，故障排查与恢复时间长，无法保障SLA。表2-3：AI基础设施成本与性能挑战对比分析数据来源：2025年10月AI调研数据调研数据清晰地揭示了当前AI60.56%AI规模化应用的浪潮下，其经济上的不可持续性已暴露无遗。要破解此局，企业必须进行战略性转变，从临时的资源采购转向构建一个系统化、平台化的“AI工厂”模式，实现算力的精细化运营与治理。与此同时，企业迫切希望通过更优化的硬件选型、更高效的软件栈、更智能的调度系统，来降低单位AI任务的计算成本，提升整体的投资回报率。对更高的推理性能（44.6%）的关注，则直接关系到终端用户的体验和关键业务场景的响应速度，同样是衡量算力价值的重要维度。AI平台篇：从孤岛走向融合，构建统一智能中枢平台现状：统一平台建设滞后，技术孤岛现象普遍AI应用是企业智能化转型的“前线部AI方基地”和“军工厂”。然而，调研数据显示，当的幸运企业拥有统一AIAI战略的先行者，已经认识到平台化是实现AI工业化生产的必由之路。然而，更大比例的企业则处于“平台真空”或“平台割据”的混乱状态中：开发

70%的企业缺乏一个能够统AI能力中AI资产（如数据、特征、模型）无法被有效管理和共享，导致了大量的重复劳动。每个新的AI项目都可能需要从零这不仅极大地拉低了效率，也使得AI项目的成功高度依赖于少数顶尖专家的个人能力，难以形成组织级的、可复制的成功。平台瓶颈与构建要素：集成、成本与扩展性的三难困境企业在规划和构建统一AI平台时，普遍面临着IT生态的无缝集成、平台自身的建设与运营成本，以及支撑未来业务增长的可扩展性。这三大核心诉求，构成了平台建设成败的关键。调研数据显示，企业在构建AI平台时最看重的因素是与现有系统集成能力，选择比例高达56.34%。这说明企业对AI平台的定位非常清晰：它不是一个孤立的技术“飞地”，而必须是企业整体数字化架构的有机组成部分。一个无法与企业的ERP、CRM、数据仓库等核心业务系统高效打通的AI平台，其价值将大打折扣，因为AI模型需要从这些系统中获取数据，其输出的洞察和决策也需要通过这些系统来落地执行。AI平台是一项巨大的投ROI。这不仅包括初期的软件采购和开发成本，更包括持续的硬件、运降低应用开发门槛、促进能力复用等方式，证明其然而，平台的复用和扩展能力恰恰是当前面临的瓶颈。数据显示，已有17.06%的企业明确表示AI平台存在资源争用和重复建设的问题，另有44.55%AI未来必然会遇到复用问题。这直接指向了许多现有平台在架构设计上的短板，如缺乏多租户隔离、资源调度不灵活、服务化封装不足等，导致其难以支撑跨部门、大规模的应用需求。图2-6构建AI平台时，贵公司最看重的因素这种“既要深度集成，又要成本可控，还要持AI平台的架构设计提出了极高的要求。它必须是一个高度开放、模块化、服务化的平台，最好基于云原生技术构建，以实现资源的弹性伸缩和跨环境的一致性管理。可以说，能否成AI平台战略成熟度的核心标准。AI模型篇：在效能、成本与治理中寻求动态平衡模型版图：通用大模型主导，专用模型崭露头角AI技术栈的核心——模型层，2025年的企调研数据显示，通用大模型的使用率高达%，占据了绝对的主导地位。这得益于其强大

AI应用的深化，通用模型的局限性也逐渐显现，如领域知识不足、存在“幻觉”、推理成本高昂等。因此，越来越多的企业开始将目光的企业开始采用行业专用大模型（如金融、医疗、制造领域的专用模型），这些模型在特定领域的数据上进行了深度训练和优化，能够提供比通用模型更精准、更可靠的专业能力。同时，有的企业选择走更具挑战性的自研定制模型路线，通过使用自有数据训练模型，来解决其独特的业务问题，并构筑起外人难以复制的“护城河”。此外，同样的企业使用开源社区模型（Hugging上的各类模型），这体现了企业在追求成本效21.13%16.90%21.13%16.90%15.96%15.96%通用大模型 67.61%行业专用大模型尚未使用AI模型自研定制模型开源社区模型图2-7目前主要使用的AI模型类型这一模型选择的分布图谱，揭示了一条清晰的演进路径：企业通常以“通用模型”入门，实现AI能力的快速普及（解决“广度”问题）；然后，随用模型”和“自研模型”迁移，以在核心业务领域获得竞争优势（解决“深度”问题）。未来的企业模型库，将不再是单一模型的天下，而是一个由大型基座模型与多个小型、高效的专用模型共同组成的、异构且协同的模型生态系统。管理挑战：效果、成本与平台的“不可能三角”（却普遍陷入了一个由“效果”、“成本”和“平台”构成的“不可能三角”困境。这三大挑战相互交织、相互制约，使得模型的持续运维AI图2-8企业在模型管理方面的主要挑战

调研数据显示，企业在模型管理方面面临的三大首要挑战是：为数据分布的变化、概念的演变（ConceptDrift）等原因而出现衰减，导致输出结果时好时坏，难以满足业务对稳定性和可靠性的要求。节的发现这三者形成了一个难以打破的恶性循环：为了解决“效果不稳定”的问题，团队需要频繁地对模型进行监控、评估和再训练，但这又会急剧推高“成本与算力消耗”；而“缺乏统一平台”则使得整个迭代过程变得异常复杂和低效，不仅延长了问题修复的时间，还因为无法进行精细化的资源管理和调度，进一步加剧了成本的浪费。这一困境深刻地揭示了当前企业实践的巨大鸿沟。许多企业仍停留在“炼丹作坊式”的模型开发模式中，严重依赖少数专家的个人经验。他们缺乏将模型开发“工业化”的流程、工具和组织保障，导致AI资产的价值难以持续、稳定、经济地发挥。建立一套成熟的体系，实现模型的规模化生产、自动AI能力从“可用”走向“可靠”的当务之急。管理痛点占比(%)技术层面的解决方案组织层面的建议模型效果不稳定48.83%部署自动化模型监控系统（自动化再训练与测试流水线。建立模型风险与治理委员会，SLA（级协议），并指定业务和技术负责人。成本与算力消耗高38.03%GPU资源池化与智能调度系统。在项目立项阶段即推行模型成总拥有成本缺乏统一管理平台35.21%引入或自建企业级MLOps平台，实现模型资产库、实验追踪、版本控制、部署监控的统一管理。组建专职的MLOps团队，负责平台建设与运维，为算法团队提供标准化的工程支持。表2-4：AI模型生命周期管理痛点与优化路径数据来源：2025年10月AI调研数据性能优化趋势：模型量化与高效推理引擎成为刚需为了正面应对模型性能与成本之间的尖锐矛盾，一系列旨在提升模型运行效率、降低资源消耗的技术，正从学术界的“可选项”迅速演变为产业界的“必需品”。其中，模型量化压缩和采用专用推理引擎，已成AI43.66%33.8%7.98%18.78%43.66%33.8%7.98%18.78%支持在边缘设备（如手机、IoT设备、工控机）上部署ESG目标，降低AI的碳排放目前尚未考虑

01 02

04 05 0图2-9重心转向“推理经济” 图2-10企业考虑采用量化压缩模型最主要的驱动因素调研显示，企业考虑采用模型量化技术（即将模型中高精度的浮点数参数转换为低精度的整数，以减小模型体积、提升计算速度）的驱动力非常明确和务实。排在首位的两大驱动因素是实现低延迟响应，满足关键业务场景的性能要求和大幅降低云GPU推理成本。前者直接回应了业务端对实时交互、快速响应的迫切需求（如实时推荐、在线风控），后者则直击财务端对成本控制的核心关切。此外，支持在边缘设备上部署（33.8%）和降低基础设施复杂度（33.33%）也是重要考量。A.暂时未使用推理引擎

在推理执行层面，尽管仍有高达51.18%的企业表示暂时未使用专门的推理引擎，这表明他们的推理服务可能还运行在PyTorch、TensorFlow等原生训练框架上，性能优化不足。但值得注意的是，vLLM（27.96%）、Ollama（25.12%）等新兴的、开源的高效推理框架已经获得了相当高的采用率。这些推理引擎通过引入PagedAttention、持续批处理（ContinuousBatching）等先进技术，能够显著提升GPU处理并发请求的吞吐量，将推理效率提升数倍甚至数十倍。这两个数据点共同指向一个明确的趋势：AI价值链的重心正在向“推理端”倾斜。因为对于绝大多数AI应用而言，模型训练是一次性或低频次的投F.其它E.

D.Ollama

B.vLLM60.0040.0060.0040.0020.000.00

入，而推理则是持续不断、面向海量用户的服务，其产生的算力消耗占据了模型生命周期总成本的绝大部分。因此，推理阶段的性能优化，正成为AI工程化领域新的“兵家必争之地”。通过模型量化和高效推理引擎的组合拳，企业可以在不显著牺牲模型效果的前提下，实现推理成本的数量级下降，这AI应用从“少数人的昂贵玩具”变为“普惠大众的生产力工具”至关重要。这也预示着，推图2-11为提升大模型运行推理时的性能和扩展性，企业当前使用的推理引擎技术

理引擎的采用率，将成为衡量一个企业AI工程化成熟度的重要“试金石”。CIO的启示：从“AI作坊”到“AI工厂”的系统化跃迁通过开放的MLOps平台统一AI实现流水线化创新当前企业面临的运营挑战并非孤立存在。数据显示，“落地三角”（人才、数据、场景）与模型38.03%，缺乏统一平台占35.21%）相互交织，形成了一个恶性循环。这些问题的共同根源AI项目都是一次性的、依赖少数专家的“英雄式”努力，其成功难以复制，效率低下，且无法规模化。缺乏统一平台是造成这种混乱无序状态的核心原因。因此，企业首要的目标必须是从“AI作坊”向系统化、可重复的“AI工厂”模式转型。

%的企业速实验和原型构建，使业务团队能够迅速验证企业可遵循结构化五步MLOps生命周期来落地该平台：缺乏统一管理平台15.9%成本与算力消耗高17.2%

合规与审计难度7.8%

模型效果不稳定22%模型的推理性能不足13.6%模型的分布式推理与部署复杂

/准备模型训练自动化（PipelinesCI/CD）部署（GitOps实现）监控模型迭代更新难度大23.94%

12.3%

这种由流水线驱动的自动化流程，通过强制执图2-12在模型管理方面的主要挑战机器学习运维（MLOps）是实现AI生命周期工业化的核心准则，其对AI的变革性影响可类比于DevOps对软件开发的推动作用。企业应构建一个中心化的MLOps平台，作为AI创新的“装配线”。MLOps平台需要为整个AI生命周期提供一致的工具与环境。这样一个平台能够直接化解“落地三角”困境：人才瓶颈：通过提供标准化的开发环境（如

行可复现性、自动化验证和提供模型漂移监控，直接解决了模型效果不稳定的核心痛点，确保了AI应用在生产环境中的可靠性与稳定性。AI成本控制60.56%AI战略能否成功的决定性因素。公众和企业初期的关注AI应用而言，其生命周期内的总成本绝大部分来自于持续不断的推理（Inference）运营。这意味着AI的经济模式已经发生了根本性的倒转：成功的AI战略重心不再是最小化训练成本，而是最大化地优化推理的总体拥有成本（TCO）。这要求企业在架构设计上进行战略性转变。解决成本危机的方案并非简单地采购更多硬件，而是要从根本上提升现有资源的利用效率，即从“算力堆砌”转向“AIFinOps”的精细化运营思维，在整体资源消耗更高的推理环节降本增效显然具有更高的投资回报比。企业应在其AI平台中整合并标准化以下关键开源技术：vLLM：作为一个先进的推理服务引擎，vLLM通过PagedAttention和持续批处理（ContinuousBatching）等技术，能将GPU处理并发请求的吞吐量提升数倍。调研中已有27.96%的企业采用vLLM，这表明市场对其在生产环境中降本增效的价值已形成共识。llm-d：该开源框架专注于分布式和智能化的推理调度。它能将一个大型模型的工作负载智能地分布在多个GPU上，从而最大化硬件利用率，实现成本可控的规模化扩展。这一架构策略与调研中企业对性能优化的迫切GPU推理成本（66%vLLM和模型量化等技术的直接业务驱动力。来的战略企业的技术选型正面临一种深刻的战略焦虑。调研数据显示，一方面，高达的决策者认AI仍处于不稳定的“技术演进期”；另一方面，企业在选择技术时，将“开放性与兼容性”（05%几乎同等的位置。这种现象背后，是一种成熟的风

险管理思维。当底层模型和框架仍在快速迭代时，与任何一个封闭的、专有的技术生态系统进行深度可能在明天就成为阻碍创新的技术负债。因此，对开放性的追求，本质上是一种对冲技术不确定性的战略性投资，它为企业保留了未来的选择权。混合52.58%企业的默认选择。这种开以及任何云服务商或IT基础硬件。写应用。统，这极大地降低了集成风险，并加速了价值实现的时间。AI工厂”上述建议共同勾勒出一个宏大的愿景：构建一个企业级的“AI工厂”。这个工厂建立在一条统一的MLOps装配线（建议一）之上，由一台经济可持续的推理引擎（建议二）提供动力，坐落于一个灵活开放的混合云地基（建议三）之上，并能够持续产出高价值、差异化的AI产品。这一“AI工厂”的建立，也为企业迎接AI的AI智能体（AIAgent）——能体之间的协同工作能力”的重视程度甚至超过了其自身的稳定性。这预示着企业AI的终AI工具，演进为能够自动化端到端复杂业务流程的、由多个智能体组因此，今天构建的“AIAI应用的开发环境，更是未来企业自动化新范式的基础设施。下表对建议进行了总结：挑战根本原因分析战略建议关键使能技术/概念“落地三角（场景）与团队孤岛“手工作坊式”AI开发；缺乏统一流程、工具链和协作环境。平台：AI工作流并促进跨职能协作。MLOpsPipelines、GitOps、模型注册表无法承受的成本(60.56%)与算力瓶颈(40.85%)经济重心向推理端转移；资源管理效率低下、未经优化。AI经济学：将重心转向高效、分布式的推理，。vLLM、llm-d、模型量化、AIFinOps供应商锁定风险与技术动荡下的平台碎片化在技术快速演进期（64.45%的共识）依赖封闭的专有生态系统。拥抱开放的混合云基础：通过开源标准和一致的混合云平台来对冲风险并确保未来适应性。开源（模型、平台）、Kubernetes、混合云架构、合作伙伴生态系统第三篇章 组织，文化与人才篇:重塑智能时代的组织基因根据2025年企业实践调研数据现实，AI的价值实现，其最终瓶颈已不再是算法的先进性或算力的充裕性，而在于组织的“吸收能力”——即组织能否在机制、人才与文化层面，系统性地整合、适应并利用这些新兴的智能生产力。这场由AI驱动的转型，本质上是一场关于人的转型，一场对组织基因的深度重塑。如果说战略为AI转型指明了方向，技术为之构建了底座，那么组织、文化与人才则是确保这一切得以落地生根的土壤。缺乏与之匹配的组织形态、

企业AI人才能量缺口分析：弥合业务与AI之间的鸿沟本次调研最引人注目的发现之一是，高达AI市场的人才需求重心已经发生了根本性转移。这说明多数企业已不再单纯缺乏技术开发人员，而是缺AI技术与业务目标相结合、推动实际落地算法与模型开发能力51.64%60.00人才梯队和文化氛围，再宏伟的AI蓝图也只能是空中楼阁。本章将深入剖析中国企业在智能化转型过程中面临的人才结构性挑战，系统梳理企业在人才获取与培养模式上的战略性转变，并最终为企业高管，特别是首席信息官（CIO），提供构建内生性AI

其他0.94%合规与伦理理解17.84%

40.0020.000.00AI产品化与运维能力39.44%

数据管理与治理能力43.66%AI应用场景与业务结合能力59.15%AI人才能力缺口现状 图31企业AI人才能量缺口分析缺口类型选择比例专家解读AI应用场景与业务结合能力市场需求已从技术实现转向价值创造。该项缺口高居榜首，表明企业AI要矛盾已转变为如何将技术能力转化为可衡量的业务成果。这是连接技术投资与商业回报的关键环节。算法与模型开发能力51.64% 垒的专有应用，依然依赖于企业自身的模型开发与调优能力。数据管理与治理能力43.66% AI线。这一环节的短板将直接导致模型偏见、决策失准和严重的合规问题。AI产品化与运维能力（MLOps）从“实验室”到“生产线”的鸿沟。许多企业能够做出模型原型（PoC），但缺AI合规与伦理理解AIAI”的必要条件。表31企业AI人才能力缺口剖析 数据来源：225年10月AI调研数据（164%AI基础能力层面尚未完全成熟。另外，AI产品化与运维能力的不AI模型，但缺乏将其规模化、持续化运营的体系和流程。战略启示：构建“端到端能力链”是衡量AI成熟度的真正标尺将调研中发现的各项人才缺口（数据治理、模型开发、业务应用、产品化运维）串联起来，可以清晰地看到一条完整的AI条从数据开始，经由模型构建，最终通过业务应用这揭示了企业在AI人才战略上的一个常见误区：过度专注于招募个别“明星”人才（如顶尖的

调研数据显示，高达68.25%的企业将“内部AI人才最主要的来源方式，这一比例显著高于“外部招聘”的。这一压倒性的选择，清晰地揭示了企业人才战略的重心所在。这种“构建优先于购买”（BuildBuy）的策略，其背后有多重驱动因素。从现实层面看，市AI技术又熟悉特定行业知识的成熟人才本就凤毛麟角，且用人成本极高，使得外部招聘的可AIAI专家，或许可以68.25%51.18%68.25%51.18%32.23%22.75%1.42%706050403020100算法科学家），而忽视了构建一条完整、坚韧的“端

内部培养与转型

外部招聘 借助外部咨与服务商

与高校/研究 其他机构合作到端能力链”。本次调研中各项能力缺口的普遍存在，表明绝大多数企业的这条能力链都存在明显的AI项目止步于概念验证（PoC）阶段，迟迟无法转化为规模化生产力的根本原因。因此，CIO在规划人才战略时，必须从“点状”的企业应建立一个能力成熟度评估模型，定期审视自从而精准定位投资的优先方向，系统性地弥补能力短板。AI就绪的人才：向内赋能的战略转向内部培养与转型是当前人才主要来源方式

图3-2AI人才的主要来源方式要构建这样的系统，需要的是一支不仅掌握AI技能，更对企业内部运营、客户需求和行业生态有深刻理解的团队。这种“AI能力”与“业务情境”而必须在企业自身的土壤中精心“培育”。因此，企业对内部培养的偏爱，实质上是一项着眼于未来的战略投资，旨在打造一种他人无法轻易复制、深度嵌入业务肌体的AI核心能力，从而构筑起企业在智能时代的“护城河”。建立培训体系，分层赋能是趋势企业在具体的培训实践中，也展现出高度的战AI%的企业计划强化“针对/54.46%51.64%31.92%51.64%的企业认识到高层决策的AI54.46%51.64%31.92%面向业务人员面向技术人员面向管理层面向全员0 204 0图3-3企业未来最希望加强的AI培训方向在培训方式上，企业同样采取了多元化的混合/专家授课”为主线学习平台”（46.01%）和“外部培训机构课程”（45.07%）等外部资源，保持知识体系的开放性和前沿性。CIO构建“AI学习型组织”AI转型过程中，“人”是关键变量。从调研结

AI转型的成败，越来越取决于组织与人才的准备度。无论是战略目标的落实，还是技术平台的落地，最终都离不开那些既能理解业务、掌握技术，又能推动变革的人。这些数据共同指向一个趋势——AI不再只是技术项目，而是一场组织能力的系统重塑。企业正在逐步构建“AI学习型组织”：从岗位技能到组织技能的转变：过去，AI能力被视为技术团队的专属领域；如今，企业开始AI素养体系，让业务、管理与IT团队共同参与智能化变革。从一次性培训到持续赋能：越来越多企业放弃“上几堂AI可沉淀的学习生态，如内部讲师体系、线上学AI技术演进。这推动更多组织与具备开源生态、实战经验和培训体系的外AI能力，共同推动标准化与落地化。AI文化的培育正在成为企业长期竞争力的核AI转型，不仅是技术革命，更是思维方AI成为“每个人都能理解、使用并信任的工具”，而非技术专家的专属领域。综上所述，AI转型的核心不仅是算法与技术，还有冰山之下的“组织与人员”。领先企业正通过打造跨部门协作机制、系统化培训体系与开放共创AI能力从“个体技能”演化为“组织竞争力”。在这一过程中，那些既懂开源生态、又能结合企业实际提供培训与赋能的外部合作伙伴，将成AI战略落地、治理成熟与文化转型的关键推手。第四篇章 AI治理篇：让智能在可控中创造价值尚未开展3.1%正在规划建立治理框架部分部门或项目有治理要求但未形成统一框架已建立正式的企业级AI治理框架尚未开展3.1%正在规划建立治理框架部分部门或项目有治理要求但未形成统一框架已建立正式的企业级AI治理框架21.33%18.96%AI治理体系仍处建设初期，普遍存在“治理赤字”调研结果显示，当前仅不足20%的企业建立了较为成熟的AI治理体系，而超过六成企业仍处于探索或初期规划阶段。其中，约21%的企业已在部分部门开展试点，正逐步从“项目治理”向“企业级治理”过渡。的挑战。越来越多企业开始寻求外部专业伙伴的支持，协助构建契合自身业务特点的治理框架——包括治理体系设计（政策、流程、责任定义）、技术

图41企业是否已经建立了AI架或相关政策？与平台支持（模型追溯、审计与监控机制）、以及治理实践培训（面向管理层与技术层）。在此背景下，具备治理实践经验与企业级落地能力的外部合作伙伴，将成为加速AI治理体系建设的重要力量。通过这种合作，企业不仅能在“合规与创新”之间取得平衡，也能依托开放的技术与方法论，构建可持续、可扩展的AI治理能力，为长期智能化转型提供坚实保障。AI治理核心聚焦“三大风险”：技术稳健性、合规安全与业务连续性AI的企业将技术风险“模型可靠性与可解释性”视为主要风险来源，其次为“数据保护与算法合规”。仅1.88%的企业重点关注伦理与偏见风险，反映出当前治理体系仍以技术与合规为主导。技术风险(模型准确性、可解释性不足)法律合规风险(数据保护、算法合规)业务运营风险(过度依赖AI声誉风险(错误结果带来的公众影响)伦理风险(偏见、不公平决策)图42贵公司在AI（最多选2项）随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》及欧盟《AI法案》等监管政策的陆续落地，AI合规压力持续上升。与此同时，AI模型已成为关键业务支撑，模型失效与系统中断带来的业务风险也日益突出。企业应从以下三方面推进风险防控体系建设：

AI治理成熟度现状与体系建设路径的企业表AI治理处于初级阶段，主要表现为零散试点、缺%的企业已进入发展中阶段，说明部分部门已开始建立流程或规则，但尚未形成全公司统一的体系；只有少数企业（5.69%）达到成熟阶段，具备较为完整的企业级治理框架。制，提升模型可解释性与稳健性；算法透明审查制度；AI系统应急预案与冗余方案，保障业务连续性与稳定运行。通过建立闭环风险监控和响应机制，企业可逐步从“被动合规”向“主动治理”转变，提升AI系

发展中

成熟 领先5.69%5.69%57.35%统的可信度与可持续价值创造能力。

4-3AI熟度处于以下哪一阶段？为提升AI系统的安全性、透明度与可控性，企业应建立覆盖组织、流程与技术环节的治理框架，重点包括以下四个方面：建立AI伦理与风险委员会建立AI伦理与风险委员会推行AI安全开发标准引入模型可观测性与责任归属体系设立跨部门治理机AI战略、伦理审查和风险评估工作，形成统一的决策与问责机制，确保AI设立跨部门治理机AI战略、伦理审查和风险评估工作，形成统一的决策与问责机制，确保AI业价值及监管要求。AI计机制建立涵盖数据、模型和决策全过程的追溯体系，记录模型版本、训练数据与关键参数，定期开展合规行为可解释、责任可追溯。制定统一的AI安全开发规范，对模型训练、验证、部署全过程设定安全要求和风险控制标准，从源头提升系统稳健性与合规性。体，形成闭环的治理与问责体系。AICIO打造体系化的AI治理能力构建企业级AI治理顶层架构，推动治理体系化落地CIO应率先推动企业建立统一的AI治理顶层AI治理上升至企业战略与治理体系的核心层面。通过明确治理目标、责任分工和制度边界，形成覆盖“战略—制度—执行”的治理闭环。建议设立由数据、安全、法务、业务部门共同参与的AIAI使用规范、审批机制与风AI治理与现有的技术架构、数据管理及风险控制体系融合，实现治理要求在组织层级与业务场景中的贯通落地。强化技术、合规与运营三维风险防控，建立协同防线CIO需将AI风险管理从单点防范转向系统化协同，重点加强技术稳健性、法律合规性与业务连续性三方面建设。在技术层面，应建立模型开发与

验证标准，确保模型可解释、可追踪并具备可控的更新机制；在合规层面，应完善数据管理与隐私保护制度，形成算法透明审查机制；在运营层面，应AI关键系统的应急预案与冗余机制，保障核心业务运行的稳定性。通过跨部门的信息共享与协同AI风险识别、预防与响应体系。以治理成熟度为抓手，推动组织能力与治理文化共进CIO不仅要完善制度与流程，更应致力于企业AI治理能力的长远建设。可通过建立AI治理成熟度评估模型，对治理体系的完整性、执行力与改进应强化全员治理意识，通过内部培训、知识普及与AI治理从管理要求转变为企业文化的一部分。最终，CIO应引导组织在安全合规的基础AI创新，使治理成为支撑企业可持