企业CIO行动指南.(2026) 企业AI：价值引领入实向深 -IDC

企业CIO行动指南（2026）企业AI企业CIO行动指南（2026）企业AI：价值引领，入实向深IDC电子书IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进，以人工智能为核心的数字技术已成为各国企业AI趋势洞察联想委托IDC开展定制化研究，对国内620名政企机构IT和业务决策者展开调研。本文以该研究为基础，旨在洞悉中国范围内AI在千行百业中的发展进程，聚焦CIO群体及其它IT领域核心决策参与者如何认知以企业智能体为代表的AI技术，以及对这些技术的需求，内容主要包含4个部分：PagePage分行业发现16深度挖掘Page企业AI趋势洞察5研究发现Page研究方法论Page研究方法论32Page落地建议29方案实现下页内容将对本次2026年调研中的核心发现与CIO观点进行总结。IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察企业AI：价值引领，入实向深2026年CIO价值路径(1/2)：构建AI价值驱动的业务变革引擎企业智能体的蓬勃发展正成为企业实现价值引领的重要驱动力，形成AI产业最鲜明的注脚。企业迫切需要一种能穿透组织壁垒、融入业务肌理的智能形态，将AI能力从成本中心转化为价值引擎。真正有价值的AI，应当是能自主理解、规划并执行复杂任务的“执行实体”CIO行动指南真正实现AI驱动增长：将AI融入企业直接增值链，从“工具赋能”到“价值链重构”2026年，企业智能体建设聚焦直接增值的核心业务链，让AI从“辅助工具”升级为“价值增长引擎”。目前已有72%的企业成功完成智能体在具体业务中的试点，并将其投入正式使用。行业共识已从“是否做Al”转向“如何让AI创造实际营收与利润”，核心任务在于以员工办公、客户服务/咨询、客户营销/销售等场景为基础，在提升主营业务增长的同时，逐渐融入全业务核心流程，并对业务流程实现重构。同时，“企业超级智能体”的孕育已初现雏形。（详见报告第2部分“应用现状”、“价值诉求”、“超级智能体”页）lllCIO共识企业不再止步于简单应用智能体，顺应AI向企业“数字劳动力”转型趋势，建立结果导向的价值衡量标准，让AI投入从“为技术付费”转向“为价值付费”，成为核心业务刚需支撑。只有当智能体能够与核心业务系统、数据资产和工作流无缝协同，成为企业运营可量化、可追溯的的“基础设施”，才能真正释放其在效率提升、成本优化与创新驱动方面的巨大潜力。当AI能力进化至L3级智能体时真正触发“Al+”式架构升级，并涌现一批AI原生企业，其核心是从“流程驱动”转变为由多智能体协同的“价值网络”驱动。构建新型AI底座：采用私有化部署与混合AI架构，满足算力需求的同时确保安全可控在AI底座层面，私有云及本地部署的比例分别由26%与28%提升至32%与37%，混合部署及端边侧部署与往年相比均进一步增多。随着智能体深入核心业务流程，企业需要构建适配业务场景的混合架构，兼顾数据安全、部署灵活与业务适配性。在供应商的选择方面，需要关注解决方案的综合性与完整性，尤其在运维方面。与此同时，异构算力管理方面的潜在需求亦逐渐凸显。（详见报告第2部分“AI算力发展格局”、“异构算力现状”、“AI基础设施需求”页）lll混合式AI已成为行业公认的最优落地路径，契合企业推理算力需求爆发趋势，适配云-边-端混合部署，以模算效能为核心平衡公有云弹性与私有云可控性。智能运维是释放算力价值的关键，依托AI与智能体实现算力动态调度、故障自愈与能效优化，结合软硬一体、算电协同思路，打造智能体规模化落地的高性价比算力底座。架构兼容性与可扩展性的优化十分重要，实际业务落地的过程中需要确保后续AI应用迭代、业务规模扩张时，基础设施能灵活适配，避免重复建设，实现资源高效利用。突破AI人才瓶颈：通过外部引进与内部培养相结合的方式，打造复合型AI人才梯队在企业内部构建并发展自身的AI能力已成为下一阶段的核心战略重点。对于58%的企业而言，组织自身的相关技术能力已成为企业智能体项目落地前的核心评估要素。AI与自动化的深度应用正剧烈重塑人才版图，63%的企业计划在2026年招募“Al+行业”跨界人才。市场对“技术-业务-合规”三栖顶层架构专家与高素质现场执行工程师需求激增，AI人才竞争的焦点正从单一的通用技术能力逐步转向具备深厚行业知识与技术融合能力的复合型专家。（详见报告第2部分“AI组织保障”页）lllAI落地的核心瓶颈是人才，人才竞争的焦点正从单一的通用技术能力逐步转向具备深厚行业知识与技术融合能力的复合型专家。企业需要打破传统招聘边界，通过外部引才、灵活用工等多元模式，弥补内部人才短板。人才培养方面，构建“AI+人才发展”体系，打造人智共创组织，为员工定制个性化AI技能培训方案，将AI协同能力纳入职业发展通道。电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想3IDCIDC电子书企业AI：价值引领，入实向深 执行概要企业AI趋势洞察2026年CIO价值路径(2/2)：释放AI共创赋能的持续进化动能企业智能体的高效搭建需要打破与服务商之间的供需壁垒，立足企业核心业务场景与长期发展战略，从体系层面协同设计适配性解决方案。既兼顾AI与直接增值链的融合，也统筹迭代优化、合规治理等全流程需求，让解决方案不仅满足当下智能化转型痛点，更具备灵活迭代能力，真正让智能体成为激活企业价值增长的核心载体CIOCIO行动指南CIO共识树立“AI养成系”思维：将AI视为持续进化的“可成长的有机体”，越用越聪明企业AI支出在IT支出中的占比达到28%（2025年同期是19%），AI应用已进入“迭代决胜”的新阶段。企业企业AI支出在IT支出中的占比达到28%（2025年同期是19%），AI应用已进入“迭代决胜”的新阶段。企业AI需要随业务需求、市场变化不断成长，这使得企业内部逐渐形成“AI养成系”的理念。在包括智能体应用、模型平台、数据治理、安全合规在内的各个开发环节中，每个环节均有超过60%的企业倾向于选择“与服务商联合开发”的模式推进企业智能体落地。与此同时，服务商亦逐渐摒弃“同一套产品不断复用”的传统思维，开始适与企业共同成长的发展模式。（详见报告第2部分“落地策略”页）l企业内部需要避免AI应用“落地即停滞”，跟踪每一项应用的迭代进度、价值产出，形成“落地-反馈-优化-升级”的闭环，确保AI能力始终与企业发展、客户需求同频同步。l服务商从基础设施到智能体、从前期建设到后期运维的全栈能力是项目稳定落地和持续成功的关键保障。AI治理前置：AI治理前置：AI-Ready成为企业知识治理新标准，筑牢安全合规的AI应用底线随着企业智能体的规模化落地，AI知识治理、合规管控与数据安全已成为企业AI能力的核心组成部分。一方面，AIReady知识是企业AI规模化落地、安全合规应用并充分释放技术价值的核心知识底座与关键前提。。另一方面，全球AI监管政策持续收紧，相应法规的落地执行对企业AI合规提出更高要求。50%的企业已在2026年AI人才招聘计划中明确纳入AI合规治理专家，凸显合规能力建设在AI战略中的核心地位。（详见报告第2部分“面临的挑战”、“AI组织保障”页）l过去的“非AlReady”知识，通常以文档、报告、对话等非结构化形态散落在各处，依赖人工查找、解读与传递，难以被AI系统直接、精准、高效地利用。而“AlReady”的知识，可被AI稳定使用并可审计：知识有清晰来源与版本、结构化/半结构化表达、可追溯引用、可持续运营，并具有明确权限的核心资产。l企业亟需构建安全、可靠、可信、透明、可解释、可持续的全过程全要素的AI治理链条，坚持发展和安全并重：通过“治理左移”将风险控制前置至技术源头，通过“动态可控”确保对系统的实时监督与干预，通过持续强化数据安全与隐私保护守住核心资产底座。外向型共创：外向型共创：借力“陪跑”伙伴联合共创，加速AI落地进程继“闭门造车”式的“炼丹”之后，“仅依赖内部AI能力”的封闭式内卷亦逐步成为行业的过去时。AI联合共创已成为企业AI落地主流，具体业务场景中的高度复杂性与多样化要求企业智能体具备较高的适配能力。52%的企业将“提供包括终端/基础设施/混合云及智能体开发交付运维的全栈式解决方案”作为选择供应商时的重要考量因素。越来越多企业期待效果付费方式，即以业务成果为锚点的价值绑定模式，这种模式打破传统AI服务商项目制或订阅制的固定收费逻辑，实现风险共担、收益共享。科技企业亦纷纷转向外向型共创，充分整合外部资源。（详见报告第2部分“服务商选择”页）l仅依赖单一模型或通用能力已难以满足企业的真实需求，AI解决方案和服务提供商必须提供更加丰富、灵活的模型选择，通过模型的组合、定制与动态调度，为企业构建真正贴合业务流程的智l科技企业需要推动与上下游合作伙伴、同行企业的协同共创，共享AI技术经验、数据资源与应用场景，联合打造行业级AI解决方案，提升行业整体智能化水平，同时拓展新的商业模式与价值增电子书，CIOPlaybook赞助商：联想4电子书，CIOPlaybook赞助商：联想4企业CIO行动指南（2026）企业AI趋势洞察研究发现IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论应用现状企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张企业智能体采纳率企业智能体采纳率企业智能体的应用场景8%24%20%8%24%20%48%72%2024：7%还没有任何应用有了初步的测试或项目试点(PoC)公司各业务线全面应用智能体42%93%66%85%50%77%28%75%33%70%37%67%18%66%22%52%31%43%18%38%当前部署2026计划3客户营销/销售经营决策/企业运营供应链和采购电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想6企业智能体的使用比例实现跨越式增长，从试点到全面应用均显示出明显的加速态势。这一提升不仅反映了企业对智能体技术的认可随着越来越多企业将智能体纳入核心战略，智能体的应用已成为推动业务创新和管理升级在具体应用方面，企业智能体已开始部署于员工办公、客户服务、营销/销售等多个应用场景，通过与企业现有ERP、CRM、SCM等系统的API集成，实现数据流的自动采集、处理与反馈，提升了端到端流程的自动化与智能化水平。在不远的未来，智能体将不仅在前台业务环节如客户服务和营销销售中发挥着提升客户体验、优化业务流程的作用，还将逐步渗透到后台支持领域，务、法务、人力资源和IT运维等，助力企业实现全流程的数字化升级，实现从“前台到后台”的迁移。数据显示，企业平均在3.5个应用场景中部署了智能体，这一数字预计将在2026年增长至与此同时，面向不同行业垂类场景，基于“行业领域大模型+行业知识库+行业流程know-how”的行业内领域智能体将实现繁荣，由局部核心价值场景向全场景加速扩张。这一过程将不仅提升企业效率，还有助于推动全链条数字化升级。其实现不仅依赖于智能体的可扩展架构、跨系统集成能力和数据治理机制，也对企业的安全合规、模型可解IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论价值诉求运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长67%59%57%55%55%52%31%20%创新业务模式建立韧性发展能力提升ESG电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想7当前，企业在推动智能体落地时，最核心的目标是流程自动化、智能决策支持、预测性分析等方面的能力提升，实在其它方面，企业亦不断探索和拓展新的场景，使智能体逐步成为企业降本增企业不仅能够缩短对市场变化的响应时间，值得注意的是，不同企业角色在智能体应用价值上的侧重有所差异。CEO等高层管理者更关注智能体在推动业务模式创新方面的潜力，希望借助智能体实现企业战略转型和新兴业务的孵化。技术负责人则更看重智能体在降本增效和业务增长方面的实际作用，强调技术落地对企业运营效率和业绩提升的直接贡献。业务决策人IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论面临的挑战AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业智能体落地主要挑战企业智能体落地主要挑战TOP52024排序2024排序3ROI投资回报不明确4缺乏专业人才储备5数据安全&隐私保护由#3提升至#12026年分由#3提升至#12别下降至2由#8提升至#2第6、第7由#8提升至#23数据安全&隐私保护3数据安全&隐私保护由#7提升至#3由#74455电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想8随着智能体技术的发展，企业面临的挑战焦点正由算力和数据等技术底座问题逐步转向“效果、ROI与业务流程变革”。算力和数据等底层问题不再是主要瓶颈，企业能够更容易地获取和部署大模型。相比2024年探索期聚焦于算力供给、数据治理和模型稳定性，企业在2026年初的核心挑战已转向业务价值验证与流程重构。企业更关注智能体能否无缝嵌入现有业务流程，推动业务模式创新，并产出可量化、可验证的投资回报（R在这一阶段，智能体应用的衡量标准不再仅限于技术可行性，而是进一步涵盖业务流程优化、工作效率提升，以及对主营业务增长的直接贡献。企业将更加注重业务价值的实现和流程的深度变革。随着智能体技术的不断成熟，企业不再满足于仅仅将智能体作为技术创新的象征，而是更加关注其在实用效果和价值创造能力。企业希望通过智能体的深度嵌入，实现业务流程的全面优化和重塑，从而提升运营效率、增强客户体验、推动产品和服务创新IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论超级智能体“企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起企业超级智能体定义：以智能体形态独立存在企业超级智能体定义：以智能体形态独立存在），企业知识库等为服务对象提供全旅程服务，具交互、认知与决策、自主与演进功能，贯穿这3%11%14%明确需求48%3%11%14%明确需求48%已经在开发和部署中38%企业超级智能体已经开始在市场上引起关注，但整体认同度和实际需求仍处于较低水平。数据显示，目前企业对企业超了解或听说过这一概念。然而，真正认可其价值的企业比例仅为30%，明确表达出实际需求的企业更是只有13%。这一数据反映出企业超级智能体在企业中的普及和应用还造成这一现象的主要原因在于企业对企业超级智能体与实际业务间的关联度存在疑虑。许多企业认为企业超级智能体与自身业务场景的契合度不高，或流程优化。此外，企业超级智能体的引入往往需要对现有IT架构进行较大幅度的重构，这不仅涉及技术层面的复杂调整，还会带来难以估算的成本和资源投入。法律责任与权限安全也是企业在考虑部署企业超级智能体时的重要顾虑。企业超级智能体具备更强的自主决策和执行能力，这使得企业在数据安全、合规的挑战。企业担心在实际应用过程中，企业超级智能体虽然企业超级智能体的认知度正在逐步提升，但企业在价值认同和实际需求方面仍持观望态度。未来，随着技术成熟度的提升与业务场景的进一步电子书，CIOPlaybook赞助商：联想932%知道且完全认同（能为企业带来显著价值）“”39%61%认知度30%13%17%IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论落地策略智能助手、文案撰写、信息查询等应用智能助手、文案撰写、信息查询等应用包含基础模型、模型部署、模型评估、推理服务等包含提示词工程、RAG、智能体构建/调试、多智能体协同、智包含数据采集和回流、数据清洗、数据标注、知识导入、知析和向量化、知识库建立等包含数据/知识与隐私安全、模型安全、智能体安全、云安全等63%62%60%62%63%智能体应用模型平台智能体平台数据和知识平台安全合规及治理6%31%26%30%7%31%7%14%8%30%2%36%7%五个环节电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想10企业在智能体项目的落地策略上呈现出以“联合开发”为主的鲜明特征，其本质在于技术伙伴全程参与，以“陪跑”的方式与企业共同识别需求、解决问题、持续优化，确保项目顺利落地，并通过在业务流程、AI能力和创新应用上的深度协同，基于知识共享和能力互补“共创”最契合实际场景的智能体解决方案。智能智能体平台、数据和知识平台、安全合规与治理五大核心环节，每环节中“联合开发”模式的占比均超过60%，并有36%的企业在这五大环节中全部采用联合开发模式。完全自研的策略主要集中在智能体应用（31%）以及安全合规与治理（30%）两个环节。企业在这两个环节存在“自主掌控核心技术和业务流程”的倾向，目的在于实现智能体应用的高度定制化和安全合规性。通过自研，企业能够根据处于不断变化中的业务特点和管理要求，打造差异化的智能体应用场景，并强化数据安全、合规治理等关键能力，从在模型平台、智能体平台以及数据和知识平台等技术底座环节，一部分企业倾向于直接采购成熟的行业解决方案。外采行业方案不仅能够快速满足企业在技术架构、数据管理和知识整合等方面的实际需求，还能显著降低开发成本和技术门槛，提升项目落地的灵活性和效率。行业解决方案的高占比，反映出企业对外部专业能力和成熟产品的高度认可，也体现了IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论服务商选择一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务52%案53%企业在智能体落地过程中，往往面临多样化的业务需求和复杂的应用场景，希望服务商不仅能提供丰富的模型库，支持不同类型、不同规模的智能体应用，还能通过全栈式能力实现模型与业务流程的无缝集成。这不仅能够满足企业对通用模型和行业专用模型的多元化 全周期服务6%14%15%15%42%34%28%38%电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想11全周期服务即从咨询、方案设计、开发部署到持续运维的全流程陪跑服务，能够帮助企业在早期阶段系统性识别和规避技术、业务、合规等各类风险，提升项目成功率。该模式强调与企业业务团队的持续协同，推动AI能力与实际场景的深度结合，实现定制化、场景化的智能体应用。同时在项目的成熟期通过全流程开发与协同优化，企业可实现数据、算力和智能的高效流转，提升系统弹性、可扩展性和业务响应速度，为智能体在复杂其中需求较为显著的节点包括：42%的企业要求供应商能够提供弹性、可扩展的AI算力资源，支持模型训练、推理和大规模分布式部署；38%的企业对智能体全生命周期的运维能力存在需求，包括自动化监控、故障自愈、版本管理和持续优化，降低企业运维负担；34%强调数据的采集、治理、分析和价值挖掘能力；28%需要服务商提供端到端的安全防护和合规保IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论AI算力发展格局AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”公有云laaS、Paas或公有云laaS、Paas或SaaS54%->68%私有云本地私有云或托管私有云本地（含端侧）包含服务器、AI一体机等本地部署+AIPC等端边侧部署46%26%28%-14pts+6pts+9pts32%32%37%2026规划电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想12近年来，企业在AI算力部署方面的策略发生了显著变化。企业总AI算力中公有云的占比出现了明显下降，减少了14个百分点；与此同时，私有云、本地部署以及端边侧算力的占比则持续提升，整体比例从54%增长至69%。这一趋势反映出企业在AI算力资源配置上更加多元和均衡，逐步从以公有云为主的集中式模式，向混合部署和分布式驱动企业调整算力部署结构的核心因素主要包括数据安全、算力自主和低时延场景适配。首先，随着数据合规和隐私保护要求的不断提升，企业越来越重安全管控，倾向于将敏感数据和关键业务算力部署在私有云或本地环境，以降低数据泄露和合规风险。其次，算力自主成为企业提升技术掌控力和业有云和本地算力能够帮助企业实现对算力资源的自主调度和优化，满足定制化需求。最后，随着智能体应用向生产、制造、物联网等低时延场景延伸在行业层面，这一变化也呈现出高度一致的趋势。各行业企业普遍采用“更均衡的混合部署”策略，将公有云、私有云、本地和端边侧算力资源进行同业务场景和技术需求。这种混合部署模式不仅提IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论异构算力现状多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟20%14%32%10%2%54%VS.15%VS.15%2024年采纳率计划在未来1年内引入发并正式投入使用10.40%4.70%87.50%44.70%77.90%16.70%19.50%12.30%单一品牌的GPU单一品牌的CPU不同品牌的GPU不同品牌的CPUCPU+GPU混合GPU+FPGA混合GPU+ASIC混合GPU+HPC混合85%95%>=2类2.5类电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想13企业在算力基础设施建设方面呈现出明显的“异构算力普及与平台采用存在鸿沟”的现象。数据显示，异构算力的普及率已经高达85%，这意味着绝大多数包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等，以满足不同智能体应用和复杂业务场景的需求。异构算力的广泛应用为企业提升AI处理能力、优化资源配置和支持多样化创新提供了坚实的技术基础。然而，与算力资源的高普及率形成鲜明对比的是，算力管理调度与运维平台的采纳率却仅为32%。这表明，虽然企业已经拥有丰富的异构算力资源，但在算力的统一管理、智能调度和高效运维方面，仍然存在较大短板。更值得关注的是，仍有54%的企业表示“暂不考虑”采用相关管理调度平台，反映出企业在算力管理理念、技术投入和运维体系建设方面的滞后。这种管理与平台应用的鸿沟，可能成为企业智能体规模化部署的关键瓶颈。缺乏高效的算力管理和调度平台，企业难以实现异构算力资源的统一监控、智能分配和自动化运维，导致算力利用率低下、资源浪费严重，甚至影响智能体应用的稳定性和扩展性。随着智能体应用场景不断拓展和算力需求持续增长，算力管理的低效问题将进一步放大，制约企业智能体项目的落地速度和业务因此，企业亟需提升对算力管理调度平台的重视，加快相关平台的引入和建设，推动算力资源的智能化管理和高效运维。只有实现异构算力的统一管理和智能调度，企业才能IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论AI基础设施需求“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性当前许多企业在智能运维能力方面仍存在明显不足，缺乏自动化、智能化的运维工具和率低下、故障响应滞后，难以支撑智能体的高效稳定运行。与此同时，随着智能体系统架构的日益复杂，企业对高素质运维人才的需求持续增长，但市场上相关专业人才供给此外，智能体应用涉及大量敏感数据和关键业务流程，企业亟需完善的安全防护措同时，系统的高可用性和稳定性也是企业智能体基础设施建设的重2缺乏AI基础设施运维人员3安全防护能力弱4成本过高，超出预算5稳定性不足，故障率高AI基础设施提供商的选择标准AI基础设施提供商的选择标准23452345提供从底层硬件基础设施到顶层应用的全链路AI能力体系电子书，CIOPlaybook赞助商：联想14受限于智能运维能力的缺失和运维人员短缺这两大痛点，企业亟足体系化的智能运维能力。在选择AI基础设施时，企业更倾向于选择能够提供从底层硬件到基础设施软件、运维服务的一体化综合解决方案，并要求该方案具备智同时，企业采购决策趋于理性和精细化，体现为成本效益考量与ROI优化。架构层面混合云架构可以为企业提供了灵活的资源调度和成本优化手段，是实现高性业务需求的重要技术路径。全链路AI能力体系则确保了基础设施能够支撑AI项目的高效部IDCIDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革”企业认知已起量，但认同与需求待提升落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡”异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 研究方法论AI组织保障“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才应用智能体前的企业评估要素应用智能体前的企业评估要素组织层面对AI项目的支持IT/AI项目核心推动部门85%85% 158% 2一次性投入费用55% 3长期投资回报率(ROI)54%%现有系统(如ERP/CRM等)集成可行性数据安全和隐私保护26%20%数据、自动化等基础能力，包括团队技能、数据治理、模型训在收入方面，高投入若能带来显著、可量化的长期回报，则具备战略意义。企业通常采用全生命周期成本-效益分析（如TCO/ROI模型），动态平衡短期投入与长期收益。招募招募AI专业人才员工培训，提升组织AI技能 将AI渗透率纳入绩效考核设立专职的COE团队设置首席AI官/科学家51%49%37%35%31%28%63%计划招募AI行业专家50%计划招募AI合规治理专家组织层面，企业主要通过招募AI人才、开展员工组织层面，企业主要通过招募AI人才、开展员工培训来推动智能体项目的发展。人才建设成为企业智能体落地的核心保障，企业不仅需要具备数据科学和工程能力的专业人才，还迫切需求“懂行业knowhow”的AI专家。后者能够将AI技术与行业实际深度结合，推动智能体在垂直领域的7.1%7.1%18.4%38.7%35.8%传统IT项目16.0%36.1%27.7%20.2%AI项目在AI项目的核心推动力量方面，企业正经历从传统在AI项目的核心推动力量方面，企业正经历从传统IT部门主导的“IT/业务”模式，向“管理层与外部合作伙伴更重要”的新模式转变。智能体项目成功落地的关键在于管理层的战略推动，以及与外部生态合作伙伴的协同创新。这种自上而下的战略驱动与生态协同，能够加速智能体技术的引入和应用，提升企业整体数字化转型的效率和效果。电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想15智能体的引入往往意味着对旧有流程的颠覆。如果只做表层集成，智能体只能沦为“高级搜索框”。只有深度集成并优化业务流程，才能释放最大价值。企业需评估智能体在现有IT架构中是作为独立的前端应用，还是作为中间层连接各个系统。这企业CIO行动指南（2026）分行业发现深度挖掘IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察 制造业 金融业 政府 教育 医疗卫生（医院、医药销售等） 流通业（零售、批发、物流等） 研究方法论分行业——制造业（1/2：企业智能体）企业智能体在制造业的落地，核心在于打通OT与IT系统，实现从感知、认知到决策和执行的闭环自动化。当前已有63%的企业将智能体正式部线质检、设备的预测性维护、物流/仓储等。在产线质检中，智能体通过多源视觉与工艺数据的融合，能够实时识别缺陷并自动调整生产参数，实现质量控制设备预测性维护中，智能体基于振动、温度等时序数据构建设备健康画像，提前预警潜在故障并自动生成维护计划，显著降低非计划停机风险；在物流和仓储合库存、生产排程与AGV状态，实现物料的智能调度与自动配送，提升工厂内部物流的效率与柔性。企业智能体正在推动制造业59%在评估某场景是否应用智能体时，59%在评估某场景是否应用智能体时，首先考虑组织自身技术能力71%AI行业专家（如汽车领域的AI算法工程师/科学家62%AI基础设施与算力工程师58%AI合规与法务专家51%AI产品经理33%AI培训专家（HR）AI生态拓展专家23%35%38%26%30%36%29%31%32%28%43%55%62%企业智能体TOP部署场景企业智能体部署挑战Top企业智能体TOP部署场景企业智能体部署挑战Top51缺少成熟的流程和方法论95%81%95%81%79%48%44%员工办公客户服务/咨询客户营销/销售当前部署2026计划65%2缺乏专业人才储备3应用效果不达预期2缺乏专业人才储备3应用效果不达预期4ROI投资回报不明确5数据安全&隐私保护有了初步的测试或项目试点(PoC)8%31%63%正式使用32%29%企业智能体部署目的Top企业智能体部署目的Top3驱动主营增长：实现核心/主营业务利润增长／市场份额扩大，助力企业长久发展55.6%55.4%提供多种模型选择提供包括终端/基础设施/混合云及智能体开发交付运维的全栈式解决方案驱动主营增长：实现核心/主营业务利润增长／市场份额扩大，助力企业长久发展55.6%55.4%提供多种模型选择提供包括终端/基础设施/混合云及智能体开发交付运维的全栈式解决方案降本提效：降低企业经营、生产成本，提升运营效率创新业务模式：引入新的商业模式，支持企业业务变革、产品服务创新电子书，CIOPlaybook赞助商：联想1739%39%21%2%IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察 制造业 金融业 政府 教育 医疗卫生（医院、医药销售等） 流通业（零售、批发、物流等） 研究方法论分行业——制造业（2/2：AI算力基础设施）AI算力基础设施部署方式2%AI算力基础设施部署方式2%15%14%31%采纳率54%14%AI一体机AIPC34%31%12%11%7%5%46%26%7%4%7%9%当前2026规划AI算力基础设施部署挑战Top31缺少智能运维能力（如自动故障预测）2安全防护能力弱3缺乏AI基础设施运维人员AI算力基础设施服务商选择考虑因素Top3提供基础设施综合解决方案(包括服务器/存储/网络等硬件及运维服务)支持智能运维（如自动故障预测）性价比高电子书，CIO电子书，CIOPlaybook赞助商：联想18IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察 制造业 金融业 政府 教育 医疗卫生（医院、医药销售等） 流通业（零售、批发、物流等） 研究方法论分行业——金融业（1/2：企业智能体）企业智能体在金融行业的落地，核心在于将强大的认知推理与自动化执行能力注入风险控制、客户服务与投资决策等关键业务流程。在风险管理中，智能体能够源数据，通过复杂的风险图谱与动态压力测试，实现对信用、市场及操作风险的秒级识别与预警，并自动触发风控处置流程；在智能客服领域，智能体凭借多轮力深入理解客户的复杂诉求，提供个性化的业务办理指引与情绪安抚，该场景下智能体的应用将在2026年增长至79%；在智能投资顾问方面，智能体能综合分析宏观经济指标、市场行情与客户风险偏好，动态生成并调整资产配置方案，实现从信息解读到投资建议的智45.6%在评估某场景是否应用智能体时，45.6%在评估某场景是否应用智能体时，首先考虑组织自身技术能力AI行业专家（如汽车领域的68%AI算法工程师/科学家57%AI基础设施与算力工程师50%AI合规与法务专家46%AI产品经理AI生态拓展专家AI培训专家（HR）34%36%34%28%18%28%34%32%30%34%32%43%38%71%企业智能体TOP部署场景企业智能体部署挑战Top企业智能体TOP部署场景企业智能体部署挑战Top51应用效果不达预期2数据安全&隐私保护88%79%68%49%41%员工办公客户服务/咨询88%79%68%49%41%员工办公客户服务/咨询当前部署2026计划43%3缺乏专业人才储备4ROI投资回报不明确5缺少成熟的流程和方法论有了初步的测试或项目试点(PoC)11%32%69%正式使用37%21%企业智能体部署目的Top企业智能体部署目的Top3驱动主营增长：实现核心/主营业务利润增长／市场份额扩大，助力企业长久发展52.6%55.3%提供多种模型选择提供包括终端/基础设施/混合云及智能体开发交付运维的全栈式解决方案驱动主营增长：实现核心/主营业务利润增长／市场份额扩大，助力企业长久发展52.6%55.3%提供多种模型选择提供包括终端/基础设施/混合云及智能体开发交付运维的全栈式解决方案降本提效：降低企业经营、生产成本，提升运营效率创新业务模式：引入新的商业模式，支持企业业务变革、产品服务创新电子书，CIOPlaybook赞助商：联想1943%41%15%2%IDC电子书 执行概要企业AI趋势洞察 制造业 金融业 政府 教育 医疗卫生（医院、医药销售等） 流通业（零售、批发、物流等） 研究方法论分行业——金融业（2/2：AI算力基础设施）AI算力基础设施部署方式17%AI算力基础设施部署方式17%41%43%采纳率