我們看到,大型機(jī)構(gòu)正競(jìng)相投入海量資源追逐下一項(xiàng)突破,而中小企業(yè)則選擇更為穩(wěn)健的路徑。然而,無(wú)論規(guī)模大小、戰(zhàn)略節(jié)奏如何,所有企業(yè)最終都會(huì)意識(shí)到同一個(gè)事實(shí):AI 的成敗,取決于是否具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)底座。隨著監(jiān)管壓力不斷加大、市場(chǎng)期望持續(xù)攀升,只有建立起高質(zhì)量、可治理的數(shù)據(jù)體系,企業(yè)才能安全地?cái)U(kuò)大規(guī)模、自信地推動(dòng)創(chuàng)新,并真正創(chuàng)造可衡量的業(yè)務(wù)價(jià)值。">
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2026:企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)入全面重估期

2026年1月13日 12:41CCTIME飛象網(wǎng)

Cloudera亞太地區(qū)高級(jí)副總裁 林萬(wàn)發(fā)

2026年,許多企業(yè)將迎來(lái)一個(gè)冷靜期:試點(diǎn)階段的興奮終將褪去,真正的考驗(yàn)發(fā)生在生產(chǎn)環(huán)境中。

我們看到,大型機(jī)構(gòu)正競(jìng)相投入海量資源追逐下一項(xiàng)突破,而中小企業(yè)則選擇更為穩(wěn)健的路徑。然而,無(wú)論規(guī)模大小、戰(zhàn)略節(jié)奏如何,所有企業(yè)最終都會(huì)意識(shí)到同一個(gè)事實(shí):AI的成敗,取決于是否具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)底座。隨著監(jiān)管壓力不斷加大、市場(chǎng)期望持續(xù)攀升,只有建立起高質(zhì)量、可治理的數(shù)據(jù)體系,企業(yè)才能安全地?cái)U(kuò)大規(guī)模、自信地推動(dòng)創(chuàng)新,并真正創(chuàng)造可衡量的業(yè)務(wù)價(jià)值。

以下五大趨勢(shì)預(yù)測(cè),將深刻影響企業(yè)在新一年里制定和推進(jìn)AI戰(zhàn)略的方式:

1.AI孤島將成為企業(yè)面臨的最新挑戰(zhàn)

當(dāng)一項(xiàng)新技術(shù)趨勢(shì)出現(xiàn)時(shí),企業(yè)往往會(huì)迅速跟進(jìn)。生成式AI初問(wèn)世時(shí),各家公司競(jìng)相試用;如今隨著代理式AI(Agentic AI)興起,這一現(xiàn)象再次上演。

真正的挑戰(zhàn)在于,很多企業(yè)依舊在“各自為戰(zhàn)”。不同部門選擇不同的工具,自行開(kāi)展概念驗(yàn)證(POC),并獨(dú)立部署解決方案。正如商業(yè)智能(BI)發(fā)展早期一樣,企業(yè)內(nèi)部的AI孤島正在逐漸形成。

這種割裂的方式讓企業(yè)難以在全局層面保持一致性、做好治理,以及實(shí)現(xiàn)有效管控。像華僑銀行(OCBC)這樣具有前瞻性的企業(yè),已開(kāi)始統(tǒng)一其數(shù)據(jù)與AI平臺(tái),確保創(chuàng)新在可控、安全、協(xié)同的框架下推進(jìn),而不是停留在分散、孤立的嘗試之中。

2.更多AI智能體的真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景即將落地

經(jīng)過(guò)一年試點(diǎn)與原型驗(yàn)證,2026年將成為AI智能體開(kāi)始真正創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵拐點(diǎn)。企業(yè)正在從小范圍試驗(yàn)邁向大規(guī)模應(yīng)用,尤其是在金融服務(wù)行業(yè),相關(guān)場(chǎng)景已覆蓋從客戶財(cái)富來(lái)源(Source-of-Wealth)分析助手到智能反欺詐系統(tǒng)等多個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。

根據(jù)Cloudera委托Finextra Research發(fā)布的最新全球報(bào)告,97%的金融機(jī)構(gòu)目前至少有一個(gè)AI/ML應(yīng)用已進(jìn)入生產(chǎn)階段,表明AI已從新興技術(shù)演進(jìn)為業(yè)務(wù)基礎(chǔ)能力。然而,仍有近一半企業(yè)停留在成熟度的“中段區(qū)間”,擴(kuò)展性、治理與成本控制成為掣肘其進(jìn)一步落地的核心挑戰(zhàn)。

下一階段的競(jìng)爭(zhēng)將聚焦于如何實(shí)現(xiàn)AI智能體的規(guī);\(yùn)營(yíng)——這不僅要求智能體接入實(shí)時(shí)、受治理的數(shù)據(jù),還需要深度融入業(yè)務(wù)工作流。能夠做到這一點(diǎn)的企業(yè),將擁有更智能且具備上下文感知、可追溯、安全可控的自動(dòng)化能力。

3.私有化AI將成為企業(yè)的新一輪戰(zhàn)略重點(diǎn)

隨著全球監(jiān)管愈加嚴(yán)格、數(shù)據(jù)主權(quán)議題持續(xù)升溫,私有化AI將迅速躍升為企業(yè)的下一大核心優(yōu)先事項(xiàng)。金融服務(wù)、醫(yī)療健康、公共部門等高度監(jiān)管行業(yè),將加速采用私有化AI架構(gòu),在不暴露敏感數(shù)據(jù)的前提下,安全地釋放生成式AI與代理式AI的業(yè)務(wù)價(jià)值。

這一趨勢(shì)之所以關(guān)鍵,還在于網(wǎng)絡(luò)安全仍穩(wěn)居企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的首位。微軟《2025年數(shù)字防御報(bào)告》指出,今年上半年基于身份的攻擊激增32%,顯示攻擊者正利用AI制作更具迷惑性的社會(huì)工程誘餌。既然網(wǎng)絡(luò)犯罪分子采用AI,企業(yè)的防御體系也必須以AI的同等級(jí)能力加以應(yīng)對(duì)。

私有化AI框架將在這一進(jìn)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用,使企業(yè)能夠在可控環(huán)境中部署模型、更快速地識(shí)別異常,并更大程度降低對(duì)公有云潛在漏洞的暴露風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)在投資于安全合規(guī)的AI能力建設(shè)的企業(yè),將在未來(lái)更有信心的推進(jìn)創(chuàng)新。

4.企業(yè)亟需彌合AI人才能力與責(zé)任體系之間的缺口

隨著AI成為主流應(yīng)用,一條新的分界線正在形成:不再是“使用AI”與“不使用AI”之間的差異,而是“能夠負(fù)責(zé)任且高效地運(yùn)用AI”與“無(wú)法實(shí)現(xiàn)可持續(xù)規(guī);涞亍钡慕M織之間的差距。

到了2026年,人才能力的構(gòu)建將成為決定企業(yè)成敗的關(guān)鍵因素。若企業(yè)不投入于AI素養(yǎng)提升、技能發(fā)展以及AI倫理意識(shí)培養(yǎng),將面臨運(yùn)營(yíng)效率下降、產(chǎn)出質(zhì)量不穩(wěn)以及合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)增加等問(wèn)題。員工不僅要理解AI的工作機(jī)制,更需要明確在何種情境下可以信任其輸出。

那些將負(fù)責(zé)任的AI理念系統(tǒng)性融入培訓(xùn)體系、治理機(jī)制與流程設(shè)計(jì)的企業(yè),將打造出更具信心與能力的員工隊(duì)伍。通過(guò)將人類專業(yè)能力與結(jié)構(gòu)化的AI管控機(jī)制相結(jié)合,團(tuán)隊(duì)能夠更快地推進(jìn)創(chuàng)新、有效降低風(fēng)險(xiǎn),并確保每一次AI決策都與企業(yè)倫理和數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

5.企業(yè)需要重新審視其AI投資策略

進(jìn)入2026年,嚴(yán)峻的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)將迫使企業(yè)從“以AI驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”轉(zhuǎn)向“以AI創(chuàng)造實(shí)質(zhì)影響”。企業(yè)級(jí)AI的下一個(gè)階段,將更強(qiáng)調(diào)投資回報(bào)、運(yùn)營(yíng)效率以及面向具體場(chǎng)景的定制化部署。

首席信息官(CIO)和首席技術(shù)官(CTO)需要為每一項(xiàng)AI項(xiàng)目構(gòu)建清晰且可量化的商業(yè)論證。關(guān)鍵在于認(rèn)識(shí)到:并非所有工作負(fù)載都必須依賴高端GPU或復(fù)雜模型。打個(gè)比方,如果只是從家里前往機(jī)場(chǎng),一輛普通轎車已足夠勝任;但若要參加每毫秒都至關(guān)重要的F1比賽,你就必須駕駛專業(yè)賽車。同樣的道理也適用于AI:企業(yè)的投資應(yīng)由業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動(dòng),而非盲從技術(shù)潮流。

Cloudera發(fā)布的《企業(yè)AI智能體的未來(lái)》報(bào)告顯示,新加坡和中國(guó)有67%的受訪者將ROI不清晰視為采用AI智能體的主要障礙;而日本與印度尼西亞100%的受訪者則認(rèn)為技術(shù)復(fù)雜性延緩了部署進(jìn)度。Gartner進(jìn)一步預(yù)測(cè),到2027年,超過(guò)40%的AI智能體項(xiàng)目可能因投資回報(bào)不佳而被終止。

在2026年,AI將真正區(qū)分“建設(shè)者”與“信奉者”。最終的領(lǐng)先者,將是那些能夠把AI無(wú)縫融入自身數(shù)據(jù)架構(gòu),并以穩(wěn)固的數(shù)據(jù)底座、標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系和可持續(xù)治理為基礎(chǔ)推動(dòng)創(chuàng)新的企業(yè)。相反,未能打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的組織,將持續(xù)被困在永無(wú)止境的試點(diǎn)循環(huán)中。

編 輯:魏德齡
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