时不我待：AI差距为何迅速扩大

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时不我待：为何AI差距正在迅速扩大

最新调研显示全球IT高管对落后后果深感忧虑

绝大多数首席信息官（CIO）自认为已为AI做好了准备。然而，这种认知与现实之间的鸿沟正急剧拉大。这是基于对全球3120名IT高管进行的《2026首席信息官指南：企业AI竞赛》调研得出的深刻结论。

这项由联想委托、IDC进行的调查显示，近93%的企业预计在AI项目走出试点阶段后将获得可观回报，平均每投入1美元可产生2.79美元的价值。此外，96%的企业计划今年增加AI投入，平均增长率达13%。行业重心已从单纯提升生产力转向深度企业转型。然而，对于仍在观望或难以推广试点项目的企业来说，这些数据不仅是肯定，更是警示：市场竞争对手不会等待，他们正在迅速拉开距离。

随着自主AI智能体的到来，领先者的优势只会愈发明显。这些系统能够在无人监督的情况下自主感知、推理并执行任务。在网络安全、客户服务和质量控制等领域，这些智能体将释放更多资源进行再投资，加速增长循环。

尽管CEO们急于推进，但只有五分之一（21%）的企业大规模使用了智能体；超过三分之二（70%）处于早期阶段（正在试点或有限部署）的企业表示，至少还需要一年才能实现规模化部署。

首席信息官们眼高手低的风险正在暴露：仅有略多于四分之一（27%）的企业建立了治理框架；绝大多数（84%）机构更倾向于在混合部署环境中使用本地或边缘计算来承载AI工作负载。

人工智能就绪度不仅仅关乎试点或概念验证，

而是构建正确的基础设施。

联想方案服务集团总裁Ken Wong

“这项研究标志着企业AI进入了一个明确的转折点，”联想方案服务集团总裁Ken Wong说，“许多企业原本以为自己已准备好，直到尝试规模化部署，才发现严重低估了‘就绪’的真正含义。早期项目停滞是因为企业更注重实验而非执行。人工智能就绪不仅仅关乎试点，而是构建正确的基础设施。”

《首席信息官指南》记录了这一现状。许多企业过于追求实验创新，却忽视了核心基础——数据就绪、安全和治理，以及在全企业范围内运行AI智能体所需的运营规模。随着AI能力向网络边缘延伸，更贴近数据产生和决策的地方，首席信息官们正在重新思考设备、基础设施和服务的布局，以避免这些盲区成为永久性短板。

“联想可以帮助首席信息官端到端地弥补这些差距，”Ken Wong补充道，“从边缘到云再到数据中心，我们的人工智能产品组合整合了基础设施和服务，旨在让AI在企业规模上可部署、可管理且更安全。”

转向盈利驱动

首席信息官优先级的转变是清晰的。一年前，提高员工生产力是首要任务；现在它已跌至末位，取而代之的是对盈利和数字化转型的关注。AI应用正加速从IT部门渗透到更高价值的业务职能。

计划在财务领域使用AI的企业数量预计将翻倍，市场营销和销售领域的应用率也将大幅提升，预计增长超过80%。

随着AI投入不再局限于IT部门，首席信息官们力求加快部署速度。联想打造了支持AI就绪的基础设施解决方案，帮助各职能团队在自身场景中部署真实用例，同时构建专业能力。

联想AI战略规划（AI Discover）、快速部署方案（AI Fast Start）等服务帮助企业从概念验证平稳过渡到规模化生产。联想AI库（AI Library）提供一系列定制用例，支持在混合和边缘环境中规模化部署，同时降低风险和复杂性。

愿景与就绪度之间的错配正推动企业计算领域自20年前云计算诞生以来最大的架构转型。仅有16%的受访首席信息官完全依赖公有云，而大多数（62%）倾向于兼顾成本、延迟和安全的混合架构。

随着AI进入生产部署，企业逐渐意识到

并非所有工作负载都适合集中式云环境。

联想基础设施方案集团总裁Ashley Gorakhpurwalla

“我们并不认为这是对公有云的永久性转变，而是一种再平衡，”联想基础设施方案集团总裁Ashley Gorakhpurwalla解释道，“当AI从实验走向生产，企业会发现并非所有工作负载都适合集中式云。当AI系统直接嵌入业务流程，延迟、治理、成本可预测性和安全性就变得更加关键。”

为满足不同规模客户的需求，联想围绕这一转变布局产品组合，推出了针对推理工作负载优化的混合边缘到云基础设施、可扩展的边缘部署方案和灵活架构，使企业能够在最具价值的场景中运行自主AI智能体。

赌注持续升高

这种再平衡也延伸到了终端用户。企业面临治理缺口——缺乏负责任的AI实践和数据安全是首席信息官们最担忧的问题之一，而AI PC和其他边缘设备正成为解决方案的关键。

“如果AI无法触达真正需要它的人，那就是失败的，”联想智能设备集团总裁Luca Rossi说，“我们的研究显示，84%的企业希望AI更接近数据产生地，近三分之一的企业将AI设备列为优先事项。AI PC、智能手机和边缘系统是让智能真正可用的载体——员工可以信任、治理并真正在日常决策中使用它。”

人工智能部署概况

受访首席信息官：

21%目前大规模应用AI

93%预计在走出试点阶段后获得真实投资回报

70%距离规模化部署仍需一年以上时间

当AI智能体全面投入使用，行业赌注将进一步升高。这些智能体在后台自主运行——监控、管理客户关系、执行任务——需要读取、写入和处理最敏感的企业数据。短期内，这要求首席信息官升级治理流程和安全体系；长期来看，这将彻底重构工作流程。

“自主AI智能体带来了全新的实时基础设施需求，”Ashley Gorakhpurwalla说，“低延迟、持续可用性，以及计算、数据和编排层之间更紧密的集成已成为关键任务需求。”

首席信息官的前行之路

在全球电力成本飙升的背景下，每瓦性能比纯算力更重要。IDC预测，到2027年，80%的企业将部署分布式边缘基础设施以提高延迟和响应速度，更不用说能源效率。当电力成为瓶颈，能够通过专用模型和硬件突破限制的企业将获得竞争优势。

随着AI实现规模化落地，

首席信息官面临的真正问题，

已从“AI在哪里运行”转向“人们如何使用它”。

联想智能设备集团总裁Luca Rossi

“随着AI实现规模化落地，首席信息官面临的真正问题已从‘AI在哪里运行’转向‘人们如何使用它’，”Rossi说，“我们正在迈向统一的个人AI时代，它可以在PC、智能手机、平板等设备之间无缝协作，保留用户的上下文和意图。当智能跟随人而不是平台流动，企业就能赋能每一位员工，从设计上确保工作流程的安全，并将AI精准部署在发生工作的地方。”

对于AI领域来说，这标志着成熟度的不断提高。对于首席信息官来说，真正的挑战才刚刚开始。企业必须抓住当下，否则未来将遥不可及。

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