2025中国企业级AI实践调研分析年度报告

2025中国企业级AI实践调研分析年度报告 CIO 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 1.1战略趋势：从概念驱动到价值驱动...............................................................................................................4 1.2战略挑战：从试点到规模化落地的鸿沟...................................................................................................6 1.3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...............................................................8 2.1 AI技术整体：多元技术协同演进，企业选型回归理性..................................................................82.2 AI应用篇：跨越规模化鸿沟，聚焦核心业务价值...........................................................................112.3 AI基础架构篇：混合云时代的算力经济学与治理...........................................................................142.4 AI平台篇：从孤岛走向融合，构建统一智能中枢...........................................................................162.5 AI模型篇：在效能、成本与治理中寻求动态平衡..........................................................................172.6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...........................24 3.1 AI人才能力缺口现状.................................................................................................................................24 3.2培育AI就绪的人才：向内赋能的战略转向..........................................................................................25 3.3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.......................................................27 4.1企业AI治理体系仍处建设初期，普遍存在“治理赤字”..........................................................274.2 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........................274.3 AI治理成熟度现状与体系建设路径.........................................................................................................284.4 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 5.5构建可信治理体系：以安全与合规护航智能创新..........................................................................31 5.6结语：CIO的未来使命.......................................................................................................................................31 关于CIO时代.............................................................................................................................................................32 关于新基建创新研究院....................................................................................................................................32 关于红帽............................................................................................................................................................................33 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（Red Hat），共同成立“企业级AI+专家委员会”，汇聚产、学、研多方力量，系统研究中国企业在AI+时代的智能化路径。委员会于2025年6月、10月先后发起两轮“中国企业级AI策略、架构及应用落地调研”，与数百家企业CIO和IT决策者访谈与交流，共收集有效样本350余份，覆盖制造、金融、能源、互联网、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。 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。 2025年5月、10月先后发起两轮“中国企业级AI策略、架构及应用落地调研”，与数百家企业CIO和IT决策者访谈与交流，共收集有效样本350余份，覆盖制造、金融、能源、互联网、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： 2025年是中国企业AI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。 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。 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，企业下一阶段的竞争焦点将从“是否用AI”转向“如何让AI规模化地驱动业务价值”。要实现这一转型，企业需搭建覆盖“战略—技术—人才—治理”的四层AI能力体系，确保顶层设计与落地能力并行推进： 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等分布式推理技术，以及通过AI FinOps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TCO。这种从“堆算力”到“管算力”的思维转型，将成为AI可持续发展的经济基础。 •战略层面：确立清晰的AI路径与可持续投资规划；•技术层面：建设可复用的基础平台与开放架构；•人才层面：形成复合型AI人才的培养体系；•治理层面：建立支撑创新与合规的AI治理框架。 这四个支柱相互依托，构成AI规模化落地的系统性基础。 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 技术基座：拥抱开源，构建开放、混合的“AI工厂” 企业从“AI作坊”迈向“AI工厂”的关键在于 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