AI已在董事会议程中成为战略焦点，却未能带来匹配的商业成效。IBM商业价值研究院（IBMIBV）调研揭示，过去两年启动的AI项目，有近40%止步于试点阶段，未能全面推广。1然而，AI之困不在试点：底层架构割裂，制约了AI落地。
成功的AI架构，应如精密引擎般运作：计算驱动、数据赋能、治理保稳。然AI真正上阵时，隐患尽显：数据碎片化导致无法有效驱动AI模型，治理标准不一致使风险失控，基础设施平台难以承载现实工作负载。当AI迈向具备独立决策能力的智能体时代，组织必须以更专业、更协调的基础设施为其保驾护航。
为此，组织正重金押注，以求破局。IBMIBV最新调研显示，1200位最高管理层中，三分之二正加码基础设施投入，2025年预算平均增幅近19%。
但AI的成功无法靠预算堆砌，而是依靠系统性的建设与能力积累。
分析表明，具备高成熟度与基础设施就绪度的组织，共享一套共通基因，助其实现价值驱动的AI应用。（详见第17页观点：“AI落地的必备要素”）。这些核心能力，正是打造“有设计、有集成、有成效”的AI基础设施蓝图。即便组织战略方向明晰，但AI落地仍受制于基础设施短板。62%的高管立志三年内实现跨环境AI部署，但仅有8%的高管认为，现有基础设施能完全满足AI需求。这一巨大落差，实为战略天花板，而非单纯技术鸿沟。
准备度差距的根源，是组织仍试图沿用在过去的IT环境下行之有效的传统规划方法，来构建复杂的AI能力。既定方法难以匹配AI的动态特性，大规模推理产生脉冲式算力需求，模型训练依赖广域性计算架构，而全流程资源消耗则呈现持续高压状态。
AI时代，组织亟需重构基础设施规划思维，但前行之路受制于两大核心难题。
挑战一：如何在不牺牲安全或治理要求的前提下，让分散的数据为AI所用?企业数据的分散格局，既是历史遗留的结果，也源于隐私与安全策略的复杂性。高管表示，近三分之二的数据仍留驻本地，余下分布于私有云、公有云等混合环境中。数据碎片化正成为AI发展的致命瓶颈：多位高管一致指出，数据可访问性与可用性不足，是AI投资失利的核心症结。68%的组织正以数据结构方案打通数据孤岛，但仅42%对自身基础设施应对AI模型的算力与数据需求有信心。
挑战二：负载动态变化难以预估，如何构建可伸缩的技术弹性?大型语言模型(LLM)主导当下，但AI的未来属于多模型共融²,通用与专用并举。目前，已有43%组织采用混合模型策略，根据业务需求战略性组合定制模型、大型语言模型及小型开源模型。多模型并存带来动态负载变化，资源需求随时波动。这种动态变化构成完整的负载脉络：从高强度脉冲式的训练作业，到需持续稳定的低压推理流。然而，仅49%的高管相信，能够在未来三年内集成更小的开源AI模型，更少数(46%)认为，能实现大规模实时推理的高强度需求。传统方案导致组织陷入典型困境：选择资源错配的过度配置，或转向由供应商管理容量风险的即服务模式。
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