报告由CIO时代联合新基建创新研究院、红帽公司发布，基于 350 余家企业调研数据，聚焦 2025 年中国企业级 AI 实践现状，剖析战略、技术、组织人才、治理四大核心维度的挑战与趋势，为 CIO 提供从 “试点落地” 到 “体系化跃迁” 的行动框架。
⠀
- 战略层面：价值导向成主流
- 80% 的企业已将 AI 纳入战略规划，呈现 “三分格局”：26.07% 视为 “战略核心”，26.07% 作为 “重要支撑”，27.49% 处于 “试点探索” 阶段。
- 战略目标以 “降本增效” 为首要优先级（84.49%），其次是增收（51.17%）、客户体验提升（48.83%）和商业模式创新（47.89%），形成 “效率优先、增长并重” 的双核格局。
- 核心挑战：70% 企业仍为实验性或战术性投入，面临数据治理薄弱（58.22%）、复合型人才短缺（49.77%）、ROI 难以衡量（43.19%）的 “试点炼狱” 循环。
- 技术层面：多元协同与理性选型
- 技术采纳：生成式 AI（57.28%）、AI 智能体（53.99%）、AI + 自动化（53.99%）并驾齐驱，应用重心从 “内容生成” 转向 “任务执行与流程优化”。
- 架构选择：混合云成为主流（52.58%），平衡公有云的敏捷性与本地部署的安全性，算力成本过高（60.56%）和硬件资源短缺（40.85%）是主要痛点。
- 平台现状：70% 企业缺乏统一 AI 平台，存在技术孤岛，仅 27.96% 拥有企业级统一平台，制约 AI 资产复用与规模化推广。
- 组织人才：向内赋能成关键
- 人才缺口：59.15% 的企业缺乏 “AI 与业务结合能力”，其次是算法开发（51.64%）和数据治理能力（43.66%）。
- 人才策略：68.25% 的企业优先选择 “内部培养与转型”，高于外部招聘（51.18%），聚焦业务人员、技术人员、管理层的分层赋能。
- 治理层面：体系化建设滞后
- 治理现状：仅 18.96% 的企业建立成熟的企业级 AI 治理框架，60% 以上处于探索或规划阶段，存在 “治理赤字”。
- 核心风险：聚焦技术稳健性（59.62%）、合规安全（53.99%）、业务连续性（42.25%）三大类，伦理风险关注度较低（1.88%）。
- 技术演进：从 “作坊” 到 “工厂” 的系统化跃迁
- 平台化整合：MLOps 成为核心，通过统一平台打通数据准备、模型训练、部署监控全流程，破解人才、数据、场景的 “落地三角” 困境。
- 推理端优化：重心从训练成本控制转向推理 TCO 优化，vLLM、模型量化等技术广泛应用，提升 GPU 利用率与并发处理能力。
- 智能体协同：企业日益重视 AI 智能体的跨系统协同能力（55.92%），迈向 “数字化员工网络” 的协同工作模式。
- 应用场景：渗透核心业务环节
- 三大热点领域：运营增效（57.28%，如 RPA 流程自动化、供应链优化）、客户服务（54.46%，如智能客服、个性化推荐）、智能决策（53.05%，如风险预测、资源配置）。
- 落地瓶颈：人才匮乏、数据孤岛、场景价值模糊构成 “落地三角” 困境，制约 AI 从试点走向规模化。
- 组织变革：构建 AI 学习型组织
- 能力延伸：AI 素养从技术团队专属扩展至全员，形成 “组织级技能”。
- 持续赋能：摒弃一次性培训，建立内部讲师、线上平台、项目实战相结合的闭环培养体系。
- 外部共建：与开源生态伙伴合作，弥补内部技术迭代能力不足。
- 战略体系化：建立 “战略 – 技术 – 人才 – 治理” 四层体系，明确 AI 路径与可持续投资规划，优先聚焦高频、可量化场景，以 “业务小闭环” 撬动规模化复制。
- 技术平台化：打造开放混合云底座的 “AI 工厂”，核心包括统一 MLOps 平台、分布式推理优化、模型资产复用体系，降低供应商锁定风险。
- 组织内生化：构建分层赋能体系，重点培养业务与 AI 融合的复合型人才，升级 AI 卓越中心为跨部门共创平台，塑造全员 AI 素养文化。
- 治理可信化：成立跨部门 AI 治理委员会，覆盖技术稳健性、合规安全、业务连续性管控，建立模型可追溯、可解释、可审计机制，从被动合规转向主动治理。
- 行业分布：覆盖制造、金融、能源、互联网、医疗等 10 余个行业，数据密集型行业（科技、金融、高端制造）AI 战略成熟度更高。
- 区域趋势：企业普遍采用混合云架构，平衡数据安全与创新效率，一线城市企业在平台化建设与治理体系上领先。
2025 年是企业 AI 从 “工具应用” 向 “内生要素” 转型的关键年，CIO 需从 “技术供应商” 进化为 “智能战略架构师”。未来成功的核心在于：构建体系化 AI 能力、掌控 AI 经济学（算力与成本优化）、打造学习型组织、以可信治理护航创新，最终实现 AI 与业务的深度融合。
