2026：企業(yè)數(shù)據(jù)基礎架構進入全面重估期

Cloudera亞太地區(qū)高級副總裁 林萬發(fā)

2026年，許多企業(yè)將迎來一個冷靜期：試點階段的興奮終將褪去，真正的考驗發(fā)生在生產(chǎn)環(huán)境中。

我們看到，大型機構正競相投入海量資源追逐下一項突破，而中小企業(yè)則選擇更為穩(wěn)健的路徑。然而，無論規(guī)模大小、戰(zhàn)略節(jié)奏如何，所有企業(yè)最終都會意識到同一個事實：AI的成敗，取決于是否具備扎實的數(shù)據(jù)底座。隨著監(jiān)管壓力不斷加大、市場期望持續(xù)攀升，只有建立起高質量、可治理的數(shù)據(jù)體系，企業(yè)才能安全地擴大規(guī)模、自信地推動創(chuàng)新，并真正創(chuàng)造可衡量的業(yè)務價值。

以下五大趨勢預測，將深刻影響企業(yè)在新一年里制定和推進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)

當一項新技術趨勢出現(xiàn)時，企業(yè)往往會迅速跟進。生成式AI初問世時，各家公司競相試用；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，自行開展概念驗證（POC），并獨立部署解決方案。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)，已開始統(tǒng)一其數(shù)據(jù)與AI平臺，確保創(chuàng)新在可控、安全、協(xié)同的框架下推進，而不是停留在分散、孤立的嘗試之中。

2.更多AI智能體的真實業(yè)務場景即將落地

經(jīng)過一年試點與原型驗證，2026年將成為AI智能體開始真正創(chuàng)造業(yè)務價值的關鍵拐點。企業(yè)正在從小范圍試驗邁向大規(guī)模應用，尤其是在金融服務行業(yè)，相關場景已覆蓋從客戶財富來源（Source-of-Wealth）分析助手到智能反欺詐系統(tǒng)等多個關鍵業(yè)務流程。

根據(jù)Cloudera委托Finextra Research發(fā)布的最新全球報告，97%的金融機構目前至少有一個AI/ML應用已進入生產(chǎn)階段，表明AI已從新興技術演進為業(yè)務基礎能力。然而，仍有近一半企業(yè)停留在成熟度的“中段區(qū)間”，擴展性、治理與成本控制成為掣肘其進一步落地的核心挑戰(zhàn)。

下一階段的競爭將聚焦于如何實現(xiàn)AI智能體的規(guī)�；�運營——這不僅要求智能體接入實時、受治理的數(shù)據(jù)，還需要深度融入業(yè)務工作流。能夠做到這一點的企業(yè)，將擁有更智能且具備上下文感知、可追溯、安全可控的自動化能力。

3.私有化AI將成為企業(yè)的新一輪戰(zhàn)略重點

隨著全球監(jiān)管愈加嚴格、數(shù)據(jù)主權議題持續(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。金融服務、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，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)務價值。

這一趨勢之所以關鍵，還在于網(wǎng)絡安全仍穩(wěn)居企業(yè)風險管理的首位。微軟《2025年數(shù)字防御報告》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工程誘餌。既然網(wǎng)絡犯罪分子采用AI，企業(yè)的防御體系也必須以AI的同等級能力加以應對。

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

4.企業(yè)亟需彌合AI人才能力與責任體系之間的缺口

隨著AI成為主流應用，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“能夠負責任且高效地運用AI”與“無法實現(xiàn)可持續(xù)規(guī)模化落地”的組織之間的差距。

到了2026年，人才能力的構建將成為決定企業(yè)成敗的關鍵因素。若企業(yè)不投入于AI素養(yǎng)提升、技能發(fā)展以及AI倫理意識培養(yǎng)，將面臨運營效率下降、產(chǎn)出質量不穩(wěn)以及合規(guī)風險增加等問題。員工不僅要理解AI的工作機制，更需要明確在何種情境下可以信任其輸出。

那些將負責任的AI理念系統(tǒng)性融入培訓體系、治理機制與流程設計的企業(yè)，將打造出更具信心與能力的員工隊伍。通過將人類專業(yè)能力與結構化的AI管控機制相結合，團隊能夠更快地推進創(chuàng)新、有效降低風險，并確保每一次AI決策都與企業(yè)倫理和數(shù)據(jù)治理標準保持一致。

5.企業(yè)需要重新審視其AI投資策略

進入2026年，嚴峻的宏觀經(jīng)濟形勢將迫使企業(yè)從“以AI驅動創(chuàng)新”轉向“以AI創(chuàng)造實質影響”。企業(yè)級AI的下一個階段，將更強調投資回報、運營效率以及面向具體場景的定制化部署。

首席信息官（CIO）和首席技術官（CTO）需要為每一項AI項目構建清晰且可量化的商業(yè)論證。關鍵在于認識到：并非所有工作負載都必須依賴高端GPU或復雜模型。打個比方，如果只是從家里前往機場，一輛普通轎車已足夠勝任；但若要參加每毫秒都至關重要的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)的投資應由業(yè)務目標驅動，而非盲從技術潮流。

Cloudera發(fā)布的《企業(yè)AI智能體的未來》報告顯示，新加坡和中國有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%的受訪者則認為技術復雜性延緩了部署進度。Gartner進一步預測，到2027年，超過40%的AI智能體項目可能因投資回報不佳而被終止。

在2026年，AI將真正區(qū)分“建設者”與“信奉者”。最終的領先者，將是那些能夠把AI無縫融入自身數(shù)據(jù)架構，并以穩(wěn)固的數(shù)據(jù)底座、標準化指標體系和可持續(xù)治理為基礎推動創(chuàng)新的企業(yè)。相反，未能打好數(shù)據(jù)基礎的組織，將持續(xù)被困在永無止境的試點循環(huán)中。