一个正在迅速收紧的AI规模化窗口
在过去两年里，生成式AI和智能体的快速演进显著降低了技术门槛，但也让企业面临新的现实问题：为什么试点越来越多，真正规模化的却越来越少？
对中国企业而言，AI已不再是“是否尝试”的问题，而是能否在治理、数据和架构层面完成系统性升级，从而支撑持续部署与自动化扩展。
为什么这份FutureScape，对所有企业都至关重要?
在《IDC FutureScape：全球 AI 和自动化2026年预测——中国启示》中，IDC指出，企业对AI的关注点正在发生根本变化——从模型能力，转向实施路径、治理能力和长期可控性。
报告显示，未来五年，AI的商业价值将不再由单一模型或工具决定，而是由评估与监测体系、复合AI架构、数据就绪度、主权控制能力以及AI工厂等“底层能力”共同决定。
读懂这十个判断，才能理解AI为何“难以规模化”
IDC FutureScape ：AI 和自动化 2026 预测并不是在描述技术趋势本身，而是在揭示一个更关键的问题：为什么大量企业拥有模型，却无法持续、安全、高效地使用它们？
以下十大预测，正是IDC对这一问题给出的系统性回答。
预测1｜评估与监测
到2027年底，采用人工智能评估和监控工具和流程的组织有信心部署人工智能应用的速度是不采用的组织的两倍。
要点：没有评估与监测，AI规模化将失去信心基础。
预测2｜复合 AI
到2027年，对传统人工智能的可解释性和可靠性的重新关注将推动65%的中国组织采用复合人工智能，融合生成、规范、预测和代理技术。
要点：复合式AI使得生成式AI、传统AI、智能体等技术更好地协同。
预测3｜模型路由
到2029年，75%的顶级人工智能驱动的中国企业将使用先进的多工具架构来动态和无限制地管理不同模型之间的模型路由，协调复杂的流程。
要点：多模型时代，路由与编排能力成为核心。
预测4｜全栈式 AI 开发
到2026年，掌握提示词工程、RAG、小模型和微调技术将是85%的中国企业精英团队所需的技能，类似于云时代的全栈开发。
要点：AI工程能力正在重塑人才结构。
预测5｜AI 治理
到2030年底，50%的中国1000强企业将每年至少投入200万美元用于统一的人工智能治理软件，并将安全、伦理和隐私作为创新的必要条件。
要点：治理正从“合规成本”转变为“创新前提”。
预测6｜数据就绪度
到2027年，那些不优先考虑高质量、AI就绪数据的中国企业将难以扩展生成式AI和智能体解决方案，导致生产力损失15%。
要点：数据问题将成为AI扩展的最大瓶颈。
预测7｜定价
到2028年底，纯按座位计费的模式将被淘汰。随着人工智能代理迅速用数字劳动力取代人工重复性工作，70%的供应商将被迫重构其价值主张，转向新型商业模式。
要点：数字劳动力正在重塑软件商业模式。
预测8｜主权 AI
到2027年，80%的中国1000强企业将优先追求人工智能主权，通过非公开托管、开源技术和区域合作伙伴的组合，支持关键任务型人工智能应用。
要点：AI主权成为战略性基础能力。
预测9｜AI 工厂
到2028年，60%的中国1000强企业将运营人工智能工厂作为核心基础设施，使人工智能部署速度提升至未部署者的五倍。
要点：AI正在走向“工业化生产”。
预测10｜原生 AI 企业
到2029年底，将出现至少100家主要依托人工智能构建的企业，这些企业员工团队规模虽少，却能创造超过10亿美元的收入。
要点：AI正在改变“规模与产出”的传统关系。
这些预测真正意味着什么？
IDC FutureScape 2026 清晰地表明，AI失败的根本原因，已不在算法能力，而在企业是否具备系统性支撑能力。当AI仍停留在点状部署、部门试点或工具层面时，其生产力潜力将被治理风险、数据质量和组织能力所抵消；而当AI被视为“数字劳动力体系”进行统一规划时，企业才能真正释放规模化价值。
IDC中国研究经理程荫表示， AI与自动化的下一阶段，将由评估与治理前置、复合AI协同、多模型编排以及AI工厂化部署共同驱动。领先企业正在将AI从“创新项目”转变为“可运营的基础能力”，通过统一平台、AI就绪数据和主权控制，实现安全、可复制和可持续的自动化扩展。相反，忽视治理、数据和架构协同的组织，即便掌握先进模型，也将面临生产力损失、成本上升和创新节奏放缓的长期风险。
（刘立庆 文：IDC中国市场部）
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