扩张先行，准备滞后 | 《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》直击企业AI扩张落差
扩张先行，准备滞后 | 《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》直击企业AI扩张落差
2026-11-03 14:58:18 来源：
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2026-11-03 14:58:18 来源：
摘要：CIO时代与新基建研究院与红帽联合发布的《2026中国企业级 AI 实践调研分析年度报告》，基于400多位CIO及 IT 决策者的两年连续调研数据显示，69%企业已落地AI Agent，开源大模型私有化部署率大幅攀升，但正式AI治理框架覆盖率仅14.4%，业务价值难以量化成为规模化落地首要门槛。报告剖析战略投入、开源选型、数据主权、安全风险等现状，并提出混合云架构、推理成本管控、价值闭环、统筹治理四条行动优先级，指出企业竞争关键在于将AI投入沉淀为可持续的系统能力。
关键词：
AIAgent
企业AI治理
AI价值量化
69%的企业已经让AI Agent跑起来了，但却只有14.4%的企业建立了正式的AI治理框架。再看下去，会发现一边是开源大模型私有化部署率一年内从16%飙升至63%，一边则是统一企业级AI平台的建设比例不升反降；一边是AI Agent渗透率逼近七成，另一边却是“业务价值难以量化”首次超越人才短缺，成为规模化落地的第一道门槛。
这是CIO时代携手新基建研究院、红帽公司联合发布的《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》给出的核心图景：企业AI的扩张速度，已经系统性地超过了与之匹配的组织准备能力。
这份覆盖制造、金融、能源、互联网、医疗等行业的400多位CIO及IT决策者调研报告，用两年连续数据的纵向对比，回答了一个所有企业都在关心的问题：当AI从“工具”走向“基础设施”，我们的组织准备好了吗？
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01 报告背景：一次两年的连续观察
2026年，人工智能正经历从“工具”向“基础设施”的深刻转变。以Agentic AI为代表的新一代AI范式，正以远超行业预期的速度从实验走向规模化生产——这不仅是单项技术能力的迭代升级，更是企业决策模式、组织结构与竞争逻辑面临的系统性重构。
为了给CIO群体提供有纵深的洞察参考，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，自2025年起持续开展“中国企业级AI实践年度调研”。2026年完成的新一轮调研，面向制造、金融、能源、互联网、医疗等多个行业的400多位企业CIO及IT决策者，覆盖AI战略投入、基础设施建设、Agentic AI部署、大模型选型与成本管理、数据安全合规、价值实现机制及人才治理体系七大维度。
基于两年连续数据，报告不仅描述企业“现在在哪里”，更揭示“过去一年发生了什么”——哪些挑战已经改善，哪些落差正在扩大，哪些趋势值得警惕。
02 战略共识确立，资源承诺尚未跟上
55.2%的企业已将AI明确定位为“战略核心引擎”或“重要战略支撑”，较2025年提升3.1个百分点；若计入正处于PoC向体系化落地过渡的“试点探索”企业，这一比例达84.6%——战略共识已基本确立。
但共识之后，真正的分化开始了：仅25.9%的企业实现了多年期战略性AI投入，68.7%仍停留在年度项目制或PoC试点阶段。换句话说，在明确将AI定位为战略核心或重要支撑的企业中，只有43.2%真正落实了战略性、多年期的资源投入。
落差背后有三个成因：ROI不确定性导致财务决策保守；治理机制缺失使预算无法集中——62%的企业AI平台仍处碎片化状态；领导层共识尚未转化为资本配置。
与此同时，AI价值预期正从“防守”转向“进攻”：降本增效（84.3%）仍是第一目标，但增收（50.2%）与商业模式创新（49.5%）的选择率一年内分别上升6至8个百分点。
03 开源崛起，Agentic AI跑在治理前面
开源大模型私有化部署已成为主流：部署率从16.0%跃升至62.9%，成为本次调研中变化幅度最大的单项指标。DeepSeek（58.1%）和Qwen（47.0%）领跑模型选型，数据安全与隐私保护以77.6%的认可率首次超越模型能力，成为企业选型的第一权重因素。
Agentic AI的扩散速度同样超出预期：69%的企业已有AI Agent在试点或大规模运行（53.0%处于试点运行阶段，15.9%已完成大规模生产部署）。AI Coding辅助开发场景采用比例从22.1%跃升至35.6%，是所有场景中增长最快的方向；知识管理（RAG/企业问答）以40.5%的采用率成为新主轴。
然而，扩张速度并不必然等于价值实现。AI正式治理框架覆盖率从19.0%下滑至14.4%，与Agent部署规模的快速扩大形成危险的反向走势。越权操作与擅自修改高危数据（62.7%）、提示注入攻击（45.8%）、长期记忆被污染（44.3%）构成企业最担忧的Agent安全风险图谱。
04 数据主权成AI架构第一约束
80.3%的企业受到数据本地化约束，其影响程度远超行业平均认知。企业事实上不是先选技术、再考虑合规，而是先确定数据能放在哪里，再在这个边界内寻找最优方案——数据主权已从法律合规条款，演变为AI架构设计的第一约束。
这一约束也解释了开源私有化部署的爆发：私有化部署正从“安全合规选择”演变为“经济效率选择”。
AI安全需求的演进同样值得关注：关注重心已从网络边界防护，扩展至模型访问控制与API安全（68.4%）、训练推理数据加密隔离（61.9%）、AI供应链可信验证（53.5%）的多层防御体系，安全布防正从单点聚焦走向系统化。
05 价值量化难，成规模化第一门槛
“业务价值难以量化”以48.3%的提及率首次超越人才短缺（47.0%），跃升为将AI从试点推向生产的首要障碍。近三成企业（31.8%）尚未建立系统性ROI衡量机制，大量AI投入在缺乏数据支撑的情况下持续运转。
人才层面，“业务部门配合度不足”（58.7%）首次超越“AI技术人才短缺”（57.0%），成为制约AI落地的第一人才瓶颈——AI能力建设的核心矛盾，已从技术供给转向业务融合。
外部服务需求强劲（84.3%企业计划引入），但如何将服务合作转化为内部能力积累，是企业在这一阶段最需要主动设计的议题。
06 给CIO的四条行动优先级
基于七个部分的洞察，报告归并提炼出四条跨维度行动优先级，供CIO在制定规划时参考：
一、以数据主权为锚点，构建混合云AI架构。80.3%的企业面临数据本地化约束。真正的挑战在于如何在合规边界内保留弹性运营能力：推理资源动态调度、模型持续迭代与多环境一致治理，需要底层架构具备统一的跨环境运营能力，而非为每种部署形态各建一套技术栈。
二、将推理成本管控纳入规模化战略核心。Token成本超出预期已成规模化障碍，单次Agentic任务的Token消耗往往是简单问答的数十倍。建议建立按场景分类的Token消耗基线，并在基础架构选型时将推理吞吐效率纳入核心评估维度。
三、将价值衡量机制前置，从立项起建立投入产出闭环。建议在每个AI项目立项时明确效率、质量与财务三类业务指标，指定业务侧负责人承担推广采纳责任，以六个月为节点进行首次正式价值评估，形成“立项—追踪—验证”闭环。
四、统筹推进治理框架建设与外部服务协同。Agentic AI部署规模与正式治理覆盖率的反向走势，是本次调研最高风险的结构性信号。建议将“统一最低审批基准”列为年度治理首要目标，并将知识转移条款明确写入外部服务合同，使每次合作成为内部能力建设的台阶。
72.4%的企业表示2026年AI投入将进一步增加，但能清晰说明AI改变了哪条核心业务流程的企业却不足四成。2026年的中国AI市场，正处于最关键的能力分化阶段：谁能将AI从工具转化为可持续运营的系统能力，谁就将在下一轮竞争中掌握主动权。AI的军备竞赛仍在继续，但真正决定胜负的，不是企业买了多少模型、跑了多少Agent，而是这些投入有多少已经沉淀为可验证、可复制、可持续的企业能力。
基于调研数据，红帽从开源与混合云的技术视角，将调研揭示的痛点逐一映射到基础设施、智能体与模型运营三个层面，提出“三位一体”的企业级AI基础设施框架与三阶段落地路线图。
报告亮点
CIO决策的风向标为CIO与高管提供能真正指导决策的视角。
洞察+数据+方法行业级数据趋势，CIO级真实判断，可落地的组织与技术框架。
从诊断到行动21条给CIO的启示，归并为4条跨维度行动优先级。
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