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报告概述

本报告由NTT DATA发布，聚焦企业如何在私有和主权AI环境下实现AI规模化部署。研究对象包括企业AI基础设施、平台架构及运营模式，覆盖从数据摄入到推理的完整AI生命周期。报告提出Enterprise AI Factory框架，围绕三大支柱——现代化基础设施、AI嵌入运营、规模化信任——提供端到端的解决方案。读者可通过本报告了解如何从实验性AI转向生产级、可控的AI系统，并获取行业部署参考。

报告的核心结论

超过95%的受访企业认为私有和主权AI至关重要。

报告调研显示，超过95%的受访者表示私有和主权AI对企业战略重要甚至非常重要。这一数据表明，数据控制、合规性和安全性已成为企业AI部署不可妥协的要求，推动企业从公有云AI向私有或主权环境迁移。

35%的首席AI官将启用私有和主权AI视为主要障碍。

报告指出，35%的首席AI官认为实现私有和主权AI是AI采用的最大障碍之一，通常需要重大的基础设施变革。这凸显了企业在现有网络、数据管道、安全和服务模型上的局限性，亟需系统性改造。

AI已从实验阶段转向持续运行的规模化生产阶段。

报告强调，过去的孤立试点现在要求持续、可靠地运行，支撑实时决策、智能工作流和自主运营。这一转变驱动基础设施需求从间歇性工作负载转向持久、高容量的推理任务，要求企业重新设计整个技术栈。

企业必须重构从基础设施到运营模式的完整堆栈。

为规模化AI并加速私有和主权AI的采用，企业需要全面升级底层架构，包括网络、数据管道、安全策略和服务模型。Enterprise AI Factory通过工业化AI生命周期，降低复杂度并强化治理，使企业能够以更低风险实现AI落地。

报告回答的关键问题

为什么企业需要私有或主权AI？

报告指出，超过95%的受访者认为私有和主权AI重要，因为企业需要完全控制数据、模型和AI政策，同时满足监管和数据驻留要求。公有AI可能带来数据安全和合规风险，而私有或主权环境能确保合规、安全和高性能，尤其在医疗、金融、公共部门等高度监管行业。

AI规模化面临哪些基础设施挑战？

报告显示，35%的首席AI官将启用私有和主权AI视为主要障碍，传统企业环境并非为此设计，存在网络、数据管道、安全和服务模型上的遗留架构问题。此外，从间歇性实验到持久高容量推理的转变，要求基础设施能够支持持续、高吞吐的AI工作负载，这对现有设施带来巨大压力。

Enterprise AI Factory如何帮助组织落地AI？

Enterprise AI Factory通过统一的端到端平台和运营模式，覆盖从数据摄入、模型开发到微调、部署和高容量推理的完整AI生命周期。它基于三大支柱：现代化基础设施（软件定义、AI就绪）、嵌入AI到运营（智能代理执行任务）、规模化信任（治理、审计、人类监督）。报告还提供了行业案例，如GYSEV铁路预测维护和Helmholtz Munich科研计算，展示实际成效。

报告中的代表性数据

超过95%

企业认为私有和主权AI重要的比例

报告调研时点，报告研究显示，超过95%的受访者表示私有和主权AI对企业重要或非常重要，反映了数据控制、安全与合规已成为企业AI部署的核心要求。

35%

首席AI官视私有和主权AI为最大障碍的比例

报告调研时点，35%的首席AI官将启用私有和主权AI视为采用AI的首要障碍，通常需要大规模基础设施改造，包括网络、数据管道和安全架构的升级。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整的私有和主权AI战略框架，包括商业案例开发、AI经济学分析和行业特定AI策略，帮助企业从顶层规划AI路线图。
  • Enterprise AI Factory的详细架构堆栈，涵盖AI设施、基础设施、平台和模型层，以及如何通过模块化服务实现全生命周期管理。
  • AI安全与治理方法，包括设计合规、可审计性和人工监督机制，确保AI系统安全、可靠且符合监管要求。
  • 行业真实部署案例，涵盖交通运输（GYSEV预测性轨道维护）、医疗（Helmholtz Munich高性能计算）、汽车（GPU即服务优化工厂）和制造（电池产线仿真）等领域。
  • 全球AI专业团队资源介绍，包括800多名数据科学家和17000多名AI从业者，以及155+数据中心覆盖20+国家的基础设施能力。
  • 合作伙伴生态体系说明，涵盖与Dell、Cisco、HPE、NVIDIA等领先厂商的联合解决方案，以及通过云市场提供的专有语言模型。

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