當 AI 從工具走向“數字勞動力”：中國企業必須讀懂的 AI 與自動化的十個關鍵預測
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一個正在迅速收緊的AI規模化窗口
在過去兩年里，生成式AI和智能體的快速演進顯著降低了技術門檻，但也讓企業面臨新的現實問題：為什么試點越來越多，真正規模化的卻越來越少？
對中國企業而言，AI已不再是“是否嘗試”的問題，而是能否在治理、數據和架構層面完成系統性升級，從而支撐持續部署與自動化擴展。
為什么這份FutureScape，對所有企業都至關重要? 在《IDC FutureScape：全球 AI 和自動化2026年預測——中國啟示》中，IDC指出，企業對AI的關注點正在發生根本變化——從模型能力，轉向實施路徑、治理能力和長期可控性。
報告顯示，未來五年，AI的商業價值將不再由單一模型或工具決定，而是由評估與監測體系、復合AI架構、數據就緒度、主權控制能力以及AI工廠等“底層能力”共同決定。
讀懂這十個判斷，才能理解AI為何“難以規模化” IDC FutureScape ：AI 和自動化 2026 預測并不是在描述技術趨勢本身，而是在揭示一個更關鍵的問題：為什么大量企業擁有模型，卻無法持續、安全、高效地使用它們？
以下十大預測，正是IDC對這一問題給出的系統性回答。
預測1｜評估與監測 到2027年底，采用人工智能評估和監控工具和流程的組織有信心部署人工智能應用的速度是不采用的組織的兩倍。 預測2｜復合 AI 到2027年，對傳統人工智能的可解釋性和可靠性的重新關注將推動65%的中國組織采用復合人工智能，融合生成、規范、預測和代理技術。 預測3｜模型路由 到2029年，75%的頂級人工智能驅動的中國企業將使用先進的多工具架構來動態和無限制地管理不同模型之間的模型路由，協調復雜的流程。 預測4｜全棧式 AI 開發 到2026年，掌握提示詞工程、RAG、小模型和微調技術將是85%的中國企業精英團隊所需的技能，類似于云時代的全棧開發。 預測5｜AI 治理 到2030年底，50%的中國1000強企業將每年至少投入200萬美元用于統一的人工智能治理軟件，并將安全、倫理和隱私作為創新的必要條件。 預測6｜數據就緒度 到2027年，那些不優先考慮高質量、AI就緒數據的中國企業將難以擴展生成式AI和智能體解決方案，導致生產力損失15%。 預測7｜定價 到2028年底，純按座位計費的模式將被淘汰。隨著人工智能代理迅速用數字勞動力取代人工重復性工作，70%的供應商將被迫重構其價值主張，轉向新型商業模式。 預測8｜主權 AI 到2027年，80%的中國1000強企業將優先追求人工智能主權，通過非公開托管、開源技術和區域合作伙伴的組合，支持關鍵任務型人工智能應用。 預測9｜AI 工廠 到2028年，60%的中國1000強企業將運營人工智能工廠作為核心基礎設施，使人工智能部署速度提升至未部署者的五倍。 預測10｜原生 AI 企業 到2029年底，將出現至少100家主要依托人工智能構建的企業，這些企業員工團隊規模雖少，卻能創造超過10億美元的收入。
要點：沒有評估與監測，AI規模化將失去信心基礎。
要點：復合式AI使得生成式AI、傳統AI、智能體等技術更好地協同。
要點：多模型時代，路由與編排能力成為核心。
要點：AI工程能力正在重塑人才結構。
要點：治理正從“合規成本”轉變為“創新前提”。
要點：數據問題將成為AI擴展的最大瓶頸。
要點：數字勞動力正在重塑軟件商業模式。
要點：AI主權成為戰略性基礎能力。
要點：AI正在走向“工業化生產”。
要點：AI正在改變“規模與產出”的傳統關系。
這些預測真正意味著什么？ IDC FutureScape 2026 清晰地表明，AI失敗的根本原因，已不在算法能力，而在企業是否具備系統性支撐能力。當AI仍停留在點狀部署、部門試點或工具層面時，其生產力潛力將被治理風險、數據質量和組織能力所抵消；而當AI被視為“數字勞動力體系”進行統一規劃時，企業才能真正釋放規模化價值。
程蔭 IDC中國研究經理 IDC中國研究經理程蔭表示， AI與自動化的下一階段，將由評估與治理前置、復合AI協同、多模型編排以及AI工廠化部署共同驅動。領先企業正在將AI從“創新項目”轉變為“可運營的基礎能力”，通過統一平臺、AI就緒數據和主權控制，實現安全、可復制和可持續的自動化擴展。相反，忽視治理、數據和架構協同的組織，即便掌握先進模型，也將面臨生產力損失、成本上升和創新節奏放緩的長期風險。
不同角色，應該如何解讀這些變化？ 董事會 / CEO：AI已成為長期生產力與競爭力的結構性變量。 CIO / CTO：從技術交付者轉向AI平臺與治理的核心協調者。 數據與AI負責人：數據就緒度與模型協同能力決定成敗。 業務負責人：數字勞動力將重塑流程、崗位與績效衡量方式。 如果現在只能做幾件事，IDC建議從這里開始 建立AI評估與監測機制，覆蓋開發到生產全流程。 規劃復合AI與多模型協同架構，避免技術碎片化。 投資AI就緒數據與治理能力，而非單點模型。 探索AI工廠化部署路徑，加速規模化落地。 為數字勞動力時代重構技能體系與組織能力。 接下來12–24個月，需要重點關注的信號 企業級AI治理平臺的成熟與普及。 多模型路由與AI編排能力的落地效果。 AI工廠在企業與政府中的實踐進展。
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