IBM 研究：控制力走低、依赖度上行，企业正暴露在AI时代的'剪刀差'危机之下

IBM商业价值研究院的一项新全球研究发现，随着企业将AI更深地嵌入核心业务运营，多数企业也陷入AI系统厂商锁定，凸显‘AI自主'并非锦上添花，而是对业务连续性和绩效增长日益重要的保障力量。

基于对全球1000名高管的调研，《AI自主的综合权衡》报告显示： 71%的受访者表示更换其主要AI供应商或模型存在困难，构成显著的运营掣肘； 68%（中国为76%）的受访高管认为，满足不同地区的数据驻留和数据自主要求颇具挑战，增加了AI系统或数据跨环境迁移的复杂性。这两组数据呈现了一个趋势，随着AI应用的铺开、合规要求的扩展，企业面临着越来越大的压力去强化自身对AI的监督与控制能力。

尽管管控需求日益迫切，但多数企业仍缺乏付诸行动所需的可见性：91%的受访者坦言，并未完全掌握自身企业对AI供应商、模型和基础设施的依赖程度，这导致风险评估和中断预案能力受限。受访领导者反馈，过去两年平均每家企业遭遇6次与AI相关的中断，主要由供应商服务问题引发，更有81%的高管表示，若供应商中断服务长达七天，将对企业造成严重乃至灾难性冲击，使运营陷入停摆。

受访者还提及AI生态系统中各类意外变化，包括价格上调、使用限制、模型下线和性能下降，这些发现凸显了企业在管理AI依赖性方面所面临的挑战。

IBM高级副总裁、EMEA与APAC主席Ana Paula Assis在报告前言中表示："AI带来了新型依赖关系，其演变速度之快，超出了传统治理、采购或技术更新周期所能承受的范围，这就是为什么 ‘AI自主'已成为当下最具决定性的领导力议题之一。其中的利害关系已不再是技术层面的，而是经济层面的——任何控制力的丧失，都可能直接转化为利润压缩、合规风险暴露，甚至是直接的业务中断。"

研究显示，那些将AI系统设计为能够随条件变化而自适应，调整数据、模型和基础设施的企业——这正是‘AI自主'的核心要素——其表现优于同行：

• 分析表明，AI控制能力最领先的组织，AI停机时间更少，在AI引发的中断中，比同行多保住55%的经营利润；
• 然而，仅有少数受访企业（7%）达到了这一水平，说明构建了适应性AI系统的企业与受制于依赖关系的企业之间，差距正在扩大；
• 72%的受访高管表示（中国为62%），如果能摆脱锁定，获得灵活性，他们愿意接受20%的成本增幅，保持与现有AI供应商合作。

大多数受访企业（73%）称有意构建多供应商AI体系，然而，实践中的供应商多元化似乎并非源于审慎的战略规划，而是更多源于内部和运营方面的现实约束¹：

• 主要驱动因素为业务单元的独立决策（69%）和地理位置的客观限制（69%）；
• 遗留系统复杂性也被广泛提及（57%），这反映了并购及过去决策的影响——这一现象在各企业中普遍存在，但较少成为首要因素。

该研究还为高管提供了如何构建灵活、有韧性和AI自主系统的路线图。如需查看完整研究，请访问：https://ibm.biz/ai-sovereignty。

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¹ 来自IBM商业价值研究院《AI自主的综合权衡》研究（2026）的未公布数据。

研究方法

IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，于2026年2月至4月进行了一项全球调研，以考察各组织如何在AI全栈中构建控制，以及这些选择如何与韧性、绩效和运营经济性相关联。该研究基于来自16个国家、17个行业的1000名负责AI、数据、技术或相关企业能力的高管的回答。进一步的分析通过根据组织在数据、模型、基础设施和应用方面的控制结构进行细分，并评估其与韧性、绩效和运营经济性的关系，识别出不同的AI控制特征。

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