大多数 AI 项目仅停留在构建阶段：为何主权控制是规模化成功的关键

尽管人工智能领域炒作不断，几乎所有企业都在进行相关实验，但严酷的现实是，大多数 AI 项目都不够成熟，无法实现规模化部署。据 IT Pro 报道，目前 93% 的组织正在积极使用或构建 AI 系统。然而，只有不到 10% 的组织在其开发生命周期中嵌入了任何形式的强大治理框架或工具。实验与运营之间的巨大鸿沟可能解释了为什么麦肯锡断言，目前只有 1% 的 AI（包括生成式和智能体模型）处于"成熟"状态。

这种差异凸显了一个系统性问题：企业可能在构建 AI，但没有治理，这些项目无法大规模投入生产。它们仍被困在原型、概念验证和内部展示中——虽然前景光明，但并不具有变革性。就像弹珠机一样，每 99 次 AI 尝试中，也许只有一次能达到预期结果。

EDB 最近的一项研究涉及全球 2050 多家企业，每家企业都有超过 500 名员工，覆盖 13 个国家，该研究揭示了一个重大挑战：超过 50% 的 AI 实验从未投入生产，只有 1% 的 AI 项目目前能够交付真正的变革性结果。

人们可能期望成熟度会随着发展势头而来，但数据表明并非如此。即使拥有充足的预算和大语言模型的访问权限，大多数组织仍未破解以可持续、合规且能产生价值的方式"产品化" AI 的密码。

与此同时，雄心壮志依然高昂。受调查的全球企业中，95% 表示他们的目标是在未来三年内成为自己的"亚马逊式" AI 和数据平台。其中，25% 希望立即实现这一目标，75% 希望在一年内实现。

对于这些组织中的大多数来说，规模化的阻碍不是愿景甚至不是预算——而是缺乏主权控制。

AI 和数据领域的主权控制并不仅仅意味着将数据保存在"本地"或国家控制之下。它意味着企业对其数据基础设施、治理堆栈和安全态势拥有完全所有权。这是从租用能力向端到端架构设计能力的转变。

在对这些企业跨 15 个业务领域的投资理念以及它们的生成式 AI 和智能体 AI 策略进行超过 15000 次模拟分析后，EDB 研究中出现了一个强有力的洞察：那些在 AI 和数据方面实现主权控制运营的组织，成功启动的 AI 项目数量是其他组织的 2 倍，在经济效益、创新和效率方面实现的回报是其他组织的 5 倍。我们称这些组织为"深度投入者"。

主权控制为这些组织提供了切实的优势：

随时随地安全访问数据

从第一天起就实现监管和合规对齐

消除数据价值链中的孤岛

对从数据摄取到推理的整个 AI 生命周期进行定制控制

有趣的是，49% 取得变革性投资回报率的组织采用了混合数据基础设施来实现这种主权控制。许多组织（取决于地区和行业）倾向于选择 Postgres 作为基础技术。这为它们提供了跨平台统一传统数据和新数据的灵活性和控制力，同时不牺牲性能或合规性。

"它们不是在租用 AI 空间，而是在建设 AI 家园。这些公司不只是在旧系统之上叠加 AI。它们正在为主权控制重新布线基础设施，拥有合规性，拥有安全性，并统一它们的数据，使其与 AI 协同工作。这是突破 1% 成熟度上限的唯一方法。" —— EnterpriseDB (EDB) 首席执行官 Kevin Dallas

成功企业的与众不同之处不仅在于它们采用了主权控制，更在于它们如何深思熟虑地实施这一做法。它们摆脱了无差别投资，转而专注于成功蓝图设计。这意味着将业务目标与 AI 治理对齐，确保从数据摄取到输出的可追溯性，并将合规性作为架构特性而非事后考虑来融入其中。

这些组织明白，AI 的成功更少地关乎做更多事情，而更多地关乎以正确的顺序做正确的事情。治理不是障碍——它是可扩展、合规且高价值 AI 的根基。

对于 CIO 和 CTO 来说，前进的道路是明确但狭窄的。将更多项目投向墙面并希望有所收获的做法不再可行。为了实现成为自给自足的 AI 和数据平台的愿景，企业必须：

从第一天起就将治理和合规嵌入 AI 生命周期

采用平衡敏捷性与控制力的混合数据策略

确保其团队对从数据到决策的完整流程拥有主权控制

通过深思熟虑的架构选择从试点走向生产

没有主权控制，AI 仍然是一个昂贵的实验。有了主权控制，AI 就成为企业的核心操作系统，能够带来真正的回报，促进创新，并经得起监管审查。

未来不仅仅关乎构建 AI，更关乎治理 AI——以及拥有它。

Q&A

Q1：什么是 AI 领域的主权控制？它与传统的数据管理有什么区别？

A：AI 和数据领域的主权控制并不仅仅意味着将数据保存在本地或国家控制之下。它意味着企业对其数据基础设施、治理堆栈和安全态势拥有完全所有权，是从租用能力向端到端架构设计能力的转变。

Q2：为什么大多数 AI 项目无法实现规模化部署？

A：主要原因是缺乏治理框架。尽管 93% 的组织正在积极使用或构建 AI 系统，但只有不到 10% 的组织在开发生命周期中嵌入了强大的治理框架或工具，导致超过 50% 的 AI 实验从未投入生产。

Q3：实现 AI 主权控制的组织能获得什么样的收益？

A：EDB 研究显示，那些实现 AI 和数据主权控制的"深度投入者"组织，成功启动的 AI 项目数量是其他组织的 2 倍，在经济效益、创新和效率方面实现的回报是其他组织的 5 倍。