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北京2026年8月21日 美通社 －－ IBM咨询大中华区合伙人，混合云及数据服务部总经理萧俊杰近日为IBM商业价值研究院最新发布的《2026重塑技术领导者使命》报告撰写推荐语，指出该报告为AI规模化时代的企业技术领导者提供了一份基于实证的“决策参考地图”。
萧俊杰 IBM咨询大中华区合伙人，混合云及数据服务部总经理
萧俊杰在推荐语中表示，当前关于AI规模化带来的挑战与应对的讨论虽多，但缺乏以足够广度和深度的实证为基础的洞察，及可行的行动建议，而《2026重塑技术领导者使命》的价值正在于此。
他指出，当讨论“机器速度下的技术领导力重塑”时，容易陷入概念层面的空转，但该报告将宏观话题落到具体、可验证的数据上涵盖AI智能体部署规模、治理事件发生率、云成本超支比例及投资回报率分化趋势，每一个判断都有实证支撑，打通各项判断，从而形成全局性观察。
报告旨在为正在思考“如何让IT底座跑赢AI速度”的技术领导者们，提供一份确凿且值得反复参阅的决策参考。这项研究基于IBM商业价值研究院于2026年1月至4月开展的全球调研，覆盖33个地区、19个行业，收集了全球2,000位及大中华区170位负责IT、技术或AI决策的高管反馈。受访企业平均年营收144亿美元，平均员工数33,500人，规模从250人到800,000人不等。
萧俊杰强调，当机器速度正在重塑竞争规则时，这份报告值得花时间细读不是为了印证已知，甚至不是为了获取信息，而是为了校准对下一步的判断和有章法的行动。他指出，与机器速度的对决，真正的准备不在于开战前锁定胜局，而在于行动中能够持续校准。
以下内容基于报告整理而成，提供关于AI规模化下技术领导力重塑的全局性观察与核心洞见。
AI正以机器级速度重写企业技术管理的底层逻辑。这并非是渐进式优化，而是从根本逻辑上进行颠覆基础设施的设计哲学、技术治理的管控方式、IT投资的决策逻辑。
传统范式逐一失效，新范式初具方向、尚未定型。对技术领导者而言，这不仅是企业系统的重构，更是自身职责与能力的同步再造。
IT基础设施，从“追求稳定”到“保有选择权”
原有的企业IT基础设施基于静态逻辑设计，符合技术迭代慢、有充足规划时间的情况，衡量传统IT基础设施的关键指标是稳定性，体现为保障业务的连续性、成本可控和结果可预测。
这一逻辑被机器级速度的技术变革彻底颠覆。到2027年，全球企业预计平均部署1,661个AI代理，较当前增长38％；大中华区预计平均部署2,596个，增长34％，每个智能体每天产生数百甚至数千项决策，技术领导者每天要面对数十万项自主决策。模型、平台和工具的变化快于规划周期，早期的“明智选择”与 “稳定性”反而成为掣肘。衡量IT基础设施的关键从“稳定性”转为“灵活选择权”在不引发大规模中断的情况下，迁移调度工作负载、不需重写工作流而轮换模型、无需重构新平台即可集成新技术。
AI引发的新逻辑生效的同时，多数企业仍陷于旧模式运营之中，更棘手的是，业务复杂性不断增加、AI甚至通过自我驱动加速发展，新旧模式间的撕扯持续加剧。
对企业来讲，维持传统系统“就像坐在一枚定时炸弹上”，重新设计承载“机器速度”有弹性的IT底座迫在眉睫，然而，转向新模式又如同“飞行途中更换两台发动机”。技术领导者正是“为选择权而设计IT架构”的责任人。
技术管控，从“人工审批”到“内嵌式管控”
传统上，企业对技术的治理逻辑是以人为中心、事中管控：通过政策、委员会、评审周期来实施管控，系统以“人工节奏”运行，有足够的窗口期进行审核与干预。
新现实下，治理须以机器为中心。AI智能体数量激增，技术领导者每天面对数十万项自主决策，规模远超人力所及，持续的部署速度也非人工管控所能企及。责任在身却无法有效管控风险敞口已毫无遮挡地摆在领导者面前。全球及大中华区均约有八成的技术领导者表示，AI采用速度已超过现有治理能力、业务团队部署技术的速度快于IT追踪能力，而认为自己能在未来一年为AI代理部署规模化做好充分准备的人，却仅有11％。
新旧管控方法的分野在于从“对发生后的事情管控”转向“在系统上线前，以工程化方法界定规则，将管控嵌入架构本身，并以机器速度运行”。
技术投资：从“成本管控”到“投资组合管理”
既有的企业IT投资建立在IT资产可预测、经久耐用的假设之上，遵循3－5年的折旧周期，以稳定性为优化目标。长期以来，效率等同于成本管控。
IT投资特征已截然不同。AI模型的平均寿命仅约14个月。传统软件因故障而更新，AI模型持续快速迭代（全球及大中华区71％的技术领导者把“出现更优模型”列为退役或替换现有模型的首要原因，并有六成领导者因业务需求和用例变化持续更新模型），投资呈“探索性”特征，快速试用、果断退役、敏捷转投，不再以年为周期，而是在更短的时间内、持续地调整投资。成本管控不可或缺，但制胜靠更精准的投资组合调配。
新逻辑下，技术领导者的学习速度决定了企业能发现什么机会、他们的资源配置速度又将决定企业能抓住什么机会。
风暴眼中技术领导者的三项能力重塑，跑赢机器速度
AI的创新速度，使得长期路线图面临失效；机器速度下，决策规模令传统治理失效；同时，技术投资管理体系超出传统成本管控范畴，不仅是这三重结构性变化的叠加，最大的变化还来自于变化的速度。身处技术负责人的位置，这意味着CTO、CIO等技术领导者要对这些巨大挑战所引发的结果承担责任。
技术决策的量级和速度，也正超越企业战略规划所能跟进的节奏，推动着技术领导者影响力的跃迁他们不仅参与和执行企业战略，更在定义企业战略的边界。
随着技术领导者角色从韧性、安全、成本和信任的守护者，拓展并提升至业务可能性的塑造者，同步再造自身结构性能力是个人职业发展的必须，也是企业为规模化智能体AI筑牢根基的必须。机器速度倒逼之下，技术领导力须完成三项重塑：
- “选择权”是新的“稳定性”，构建基础设施的适应力
技术领导者必须构建这样的基础：切换云服务商、轮换AI模型或引入新兴能力，均无需大规模重构。选择权，是比稳定性更高阶的准备度。 - 从“关卡”到“护栏”，将管控内嵌于架构之中
将约束规则数据访问边界、强制终止触发条件、全程审计追溯工程化地嵌入系统，让管控以机器速度运行，而非以人为节奏滞后响应。 - 投资跟随证据流动，以投资组合管理AI支出
“AI投资组合管理”重新定义效率：将AI资产划分为运营型与战略性两类，前者强化成本约束，后者容忍一定时间上低效换取上行空间。以整体组合回报为目标，建立财务可视性，加仓有效投入，止损无效尝试。损耗是创新的必要成本，但组合回报优于逐项优化。
这不是三条独立的工作线，而是彼此咬合的系统，每一项都为另外两项创造前提，结构性能力是企业IT准备度的基石。没有基础设施的选择权，管控只能沦为事后追责；没有内嵌式管控，速度只会加速风险积累；没有投资组合管理，创新投入注定在惯性中耗尽。三者必须同步构建，以新的技术领导力跑赢机器速度，推动企业穿越转型。
纲举目张：行动上，优先扫清最大的结构性障碍
三项能力重塑勾勒出方向，而弥合愿景与执行之间的缺口，需要具体的入手点。对于大中华区的企业来讲，可执行的行动路径，是从扫清制约速度、管控能力或资本效率的最大障碍入手。
一、 识别并逐步消除影响“选择权”的锁定风险：
梳理基础设施、数据平台和AI模型三个层面的绑定现状，优先在2－3个高价值场景中实施可移植性改造；建立数据传输和出站费用的成本透明度机制，让每一次迁移的经济账一目了然；同时，对高度依赖专有平台服务的新AI项目设置轻量级部署审核，在创新涌入之前，先守好锁定风险的关口。
二、 为生产环境中的AI设定最低标准：
优先确保进入生产环境的AI智能体和模型做过登记并明确了责任归属，且具备可观测、可审计、可回滚和可停止等能力；建立覆盖生产环境的统一管理机制（例如统一注册表），自动化至少一项治理管控，并通过事件模拟验证检测、遏制和恢复流程。
三、 把AI支出转化为持续更新的投资组合：
以严格的TCO方法管理运营型AI，把战略性AI投资作为投资组合管理；建立用例级支出与价值视图，由IT与财务共同设定复盘节奏，并随着成效变化重新评估资金安排、模型更新决策和退出标准。
机器速度之下，企业竞争优势在于能否持续适应变化。企业需要构建的，不是一套能预测所有变化的系统，而是一套能持续适应变化、以机器速度运行且始终可控的IT底座。
在AI规模化时代，三项能力重塑，正是技术领导者率先为自己、为企业赢得的胜算筹码。推动组织穿越转型，始终是技术领导者的职责，它意味着，在变化到来之前，先让自己成为变化的一部分。
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