展望2026年，人工智能和云的融合將成為企業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的大事件之一。雖然當下熱門話題主要圍繞生成模型展開，但當智能體直接嵌入云工作負載時，真正的企業(yè)影響將會到來。企業(yè)將不再詢問人工智能是否可以為他們工作，而是開始使用它來完成工作，自動化工作流程，增強現(xiàn)有應用程序，并比以往更快地部署新的工作負載。在這個十字路口，人工智能將從一項有前景的技術(shù)堅定地轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)結(jié)構(gòu)中不可或缺的一部分。

雖然人工智能應用涉及廣泛，但這一轉(zhuǎn)變標志著企業(yè)技術(shù)的下一個重大演變。它是人工智能和云平臺的融合，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的唯一智能基礎(chǔ)。2026年，人工智能將繼續(xù)從POC（概念驗證）和實驗過渡到提供有形價值的超臨界工作負載。其結(jié)果將是更快的創(chuàng)新、可衡量的投資回報率和更高的企業(yè)效率。

炒作周期的終結(jié)

這種轉(zhuǎn)變的跡象已經(jīng)顯現(xiàn)。最近的Gartner人工智能成熟周期將生成式人工智能置于“幻滅的低谷”，標志著過高期望的結(jié)束。與此同時，Gartner將智能體（AI Agent）確定為最夸張但最關(guān)鍵的創(chuàng)新之一。這包括能夠感知、推理和行動的自主或半自主系統(tǒng)。

這種對比很好地說明了當今企業(yè)人工智能的現(xiàn)狀，以及從炒作到成熟價值的日益轉(zhuǎn)變。人們一直對人工智能模型和生成能力著迷，但現(xiàn)在正受到非常實際的考慮的影響。企業(yè)正在詢問如何最大限度地提高其人工智能投資的運營效益。

麻省理工學院的一項研究也出現(xiàn)了同樣的模式，該研究顯示，大公司95%的生成式人工智能助理未能提供可衡量的投資回報率。公司正在試驗人工智能，但他們并沒有兌現(xiàn)人工智能的承諾。太多的舉措都始于對人工智能戰(zhàn)略的渴望，而不是解決既定的業(yè)務問題。這使得概念驗證項目永遠不會離開實驗室。

2026年將是一個轉(zhuǎn)折點。我們將看到企業(yè)通過在其云運營中實施自主智能體（Agentic AI）來突破，在最重要的工作負載級別推動自動化智能。

為什么人工智能和云融合很重要

人們普遍存在一種誤解，即人工智能和云融合只是在云服務器上托管機器模型的問題。事實上，這是通過將推理、自動化和自適應行為嵌入為企業(yè)系統(tǒng)提供動力的同一基礎(chǔ)設施中，使智能成為云本身的固有部分。

人工智能和云的融合帶來了三個主要好處。首先，人工智能開始運作，而不是作為一個獨立的建議。它成為現(xiàn)有工作流程的一部分，優(yōu)化物流，增強分析能力，或自動解決IT事件。

第二個好處是人工智能加速IT計劃的能力。有了專門從事代碼生成、SDLC自動化和自主測試的智能體，熟練的員工可以變得更具戰(zhàn)略性。由于日常運營任務的支持負擔較低，技術(shù)團隊可以專注于高價值的項目和任務。

最后，投資回報率變得可見，因為人工智能在云工作負載中運行，其影響直接與成本節(jié)約、正常運行時間、效率和吞吐量等可衡量的關(guān)鍵績效指標相一致。人工智能從承諾走向現(xiàn)實，并開始量化地證明其價值。

從試點到生產(chǎn)

麻省理工學院的研究結(jié)果表明，僅靠技術(shù)并不能保證成功。企業(yè)一直在努力實施人工智能，因為他們往往從工具而不是預期的結(jié)果開始，或者在效益有限的業(yè)務領(lǐng)域優(yōu)先考慮人工智能投資。

將人工智能擴展到試點階段之外的最常見障礙包括未確定的目標、技能和組織孤島、治理猶豫不決和高昂的基礎(chǔ)設施成本。在沒有明確業(yè)務成果的情況下啟動的項目，例如改進特定的KPI，很少擴展到實驗室之外。人工智能開發(fā)需要跨數(shù)據(jù)、云和治理團隊的協(xié)作，但大多數(shù)組織仍然是分散的。這使得風險和合規(guī)團隊更有可能默認為“否”，從而減緩了實驗。鑒于基礎(chǔ)設施和模型成本迅速上升，組織不太可能致力于長期部署等待。

克服這些挑戰(zhàn)的關(guān)鍵是將舉措與成果掛鉤，將人工智能嵌入運營系統(tǒng)，并在實驗與治理和合規(guī)要求之間取得平衡。

2026年自主智能體興起

Gartner對智能體的關(guān)注很重要，因為它強調(diào)了人工智能如何在實際業(yè)務中擴展。這些基于智能體的系統(tǒng)可以自己思考、做出決策和采取行動，使公司能夠自動化復雜的流程，增強員工的能力。

2026年，這些系統(tǒng)將成為數(shù)據(jù)、應用程序和決策之間的連接組織。在云環(huán)境中，代理AI將管理基礎(chǔ)設施配置，監(jiān)控系統(tǒng)異常并自動觸發(fā)修復。它將通過總結(jié)數(shù)據(jù)、生成見解和執(zhí)行后續(xù)行動來增強現(xiàn)有的云應用程序，這些行動曾經(jīng)是手動和耗時的。隨著這些代理從結(jié)果和反饋循環(huán)中學習，它們將不斷改進性能，隨著時間的推移提高準確性和速度。

對于超大規(guī)模企業(yè)來說，自主智能體的云原生特性將使云基礎(chǔ)設施服務能夠發(fā)展新的功能。一旦它們集成到云環(huán)境中，智能體就可以在不同的地理位置、部門和工作負載之間進行復制或重新部署。這將支持將云基礎(chǔ)設施從被動環(huán)境過渡到具有自主功能的主動系統(tǒng)。對于企業(yè)來說，這是大規(guī)模的自動化和適應，人工智能是業(yè)務運營的直接組成部分。

如何在2026年實現(xiàn)人工智能和云

對于準備實現(xiàn)這一飛躍的組織來說，以下是需要考慮的五個指導原則：

從可衡量的業(yè)務成果開始——在構(gòu)建任何東西之前，定義你想要改進的具體指標，無論是減少客戶響應時間還是提高系統(tǒng)效率。人工智能投資往往首先轉(zhuǎn)向市場團隊，而不是考慮具有更高潛在投資回報率的后臺自動化。

在工作發(fā)生的地方集成智能——在云工作流程中部署智能體，并允許它們與實時數(shù)據(jù)、API和基礎(chǔ)設施進行交互，而不是靜態(tài)數(shù)據(jù)集或離線沙盒

從一開始就建立治理和可見性——跟蹤代理的行為，記錄他們做出的決策，并對他們可以訪問的內(nèi)容設置明確的限制。治理不應減緩進展，而應提供使采用安全和可持續(xù)的結(jié)構(gòu)。

擴展經(jīng)過驗證的用例——將早期的勝利作為更廣泛推廣的藍圖。文檔摘要、支持自動化或資源優(yōu)化等。

培養(yǎng)“有護欄”的文化——遠離經(jīng)常阻礙創(chuàng)新的被動“否”。相反，通過明確的框架和監(jiān)督來培養(yǎng)負責任的實驗

2026年將重新定義成為人工智能驅(qū)動型企業(yè)的意義。隨著智能體嵌入云平臺，公司將不再將人工智能視為一個副項目或?qū)ｍ椨媱?。它將處于運營的核心，悄悄地為決策提供動力，自動化流程，并從每一個結(jié)果中學習。現(xiàn)在采取行動的組織將進入2026年，準備以與云基礎(chǔ)設施發(fā)展相同的速度擴展創(chuàng)新。而那些等待的人將冒著在競爭對手領(lǐng)先的情況下執(zhí)行昨天戰(zhàn)略的風險。

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