2026年AI主权的权衡之道平衡管控力灵活性与风险研究报告-IBM优质

IBM 商业价值研究院 | 研究洞察AI 主权的权衡之道平衡管控力、灵活性与风险

目录序言 .......................................................................1引言 AI 主权不等于拥有整个技术栈 ...........................3第一部分 AI 依赖关系如何重塑主权问题 ...........................8第二部分 选择性 AI 主权 ................................................... 13第三部分 将主权转化为运营模式 .................................... 18行动指南 ............................................................ 24

1序言不要让依赖关系决定你的 AI 命运AI 正在重塑商业根基――改变决策、工作流转和价值创造的方式。然而，随着 AI 深入核心运营，各行各业的领导者都面临一个新的战略问题：谁才是真正的掌控者？答案并不简单。AI 引入了新型依赖关系，其演进速度之快，已超出传统治理、采购或技术周期的应对能力。这正是 AI 主权成为当下最关键的领导力议题之一的原因。利害攸关的已不再只是技术，而是经济。当 AI 承担运营决策时，任何管控的缺失都可能直接转化为利润率压力、合规风险或业务中断。然而，IBM 商业价值研究院 (IBM IBV) 的这份报告显示，如今只有少数高管真正理解自身的 AI 依赖关系。在 AI 变得不可或缺的当下，应用与管控之间的差距正在扩大。主权意味着能够清晰了解依赖关系，持续一致地加以治理，并在必要时调整方向而不影响业务运转。这正是“借助 AI”与“受制于 AI”的区别。领导者也越来越认识到，如果底层缺乏开放性，就无法达到这种管控水平。开源在这一转型中发挥着关键作用。开放性为企业创造了保持议价主动权所需的选择空间：可互操作的模型、透明的架构，以及不由单一供应商掌控创新节奏或方向的生态系统。开放模型和开放工具让企业能够重新训练、调优或替换组件，而无需重建整个系统。开放标准确保数据可以跨环境流动，并让治理能力随之延伸。而开放社区则以全球规模加速创新，降低过度依赖单一供应商所带来的集中风险。对企业而言，开放性与管控力的结合正是实现选择性主权的关键，即在最重要的领域获得适当程度的管控权，无需在所有地方承担完全独立的成本。它将主权从防御姿态转化为战略优势：更强的议价能力、更具韧性的运营，以及不受锁定束缚的创新自由。本报告正为实现这一目标提供路线图：构建在设计上具备灵活性、在压力下保持韧性，并在关键领域保持主权管控的 AI 系统。Ana Paula de Jesus Assis高级副总裁兼欧洲、中东、非洲及亚太地区主席 IBM 引言AI 依赖关系选择性主权运营模式行动指南

2对大多数组织而言，AI 资产体系并不透明。仅有 9% 的高管表示，他们非常了解自身对 AI 供应商、模型和基础设施的依赖关系。 高管渴望灵活性，但真正拥有灵活性的并不多。71% 的高管表示，如果今天必须更换主要的 AI 供应商或模型，这一过程将十分困难。 领导者愿意为灵活性买单，因为它值得。72% 的高管愿意接受 20% 的成本增加，以维持多个 AI 供应商，从而获得战略灵活性。选择性 AI 主权是盈利能力的护城河。能够在数据、模型和基础设施层面实施选择性管控的组织，在应对 AI 驱动的中断时，可保护的营业利润高出 55%。摘要选择性 AI 主权使组织能够在最重要的领域掌控 AI，从而管理风险、保护营业利润率，并在条件变化时快速调整方向。引言AI 依赖关系选择性主权运营模式行动指南

3引言AI 主权不等于拥有整个技术栈，而是在条件变化时依然握有管控权。企业正在升级其 AI 应用。它们已从孤立的 AI 助手，迈入互联的 AI 代理网络，这些代理能够推理、决策并代表组织采取行动。2026 年初，CEO 们表示，25% 的运营决策已由 AI 做出。到 2030 年，他们预计这一比例将升至 48%。1在运营中应用智能体 AI 可以快速放大生产力，但有效驾驭这种力量需要更强的管控力。这正是 AI 主权发挥作用的地方。AI 主权保留了组织在 AI 依赖关系发生变化时迁移数据、更换模型、在混合云环境中转移工作负载的能力，无论这些变化来自技术、...