AI应用现状与挑战 - 70%的企业承认对AI数据需求的理解"不完整"，21%的企业对AI使用控制"不足"或"零控制"，导致员工访问权限管理失衡并增加风险 [1] - 未能及时有效应用AI的企业平均每月损失8.6%收入，相当于每家公司年均损失约8700万美元 [1] - 64%的企业因"决策瘫痪"而未能快速利用AI，78%认为早期AI采用者将成为行业领导者，73%表示AI已在改变其技术环境 [1] AI投资趋势 - 2025至2026年AI技术（包括生成式AI和代理AI等）支出将激增51%，而整体数字化现代化支出增长为35%，AI支出将占数字化现代化总支出的一半以上 [1] - 代理AI（占30%）、生成式AI（占35%）和其他AI形式（占35%）的支出比例接近平衡，显示企业正大力投资新兴AI技术 [3] - 66%的企业担忧AI技术发展速度超过其组织跟进能力 [3] 数据架构与AI成功关键 - 75%的企业采用多数据库架构，导致AI输出准确性难以保证，61%缺乏防止专有数据外泄的工具，84%无法高效存储和管理高维向量数据 [3] - 企业当前数据架构平均寿命仅18个月，无法持续支持内部AI应用，所有受访企业均在整合简化AI技术栈以提升控制效率 [3] - 鼓励AI实验的企业比限制性企业多10%的AI项目进入生产阶段，且浪费支出减少13% [3] 竞争格局与企业策略 - 59%的IT领导者担忧其组织可能被更灵活的小型竞争对手取代，但79%认为自身也能取代更大竞争对手 [3] - 掌握数据的企业将真正利用AI潜力，关键在于建立稳健控制体系和适合企业目标的架构 [4] - 现代开发者数据平台需整合事务型、分析型、移动和AI工作负载，形成统一架构以增强数据可见性和控制力 [4] 行业技术发展 - 从生成式AI到代理AI的演进为企业创造巨大机会，大规模创新AI应用的开发和运营是成功企业的核心 [2] - 高质量、可扩展和可访问的数据策略比以往任何时候都重要，直接影响企业能否释放AI价值 [2]