核心观点 - 企业AI投资已从概念验证转向追求实际投资回报，行业焦点正从“技术探索”转向“业务运营”，并预计Agentic AI将在2026年成为首要技术优先级 [1][3][7] - 尽管企业对AI回报预期高涨，但普遍存在“准备度”不足的问题，特别是AI治理框架的缺失，这成为制约AI潜力释放的关键因素 [2][6] - 混合式AI架构因其在安全、性能与灵活性上的平衡，正成为企业部署AI的首选模式，而AI PC与边缘终端在其中扮演着关键支点角色 [2][7][10] 企业对AI的投资与回报预期 - 企业对AI投资的回报预期持续走高，CIO预计AI投资最高可带来179%的投资回报率，部分先行者已实现每投入1美元获得2.79美元回报的成绩 [2][3] - 近一半（46%）的AI概念验证项目已成功进入生产阶段，AI价值正加速从概念走向现实落地 [3] - 绝大多数（96%）受访者计划在未来12个月内继续增加AI投资，平均增长率达13%，其中93%的受访者预计将获得正向投资回报 [3] 企业AI应用现状与准备度挑战 - 尽管60%的组织认为自身已进入AI应用的中后期阶段，但仅有27%建立了较为完善的AI治理框架，显示出基础建设严重滞后 [2][6] - 数据质量、专业人才储备、系统集成复杂性及组织协同能力不足，正持续拉大企业AI愿景与现实之间的距离 [6] - 目前仅有21%的CIO已在业务中部署Agentic AI，超过一半（55%）的企业仍处于探索或试点阶段 [2][7] 技术趋势：从GenAI到Agentic AI - 报告预判，Agentic AI将在2026年取代生成式AI，成为CIO的首要技术优先级，AI角色将从“辅助工具”进化为能自主规划并完成复杂任务的“生产实体” [1][7] - 60%的CIO坦言，要在全业务范围内实现Agentic AI的规模化部署，至少还需要12个月以上的时间 [7] - Agentic AI对基础设施的推理能力、低时延反馈及跨设备协同提出了更高要求 [7] 部署架构：混合式AI成为主流 - 面对Agentic AI的冲击，近三分之二（62%）的受访企业将混合式AI作为首选架构 [2][7] - 混合式AI通过融合公有云、私有云及本地计算资源，帮助企业在安全性、性能与灵活性之间实现更优平衡 [7] - 公司正以端到端的混合式AI能力，支持企业在数据所在的任何位置实现可靠、可规模化的AI价值落地 [9] 终端与边缘侧的价值提升 - 部署具备AI能力的终端设备，已成为CIO在2026年最重要的IT投资优先事项之一 [10] - AI PC与边缘终端正成为企业AI体系中的关键支点，它们能直接赋能员工、保障业务流程安全，让智能融入业务运行最前沿 [10] - 公司展示了运行在AI PC等终端设备上的个人超级智能体，能够跨设备理解用户需求并保障流程安全 [10] 行业解决方案与支持 - 为帮助企业跨越从“试点”到“规模化”的鸿沟，公司推出了覆盖AI智能体创建、部署与管理全生命周期的智能体解决方案，并发布xIQ AI原生管理与交付平台以简化部署与运营流程 [11] - 在基础设施层面，公司依托ThinkSystem与ThinkEdge推理服务器，为企业提供覆盖云、边、端的强大推理支持，将训练好的模型转化为生产力 [11] - 公司整合了设备、基础设施以及解决方案与服务能力，旨在支持企业将AI从实验阶段推进到可持续的规模化应用 [6]