文章核心观点 - 企业AI应用已从实验阶段加速进入核心业务流程的全面集成，混合数据架构是实现安全、可扩展AI的关键推动因素，其核心优势在于安全性、数据管理和分析能力的提升 [1][2] AI应用采纳与成效 - 96%的IT领导者表示AI已至少部分融入其核心业务流程，较2024年的88%显著提升 [2] - 70%的受访者表示其AI项目已取得重大成功，仅有1%的受访者尚未看到成果 [2] - 企业正在利用多种形式的AI，包括生成式（60%）、深度学习（53%）和预测性（50%） [2] - 67%的IT领导者认为相比一年前，他们为管理新形式的AI做好了更充分的准备 [2] 数据架构与基础设施 - 混合数据架构方法已成常态，让组织能够灵活地跨云和本地环境管理AI [2] - 混合方法的最大优势包括安全性（62%）、数据管理能力提升（55%）和数据分析能力提升（54%） [2] - 企业数据存储位置分布为：私有云（63%）、公有云（52%）和数据仓库（42%） [5] - 当前数据架构支持AI工作负载面临的技术限制包括数据集成（37%）、存储性能（17%）和计算能力（17%） [3] 数据驱动文化与可访问性 - 24%的受访者表示其企业文化现已实现高度数据驱动，高于去年的17% [3] - 仅有9%的组织表示其全部数据可被AI项目调用，而38%的组织表示其大部分数据可用 [3] AI安全与信心 - AI集成的主要安全顾虑包括模型训练期间的数据泄露（50%）、未经授权的数据访问（48%）和不安全的第三方AI工具（43%） [5] - 组织对保护AI系统所用数据的能力充满信心：24%表示"极有信心"，53%表示"非常有信心"，19%表示"较有信心" [5]