隨著人工智能技術(shù)進(jìn)入體系化突破的新階段，企業(yè)內(nèi)部迅速涌現(xiàn)的各類(lèi) AI 應(yīng)用，正對(duì)云治理提出前所未有的挑戰(zhàn)：成本、安全、穩(wěn)定與效率之間的平衡難題被急劇放大。盡管企業(yè)擁抱 AI 的意愿普遍高漲，但不同成熟度企業(yè)之間逐漸拉開(kāi)的“能力鴻溝”，正成為決定其 AI 發(fā)展成敗的關(guān)鍵因素。
12月16日，在2025年第六屆中國(guó)信通院IT新治理領(lǐng)導(dǎo)力論壇上，阿里云正式發(fā)布AI Landing Zone白皮書(shū)，并升級(jí)AI云采用框架，系統(tǒng)性介紹了企業(yè)如何從直面治理挑戰(zhàn)，到構(gòu)建清晰藍(lán)圖，再到實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營(yíng)的完整路徑，并分享了前沿客戶(hù)在 AI Landing Zone 落地過(guò)程中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
圖一：阿里云智能集團(tuán)開(kāi)放平臺(tái)負(fù)責(zé)人何登成做發(fā)布演講
在 AI 時(shí)代，云治理正面臨五大“能力鴻溝”。會(huì)上，阿里云與埃森哲聯(lián)合發(fā)布《云治理企業(yè)成熟度發(fā)展 2025年度報(bào)告》，重點(diǎn)分析了企業(yè)在 AI 浪潮下面臨的核心治理問(wèn)題。報(bào)告顯示，當(dāng)前近九成企業(yè)積極擁抱 AI，但在加速技術(shù)應(yīng)用的同時(shí)，普遍對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)、系統(tǒng)穩(wěn)定性等衍生風(fēng)險(xiǎn)心存顧慮，整體仍缺乏一套將“技術(shù)應(yīng)用”與“風(fēng)險(xiǎn)防御”并行推進(jìn)的雙軌治理體系，例如：
● 穩(wěn)定性的嚴(yán)重短板：僅14.3%的低成熟度企業(yè)在云資源部署中采用多可用區(qū)架構(gòu)，其 AI 業(yè)務(wù)在高并發(fā)與關(guān)鍵場(chǎng)景下面臨較大穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)。
● 安全防線(xiàn)的致命缺口：高達(dá)77.3%的低成熟度企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)仍允許公網(wǎng) IP直接訪(fǎng)問(wèn)，安全基礎(chǔ)極為薄弱。
● 成本管理的價(jià)值迷失：云成本治理仍停留在“單純降本”，而非以業(yè)務(wù)價(jià)值為導(dǎo)向，難以支撐持續(xù)攀升的 AI 投入。
● 自動(dòng)化水平的普遍滯后：超過(guò) 60% 的企業(yè)仍通過(guò)人工方式創(chuàng)建云資源，效率低下，難以支撐 AI 業(yè)務(wù)的敏捷迭代。
面對(duì)這些嚴(yán)峻的治理挑戰(zhàn)，企業(yè)所需要的不僅是更強(qiáng)大的 AI 算法能力，更是一套能夠駕馭復(fù)雜性的系統(tǒng)化方法論。這正是阿里云推出全新 AI 治理框架的出發(fā)點(diǎn)。為此，阿里云正式發(fā)布 AI Landing Zone（AI LZ）白皮書(shū)，并升級(jí)AI 云采用框架（AI Cloud Adoption Framework，簡(jiǎn)稱(chēng) AI CAF）。
在AI CAF中將復(fù)雜的 AI 落地過(guò)程清晰拆解為 AI 戰(zhàn)略、AI 準(zhǔn)備、工程化構(gòu)建AI應(yīng)用與運(yùn)營(yíng)治理四個(gè)可執(zhí)行階段，并通過(guò)端到端的方法論體系指導(dǎo)企業(yè)跨越從 AI 概念驗(yàn)證（PoC）到規(guī)模化生產(chǎn)的關(guān)鍵鴻溝。
圖二：阿里云AI 云采用框架
在至關(guān)重要的 “AI 準(zhǔn)備”階段，阿里云強(qiáng)調(diào)，企業(yè)必須構(gòu)建一套通往生產(chǎn)環(huán)境的“數(shù)字登陸區(qū)”——AI Landing Zone（AI LZ）。它既是一個(gè)基于云計(jì)算最佳實(shí)踐構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、可治理的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，也是一套融合組織協(xié)同、流程規(guī)范與自動(dòng)化治理的系統(tǒng)方法，確保企業(yè)在 AI 項(xiàng)目啟動(dòng)之初，就能在安全、穩(wěn)定、合規(guī)與成本管控等關(guān)鍵維度建立完善的治理能力。
在通用 Landing Zone 的基礎(chǔ)上，AI Landing Zone 進(jìn)一步補(bǔ)齊了面向 AI 場(chǎng)景的關(guān)鍵能力，涵蓋安全合規(guī)治理、AI 成本精細(xì)化管理，以及覆蓋訓(xùn)練與推理場(chǎng)景的可觀測(cè)性能力。
圖三：阿里云AI Landing Zone 架構(gòu)圖
例如，某全球運(yùn)動(dòng)服飾領(lǐng)軍企業(yè)在引入“PAI + GPU 算力 + 通義模型”體系時(shí)，發(fā)現(xiàn)其既有的標(biāo)準(zhǔn) Landing Zone 已難以完全適配 AI 平臺(tái)的新治理需求。通過(guò)引入 AI Landing Zone 方案，該企業(yè)在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行了能力強(qiáng)化：借助云 SSO、操作審計(jì)、配置審計(jì)等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化權(quán)限管控與全鏈路操作審計(jì)，有效解決了 AI 場(chǎng)景下的身份管理、分賬與安全合規(guī)等關(guān)鍵問(wèn)題。
再如，某國(guó)內(nèi)頭部新能源汽車(chē)品牌在將核心 AI 訓(xùn)練業(yè)務(wù)遷移上云時(shí)，明確要求同時(shí)滿(mǎn)足 高性能計(jì)算能力與企業(yè)級(jí)治理要求。AI Landing Zone 為其提供了體系化解決方案：一方面滿(mǎn)足其對(duì)高性能算力與存儲(chǔ)的需求；另一方面，通過(guò)內(nèi)置治理框架，構(gòu)建了以“安全合規(guī)”與“高性能”雙輪驅(qū)動(dòng)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，為其智能駕駛技術(shù)的持續(xù)領(lǐng)先奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
通過(guò)構(gòu)建 AI Landing Zone，企業(yè)得以建立可治理、可擴(kuò)展、可持續(xù)的 AI 能力體系，真正實(shí)現(xiàn)用好 AI、管好 AI，并從中持續(xù)釋放業(yè)務(wù)價(jià)值。
當(dāng)堅(jiān)實(shí)的“數(shù)字登陸區(qū)”構(gòu)建完成，云治理的旅程并未止步，而是邁入更高階的 “智能化運(yùn)營(yíng)”階段。通過(guò)將 AI 能力反哺于 IT 運(yùn)維（AIOps），領(lǐng)先企業(yè)正在樹(shù)立云治理的新范式，實(shí)現(xiàn)效率與價(jià)值的雙重躍升。例如，某全球消費(fèi)品巨頭通過(guò)落地 AIOps，打造了以釘釘機(jī)器人為入口的 “智能運(yùn)維助手”，可實(shí)現(xiàn)站內(nèi)信智能摘要、日志告警智能解讀等能力，將運(yùn)維人員從繁雜信息中解放出來(lái)，大幅提升問(wèn)題處理效率。
國(guó)內(nèi)某頭部新勢(shì)力車(chē)企則通過(guò)建設(shè) “AI 全棧可觀測(cè)”體系，將 AI 應(yīng)用與非 AI 應(yīng)用統(tǒng)一納入端到端監(jiān)控，使 AI Agent 的運(yùn)行不再是“黑盒”，顯著提升問(wèn)題定位效率，并支撐其 AI 平臺(tái)整體性能實(shí)現(xiàn)量級(jí)提升。
從直面治理挑戰(zhàn)，到發(fā)布 AI Landing Zone 這一堅(jiān)實(shí)藍(lán)圖，再到邁向 AIOps 驅(qū)動(dòng)的智能化運(yùn)營(yíng)，阿里云正通過(guò)一套系統(tǒng)完整、層層遞進(jìn)的“組合拳”，為企業(yè)在 AI 時(shí)代的云治理演進(jìn)提供清晰指引。這不僅是一次技術(shù)能力的升級(jí)，更是一場(chǎng)面向 AI 時(shí)代的治理與管理范式革新，旨在幫助每一位客戶(hù)在波瀾壯闊的智能化浪潮中行穩(wěn)致遠(yuǎn)。
