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阿里云AI Landing Zone正式發布,助力企業從“上好云”到“用好AI”的戰略升級

   時間:2025-12-19 15:26:00 來源:互聯網編輯:茹茹 IP:北京 發表評論無障礙通道

隨著人工智能技術進入體系化突破的新階段,企業內部迅速涌現的各類 AI 應用,正對云治理提出前所未有的挑戰:成本、安全、穩定與效率之間的平衡難題被急劇放大。盡管企業擁抱 AI 的意愿普遍高漲,但不同成熟度企業之間逐漸拉開的“能力鴻溝”,正成為決定其 AI 發展成敗的關鍵因素。

12月16日,在2025年第六屆中國信通院IT新治理領導力論壇上,阿里云正式發布AI Landing Zone白皮書,并升級AI云采用框架,系統性介紹了企業如何從直面治理挑戰,到構建清晰藍圖,再到實現智能化運營的完整路徑,并分享了前沿客戶在 AI Landing Zone 落地過程中的實踐經驗。

圖一:阿里云智能集團開放平臺負責人何登成做發布演講

在 AI 時代,云治理正面臨五大“能力鴻溝”。會上,阿里云與埃森哲聯合發布《云治理企業成熟度發展 2025年度報告》,重點分析了企業在 AI 浪潮下面臨的核心治理問題。報告顯示,當前近九成企業積極擁抱 AI,但在加速技術應用的同時,普遍對數據主權、系統穩定性等衍生風險心存顧慮,整體仍缺乏一套將“技術應用”與“風險防御”并行推進的雙軌治理體系,例如:

?穩定性的嚴重短板:僅14.3%的低成熟度企業在云資源部署中采用多可用區架構,其 AI 業務在高并發與關鍵場景下面臨較大穩定性風險。

?安全防線的致命缺口:高達77.3%的低成熟度企業數據庫仍允許公網 IP直接訪問,安全基礎極為薄弱。

?成本管理的價值迷失:云成本治理仍停留在“單純降本”,而非以業務價值為導向,難以支撐持續攀升的 AI 投入。

?自動化水平的普遍滯后超過 60% 的企業仍通過人工方式創建云資源,效率低下,難以支撐 AI 業務的敏捷迭代。

面對這些嚴峻的治理挑戰,企業所需要的不僅是更強大的 AI 算法能力,更是一套能夠駕馭復雜性的系統化方法論。這正是阿里云推出全新 AI 治理框架的出發點。為此,阿里云正式發布 AI Landing Zone(AI LZ)白皮書,并升級AI 云采用框架(AI Cloud Adoption framework,簡稱 AI CAF)

在AI CAF中將復雜的 AI 落地過程清晰拆解為 AI 戰略、AI 準備、工程化構建AI應用與運營治理四個可執行階段,并通過端到端的方法論體系指導企業跨越從 AI 概念驗證(PoC)到規模化生產的關鍵鴻溝。

圖二:阿里云AI云采用框架

在至關重要的 “AI 準備”階段,阿里云強調,企業必須構建一套通往生產環境的“數字登陸區”——AI Landing Zone(AI LZ)。它既是一個基于云計算最佳實踐構建的標準化、自動化、可治理的 AI 基礎設施平臺,也是一套融合組織協同、流程規范與自動化治理的系統方法,確保企業在 AI 項目啟動之初,就能在安全、穩定、合規與成本管控等關鍵維度建立完善的治理能力。

在通用 Landing Zone 的基礎上,AI Landing Zone 進一步補齊了面向 AI 場景的關鍵能力,涵蓋安全合規治理、AI 成本精細化管理,以及覆蓋訓練與推理場景的可觀測性能力

圖三:阿里云AILandingZone架構圖

例如,某全球運動服飾領軍企業在引入“PAI + GPU 算力 + 通義模型”體系時,發現其既有的標準 Landing Zone 已難以完全適配 AI 平臺的新治理需求。通過引入 AI Landing Zone 方案,該企業在原有基礎上進行了能力強化:借助云 SSO、操作審計、配置審計等服務,實現了精細化權限管控與全鏈路操作審計,有效解決了 AI 場景下的身份管理、分賬與安全合規等關鍵問題。

再如,某國內頭部新能源汽車品牌在將核心 AI 訓練業務遷移上云時,明確要求同時滿足 高性能計算能力與企業級治理要求。AI Landing Zone 為其提供了體系化解決方案:一方面滿足其對高性能算力與存儲的需求;另一方面,通過內置治理框架,構建了以“安全合規”與“高性能”雙輪驅動的 AI 基礎設施,為其智能駕駛技術的持續領先奠定了堅實基礎。

通過構建 AI Landing Zone,企業得以建立可治理、可擴展、可持續的 AI 能力體系,真正實現用好 AI、管好 AI,并從中持續釋放業務價值。

當堅實的“數字登陸區”構建完成,云治理的旅程并未止步,而是邁入更高階的 “智能化運營”階段。通過將 AI 能力反哺于 IT 運維(AIOps),領先企業正在樹立云治理的新范式,實現效率與價值的雙重躍升。例如,某全球消費品巨頭通過落地 AIOps,打造了以釘釘機器人為入口的 “智能運維助手”,可實現站內信智能摘要、日志告警智能解讀等能力,將運維人員從繁雜信息中解放出來,大幅提升問題處理效率。

國內某頭部新勢力車企則通過建設 “AI 全棧可觀測”體系,將 AI 應用與非 AI 應用統一納入端到端監控,使 AI Agent 的運行不再是“黑盒”,顯著提升問題定位效率,并支撐其 AI 平臺整體性能實現量級提升。

從直面治理挑戰,到發布 AI Landing Zone 這一堅實藍圖,再到邁向 AIOps 驅動的智能化運營,阿里云正通過一套系統完整、層層遞進的“組合拳”,為企業在 AI 時代的云治理演進提供清晰指引。這不僅是一次技術能力的升級,更是一場面向 AI 時代的治理與管理范式革新,旨在幫助每一位客戶在波瀾壯闊的智能化浪潮中行穩致遠

(完)

 
 
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