在人工智能技術迅猛發展的當下，企業內部的AI應用如雨后春筍般大量涌現，這給云治理帶來了前所未有的挑戰。成本、安全、穩定與效率之間的平衡難題愈發凸顯，成為企業亟待解決的關鍵問題。盡管企業普遍對擁抱AI充滿熱情，但不同成熟度企業之間的“能力差距”逐漸顯現，成為影響其AI發展成效的重要因素。

在2025年第六屆中國信通院IT新治理領導力論壇上，阿里云發布了一項重要成果——AI Landing Zone白皮書，并對其AI云采用框架進行了升級。這一舉措為企業提供了從應對治理挑戰、構建發展藍圖到實現智能化運營的完整路徑，還分享了前沿客戶在實踐中的寶貴經驗。

在AI時代，云治理面臨著五大“能力差距”。阿里云與埃森哲聯合發布的《云治理企業成熟度發展2025年度報告》指出，當前近九成企業積極投身AI應用，但在加速技術落地的同時，對數據主權、系統穩定性等衍生風險存在擔憂，普遍缺乏將“技術應用”與“風險防御”同步推進的雙軌治理體系。具體表現為：穩定性方面，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，AI業務在高并發和關鍵場景下穩定性風險較大；安全方面，77.3%的低成熟度企業數據庫允許公網IP直接訪問，安全基礎薄弱；成本管理上，云成本治理多停留在“單純降本”，難以支撐AI投入的持續增長；自動化水平方面，超60%的企業仍通過人工方式創建云資源，效率低下，難以滿足AI業務敏捷迭代的需求。

面對這些治理挑戰，企業需要的不僅是強大的AI算法能力，更需要一套系統化的方法論。這正是阿里云推出全新AI治理框架的初衷。為此，阿里云發布了AI Landing Zone白皮書，并升級了AI云采用框架（AI Cloud Adoption framework，簡稱AI CAF）。AI CAF將復雜的AI落地過程拆解為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，通過端到端的方法論體系，幫助企業跨越從AI概念驗證（PoC）到規模化生產的關鍵障礙。

在“AI準備”階段，阿里云強調企業需構建一個通往生產環境的“數字登陸區”——AI Landing Zone（AI LZ）。它不僅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，還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進一步增強了面向AI場景的關鍵能力，包括安全合規治理、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。

以某全球運動服飾領軍企業為例，該企業在引入“PAI + GPU算力 + 通義模型”體系時，發現既有的標準Landing Zone難以完全滿足AI平臺的新治理需求。通過引入AI Landing Zone方案，該企業借助云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，對高性能計算能力和企業級治理提出了明確要求。AI Landing Zone為其提供了體系化解決方案，既滿足了其對高性能算力與存儲的需求，又通過內置治理框架，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。

構建AI Landing Zone，有助于企業建立可治理、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“數字登陸區”構建完成，云治理進入更高階的“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標桿，實現效率與價值的雙重提升。

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”，具備站內信智能摘要、日志告警智能解讀等功能，將運維人員從繁雜信息中解放出來，大幅提升了問題處理效率。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“神秘”，顯著提升了問題定位效率，并支撐其AI平臺整體性能實現量級提升。

從應對治理挑戰，到發布AI Landing Zone藍圖，再到邁向AIOps驅動的智能化運營，阿里云通過一套系統完整、層層遞進的方案，為企業在AI時代的云治理演進提供了清晰指引。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，助力企業在智能化浪潮中穩健前行。