在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，企業(yè)內(nèi)部的AI應(yīng)用如雨后春筍般大量涌現(xiàn)，這給云治理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。成本、安全、穩(wěn)定與效率之間的平衡難題愈發(fā)凸顯，成為企業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。盡管企業(yè)普遍對(duì)擁抱AI充滿熱情，但不同成熟度企業(yè)之間的“能力差距”逐漸顯現(xiàn)，成為影響其AI發(fā)展成效的重要因素。

在2025年第六屆中國信通院IT新治理領(lǐng)導(dǎo)力論壇上，阿里云發(fā)布了一項(xiàng)重要成果——AI Landing Zone白皮書，并對(duì)其AI云采用框架進(jìn)行了升級(jí)。這一舉措為企業(yè)提供了從應(yīng)對(duì)治理挑戰(zhàn)、構(gòu)建發(fā)展藍(lán)圖到實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營的完整路徑，還分享了前沿客戶在實(shí)踐中的寶貴經(jīng)驗(yàn)。

在AI時(shí)代，云治理面臨著五大“能力差距”。阿里云與埃森哲聯(lián)合發(fā)布的《云治理企業(yè)成熟度發(fā)展2025年度報(bào)告》指出，當(dāng)前近九成企業(yè)積極投身AI應(yīng)用，但在加速技術(shù)落地的同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)、系統(tǒng)穩(wěn)定性等衍生風(fēng)險(xiǎn)存在擔(dān)憂，普遍缺乏將“技術(shù)應(yīng)用”與“風(fēng)險(xiǎn)防御”同步推進(jìn)的雙軌治理體系。具體表現(xiàn)為：穩(wěn)定性方面，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)，AI業(yè)務(wù)在高并發(fā)和關(guān)鍵場(chǎng)景下穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)較大；安全方面，77.3%的低成熟度企業(yè)數(shù)據(jù)庫允許公網(wǎng)IP直接訪問，安全基礎(chǔ)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(xù)增長；自動(dòng)化水平方面，超60%的企業(yè)仍通過人工方式創(chuàng)建云資源，效率低下，難以滿足AI業(yè)務(wù)敏捷迭代的需求。

面對(duì)這些治理挑戰(zhàn)，企業(yè)需要的不僅是強(qiáng)大的AI算法能力，更需要一套系統(tǒng)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(fā)布了AI Landing Zone白皮書，并升級(jí)了AI云采用框架（AI Cloud Adoption framework，簡(jiǎn)稱AI CAF）。AI CAF將復(fù)雜的AI落地過程拆解為AI戰(zhàn)略、AI準(zhǔn)備、工程化構(gòu)建AI應(yīng)用與運(yùn)營治理四個(gè)可執(zhí)行階段，通過端到端的方法論體系，幫助企業(yè)跨越從AI概念驗(yàn)證（PoC）到規(guī)?；a(chǎn)的關(guān)鍵障礙。

在“AI準(zhǔn)備”階段，阿里云強(qiáng)調(diào)企業(yè)需構(gòu)建一個(gè)通往生產(chǎn)環(huán)境的“數(shù)字登陸區(qū)”——AI Landing Zone（AI LZ）。它不僅是一個(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)，還是一套融合組織協(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)一步增強(qiáng)了面向AI場(chǎng)景的關(guān)鍵能力，包括安全合規(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。

以某全球運(yùn)動(dòng)服飾領(lǐng)軍企業(yè)為例，該企業(yè)在引入“PAI + GPU算力 + 通義模型”體系時(shí)，發(fā)現(xiàn)既有的標(biāo)準(zhǔn)Landing Zone難以完全滿足AI平臺(tái)的新治理需求。通過引入AI Landing Zone方案，該企業(yè)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)鍵問題。

再如某國內(nèi)頭部新能源汽車品牌，在將核心AI訓(xùn)練業(yè)務(wù)遷移上云時(shí)，對(duì)高性能計(jì)算能力和企業(yè)級(jí)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(duì)高性能算力與存儲(chǔ)的需求，又通過內(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)。

構(gòu)建AI Landing Zone，有助于企業(yè)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)“數(shù)字登陸區(qū)”構(gòu)建完成，云治理進(jìn)入更高階的“智能化運(yùn)營”階段。通過將AI能力反哺于IT運(yùn)維（AIOps），領(lǐng)先企業(yè)正在樹立云治理的新標(biāo)桿，實(shí)現(xiàn)效率與價(jià)值的雙重提升。

例如，某全球消費(fèi)品巨頭通過落地AIOps，打造了以釘釘機(jī)器人為入口的“智能運(yùn)維助手”，具備站內(nèi)信智能摘要、日志告警智能解讀等功能，將運(yùn)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(nèi)某頭部新勢(shì)力車企則通過建設(shè)“AI全?？捎^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“神秘”，顯著提升了問題定位效率，并支撐其AI平臺(tái)整體性能實(shí)現(xiàn)量級(jí)提升。

從應(yīng)對(duì)治理挑戰(zhàn)，到發(fā)布AI Landing Zone藍(lán)圖，再到邁向AIOps驅(qū)動(dòng)的智能化運(yùn)營，阿里云通過一套系統(tǒng)完整、層層遞進(jìn)的方案，為企業(yè)在AI時(shí)代的云治理演進(jìn)提供了清晰指引。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，助力企業(yè)在智能化浪潮中穩(wěn)健前行。