思科人工智能研究：人工智能就绪型企业在价值竞赛中遥遥领先

【摘要】人工智能就绪度正成为企业价值创造的分水岭。研究揭示，少数“领导者”企业凭借系统化的战略、基础设施与安全布局，在AI价值竞赛中大幅领先，而多数企业则面临AI代理雄心与薄弱基础间的矛盾，并需警惕“AI基础设施债务”这一新兴风险。

引言

人工智能的浪潮正以前所未有的力量重塑全球商业格局。这不再是一场关于是否参与的讨论，而是一场关乎如何生存与领先的竞赛。然而，在这场看似普惠的技术革命中，一道深刻的价值鸿沟正在悄然形成。并非所有投身AI的企业都能品尝到成功的果实。一部分企业高歌猛进，将AI转化为实实在在的生产力与利润增长点，而另一部分则在无尽的试点与概念验证中徘徊，投入巨大却收效甚微。

这背后的根本原因是什么？答案或许就隐藏在“就绪度”这个词中。

思科最新发布的第三份年度《思科人工智能就绪指数》报告，为我们揭示了这一现象的底层逻辑。这份覆盖全球30个市场、超过8000名企业AI决策者的深度调研，精准地描绘出了一幅AI时代的“价值地图”。地图上，一小群被称为“领导者”（Pacesetters）的企业，正以惊人的速度与效率，将AI的潜力转化为无可争议的竞争优势。他们不仅跑得更快，而且跑得更稳。

本文将深度剖析这份报告的核心发现，系统性地拆解“领导者”企业的成功密码。我们将探讨AI代理（AI Agents）的崛起如何成为一块试金石，考验着企业的基础设施底座。同时，我们还将首次引入并详述一个至关重要的概念——“AI基础设施债务”（AI Infrastructure Debt），揭示这一隐藏的价值负累如何可能侵蚀企业未来的AI回报。

这篇文章的目的，不是简单地复述数据，而是试图穿透数据表象，探寻AI价值实现的本质规律。无论您是企业的决策者、技术架构师，还是对AI产业趋势抱有浓厚兴趣的观察者，都希望能从中获得深刻的洞察与切实的行动指南。让我们一同走进这场价值竞赛的内核，看看领先者究竟做对了什么。

一、 🧭 价值鸿沟的真相 “领导者”与追赶者的赛道分野

在AI竞赛的赛场上，并非所有选手都在同一起跑线。思科的报告通过严谨的数据分析，将企业划分为不同的就绪度层级，其中最顶端的群体——“领导者”，其表现与普通企业之间存在着一条清晰的分界线。这条线，就是价值实现的鸿沟。

1.1 “领导者”的画像 他们是谁？

报告定义了一群始终表现突出的企业，称之为“领导者”（Pacesetters）。他们并非仅仅是AI技术的最早采用者，更是最懂得如何系统性地将AI融入业务、并从中榨取价值的战略家。

• 稀缺的精英群体
  这个群体在全球范围内约占受访企业的13%，在中国大陆，这个比例则更为稀少，仅为10%。这意味着，每十家拥抱AI的企业中，大约只有一家真正掌握了通往成功的钥匙。他们是行业中的标杆，也是其他企业追赶的目标。

• 系统性的成功
  他们的领先并非偶然，也不是单点技术的突破。报告指出，“领导者”展现出一种新的韧性，其核心在于在战略驱动力、数据治理与基础设施建设之间取得了精妙的平衡。这种系统化的方法，使他们能够从容应对AI技术的快速迭代，持续保持领先。

1.2 量化差距 遥遥领先的业绩表现

“领导者”的优势并非停留在概念层面，而是体现在一系列可量化的业务指标上。他们与中国大陆企业的平均水平相比，差距是惊人的。

首先，在AI项目的转化效率上，“领导者”展现出碾压性的优势。 他们将AI试点项目成功投入生产环境的可能性，比中国大陆企业的平均水平高出整整4倍。这意味着他们拥有更强的执行力与更成熟的创新流程，能够快速将想法转化为实际应用，避免了“试点陷阱”。

其次，在价值实现的可衡量性上，差距同样显著。 “领导者”实现可量化AI价值的可能性，比平均水平高出50%。他们不仅在做事，更知道做的事是否有效，并且能够用数据证明其价值。

为了更直观地展示这种差距，下表汇总了“领导者”与中国大陆企业整体在关键绩效指标上的对比。

表1： “领导者”与中国大陆企业整体绩效对比

数据不会说谎。这组对比清晰地揭示了，AI就绪度高的企业，其盈利能力、生产力和创新能力的提升幅度远超大盘。90%对63%的差距，正是AI时代企业间竞争力分化的真实写照。

1.3 价值实现的“剪刀差” 为何差距如此之大？

这种巨大的价值鸿沟，本质上是企业在AI认知、战略、组织和技术基础等多个维度上“剪刀差”的体现。

• 认知差
  追赶者往往将AI视为一个独立的技术工具或IT部门的项目。而“领导者”则将其视为驱动整个业务变革的核心引擎，是一种必须融入企业血脉的战略能力。

• 战略差
  追赶者的AI战略往往模糊不清，缺乏明确的路线图和资源保障。而“领导者”则拥有清晰的AI战略、详尽的实施路线图和坚定的资金投入，确保AI项目与企业总体目标同频共振。

• 能力差
  这种能力差体现在方方面面，从灵活可扩展的基础设施，到成熟的创新流程，再到将安全融入AI生命周期的治理能力。这些看似“看不见”的软硬实力，恰恰是决定AI项目成败的关键。

所以，AI竞赛的上半场或许是关于算法和模型的竞赛，但下半场，真正的决胜点在于企业的系统性就绪度。这条价值鸿沟，既是挑战，也是后来者看清方向的路标。

二、 🚀 AI代理的崛起 雄心与现实的碰撞

如果说过去的AI更多是以辅助工具的形式存在，比如聊天机器人或推荐系统，那么AI的下一个重要阶段，将由能够独立思考、规划并执行任务的**AI代理（AI Agents）**来定义。思科全球总裁兼首席产品官Jeetu Patel明确指出，我们正在迈过问答式聊天机器人的时代，进入AI代理的新纪元。

AI代理的崛起，对企业而言既是前所未有的机遇，也是对其底层能力的一次严峻考验。

2.1 从“问答”到“执行”的范式转移

AI代理与传统的AI应用有本质区别。它们不再是被动地响应指令，而是能够主动地执行复杂任务。

• 自主性
  一个AI代理可以被赋予一个高级目标，例如“为下个季度的市场活动规划并预订所有资源”，然后它会自主地分解任务、调用工具、与不同系统交互，最终完成目标。

• 协同性
  未来的工作场景中，AI代理将像人类同事一样，与员工并肩工作，处理从数据分析、报告撰写到客户沟通、供应链协调等一系列任务。

这种范式转移意味着，AI将从企业的“外挂”插件，深度嵌入到业务流程的核心，成为一个7x24小时不间断的“数字员工”。

2.2 市场的热切期盼 中国企业的雄心

报告数据显示，中国企业对AI代理展现出了极大的热情和雄心。

• 部署意愿强烈
  在中国大陆，高达**73%**的企业明确表示计划部署AI代理。这一比例显示出市场对AI代理巨大潜力的普遍认同。

• 落地预期乐观
  更有41%的企业预计，这些AI代理将在未来一年内就开始与员工协同工作。这种乐观的预期，反映了中国企业在AI应用上的“加速跑”心态。

全球范围内，这股热潮同样汹涌。超过80%的企业正在优先部署智能代理解决方案，其中三分之二表示这些系统的表现已经达到甚至超过了预期。这无疑为AI代理的价值提供了强有力的背书。

2.3 基础设施的“阿喀琉斯之踵”

然而，雄心壮志与现实基础之间，往往存在着巨大的鸿沟。AI代理的强大能力，对企业的IT基础设施提出了前所未有的要求。它们需要一个始终在线、高度弹性、绝对安全的运行环境。不幸的是，报告揭示了大多数企业，尤其是中国企业，在这方面的准备严重不足。

2.3.1 网络灵活性严重不足

AI代理需要频繁、高速地访问内外部数据源，调用各种API，并与其他系统实时交互。这对网络的灵活性、带宽和延迟都提出了苛刻的要求。

• 僵化的网络
  令人担忧的是，仅有**12%**的中国大陆受访企业认为其网络具有足够的灵活性或可适应性。

• 无法应对复杂性
  同时，**29%**的中国大陆受访者坦承，其现有网络根本无法应对AI带来的复杂性或数据量的扩展。

这意味着，当AI代理真正开始大规模普及时，许多企业的网络将率先“掉链子”，成为制约其性能的最大瓶颈。

2.3.2 算力与数据的双重瓶颈

AI代理的运行离不开强大的计算能力和高质量的数据。

• GPU算力稀缺
  报告指出，仅**29%**的中国大陆企业具备充足的GPU算力。算力短缺已成为一个普遍性的难题，直接限制了AI模型的训练和推理能力。

• 数据孤岛林立
  数据是AI的“燃料”，但燃料的获取却异常困难。高达**57%**的中国大陆企业在数据集中化方面面临重重困难。数据散落在不同的业务系统、不同的部门，形成一个个数据孤岛，使得AI代理无法获得全局视野，能力大打折扣。

2.3.3 安全治理的巨大缺口

AI代理拥有更高的自主权和系统访问权限，这也带来了全新的安全风险。一个被恶意利用的AI代理，可能造成的破坏将是灾难性的。

• 威胁感知能力弱
  不足五分之一（约20%）的中国大陆企业能够有效检测或防御AI带来的特定威胁。

• 控制能力不足
  仅**39%**的中国大陆企业表示完全具备控制与保护AI代理的能力。

这些数据描绘了一幅令人不安的画面。多数企业的基础设施仍停留在支撑“反应式、任务型AI”的阶段，远未达到支持“自主、持续学习型AI系统”的水平。

2.4 雄心与就绪度的脱节

我们将中国企业在AI代理上的雄心与基础设施的就绪度进行对比，可以发现一个明显的“剪刀差”现象。

表2： AI代理雄心与基础设施就绪度“剪刀差”

这个“剪刀差”是当前许多企业在AI转型中面临的最大挑战。对AI代理的巨大热情，与薄弱的基础设施现实形成了尖锐的矛盾。 如果不尽快弥合这一差距，企业的AI雄心很可能只会停留在PPT上，无法转化为真正的生产力。而那些已经奠定了坚实基础的“领导者”企业，将在这场AI代理的浪潮中，进一步扩大其领先优势。

三、 💣 警惕新兴风险 “AI基础设施债务”正在侵蚀未来价值

在数字化转型时代，“技术债”是一个让所有CTO都头疼不已的词。它指的是因为短期决策或妥协，而在技术架构中留下的长期隐患。如今，随着AI的深入应用，一个更为隐蔽且破坏力更强的“债务”正在悄然累积——思科在报告中首次提出了**“AI基础设施债务”（AI Infrastructure Debt）**这一概念。

3.1 概念解析 何为“AI基础设施债务”？

“AI基础设施债务”是技术债在AI时代的现代演变。它特指在构建和运维AI基础设施的过程中，由于资金不足、规划短视、延期升级或为了快速上线而做出的种种妥协，所长期累积下来的一系列问题。

这些“债务”就像埋在系统深处的定时炸弹，初期可能并不起眼，但随着AI应用的规模化和复杂化，它们会逐渐暴露出来，并以“利息”的形式不断侵蚀AI项目的长期价值，甚至导致整个项目的失败。

这种债务可以体现在多个层面。

• 计算债务
  例如，初期为了节省成本，采购了性能不足的GPU，导致模型训练时间过长，无法快速迭代。或者，缺乏统一的算力调度平台，导致资源利用率低下。

• 网络债务
  例如，网络架构僵化，无法为突发的AI训练任务提供足够的带宽，导致数据传输瓶颈。或者，网络安全策略陈旧，无法应对AI驱动的新型攻击。

• 数据债务
  例如，数据治理体系缺失，数据质量参差不齐，导致“垃圾进，垃圾出”。或者，数据孤岛问题迟迟得不到解决，使得构建全局AI模型成为空谈。

• 安全债务
  例如，在AI应用开发中忽视了安全设计，缺乏对AI模型本身的保护和对AI生成内容的审计，留下了巨大的安全和合规风险。

3.2 早期预警信号 中国市场已然显现

“AI基础设施债务”并非危言耸听，报告中的数据已经揭示出一些令人警惕的早期预警信号。这些信号表明，许多中国企业正在不知不觉中背上沉重的“债务”。

• 信号一 工作负载的爆炸式增长
  41%的受访中国大陆企业预计，其工作负载在未来三年内将增长30%以上。这种指数级的增长，将对现有基础设施的承载能力构成极限挑战。如果基础设施缺乏弹性，届时再进行升级改造，成本和难度将呈几何级数增加。这就像在一条乡间小路上，突然要承载高速公路的车流。

• 信号二 数据集中化的持续困境
  如前所述，**57%**的企业在数据集中化方面面临困难。这个问题每拖延一天，“数据债务”的利息就在增加。它不仅阻碍了当前AI项目的实施，更是在透支企业未来的数据资产价值。

• 信号三 GPU算力的普遍短缺
  仅**29%**的企业拥有充足的GPU算力。算力不足的妥协，意味着企业可能不得不在模型精度、训练速度和应用规模上做出牺牲，这直接损害了AI项目的最终效果和投资回报。

• 信号四 AI特定威胁的防御真空
  不足五分之一的企业能有效检测或防御AI特定威胁。这暴露了在安全领域的严重“欠账”。当支撑AI的系统本身就不安全时，AI带来的所有价值都可能在一夜之间化为乌有，甚至变成负资产。

这些信号共同揭示出AI雄心与运营就绪度之间的巨大鸿沟。当企业急于追求AI应用的光鲜外表时，往往忽视了支撑这一切的、坚实可靠的“地基”。

3.3 债务的滚雪球效应

“AI基础设施债务”最可怕的地方在于其滚雪球效应。初期的每一个小小妥协，都会为后续的开发和运维带来更大的成本。

• 成本的累加
  一个临时搭建的数据处理管道，后期可能需要花费数倍的精力去重构。一个缺乏统一管理的算力集群，会造成大量的资源浪费。一个存在安全漏洞的AI模型，一旦被攻击，造成的损失将远超初期节省的安全投入。

• 创新的迟滞
  背负沉重“债务”的系统，会变得越来越难以维护和扩展。开发团队的大部分精力将被消耗在“还债”上，即修复旧有问题和应付各种临时补丁，从而失去了探索新AI应用场景的动力和能力。创新，在这种环境下将无从谈起。

• 风险的放大
  随着AI代理等自主系统的普及，基础设施的任何一个薄弱环节，都可能成为系统性风险的引爆点。安全“债务”的累积，将使企业在面对日益复杂的AI安全威胁时，变得不堪一击。

虽然“领导者”企业也并非完全免疫于这种债务，但他们凭借前瞻性的规划、严格的治理能力和持续的投资纪律，能够更有效地从源头上避免问题的产生，或者在问题累积为高成本风险之前就将其化解。

对于广大追赶者而言，正视并着手偿还“AI基础设施债务”，是确保AI之路能够行稳致远的前提。这需要企业决策者转变观念，将基础设施从“成本中心”视为创造价值的“战略资产”，进行长期、持续和系统性的投入。

四、 🔑 解码“领导者” 成功的五维罗盘

“领导者”企业的成功并非偶然，而是源于一套系统性的方法论。思科的研究深入剖析了这些领先企业的共性特征，总结出一个涵盖五个关键维度的“成功罗盘”。这个罗盘为其他企业指明了方向，揭示了从“AI就绪”到“AI卓越”的必经之路。

这五个维度分别是战略与治理、基础设施、创新与落地、价值衡量、安全与信任。在每一个维度上，“领导者”的表现都与中国大陆企业的平均水平形成了鲜明对比。

4.1 维度一 战略与治理 AI融入血脉

对于“领导者”而言，AI不是一个孤立的技术项目，而是企业战略不可分割的一部分。他们通过顶层设计和强有力的治理，确保AI始终服务于最核心的业务目标。

表3： 战略与治理维度对比

4.1.1 清晰的AI路线图

高达99%的全球“领导者”都拥有明确的AI路线图。这份路线图不仅仅是一份技术文档，更是一份商业蓝图。它清晰地定义了AI在未来3-5年内要帮助企业实现什么业务目标、分几个阶段实施、需要哪些资源支持、如何衡量成功。相比之下，中国大陆65%的比例虽然不低，但仍有三分之一的企业在“摸着石头过河”，缺乏长远规划。

4.1.2 变革管理与资金保障

AI的成功落地，70%靠人与流程，30%才靠技术。“领导者”深谙此道。91%的“领导者”制定了周详的变革管理计划，用于培训员工、调整组织架构、优化业务流程，以适应AI带来的变化。而中国大陆仅30%的企业关注于此，这是一个巨大的认知盲区。

此外，战略决心最终要通过预算来体现。79%的“领导者”将AI列为首要投资方向，并有96%的企业做好了长短期资金规划，确保弹药充足。而中国大陆企业在这两项上的比例仅为22%和47%，显示出在资源投入上的犹豫和短期行为倾向。

4.2 维度二 基础设施 为未来而建

“领导者”们明白，强大的AI应用必须构建在现代化、可扩展的基础设施之上。他们不是被动地响应业务需求，而是前瞻性地为“始终在线”的AI时代进行架构设计。

表4： 基础设施维度对比

4.2.1 弹性网络架构

高达98%的全球“领导者”在打造网络架构时，已经充分考虑了AI带来的增长、规模和复杂性。他们的网络生来就是为了支持AI的。其中，71%的“领导者”表示其网络完全灵活，可以根据AI项目的需求即时扩展资源。

反观中国大陆，仅有49%的企业在网络设计中考虑了AI，而认为网络足够灵活的更是只有区区12%。这种基础设施的“先天不足”，将在AI代理等应用普及时成为致命短板。

4.2.2 前瞻性的数据中心投资

AI，特别是大模型的训练和推理，是数据中心的“耗电大户”和“空间大户”。77%的全球“领导者”计划在未来12个月内投资新的数据中心，以满足日益增长的算力和存储需求。而中国大陆企业40%的投资意愿，虽然也显示出增长趋势，但与“领导者”的决心相比仍有差距。

4.3 维度三 创新与落地 从试点到规模化

拥有好的想法和技术，与将其转化为规模化的商业价值之间，隔着一条名为“工程化”的鸿沟。“领导者”们通过建立成熟的流程，成功跨越了这条鸿沟。

表5： 创新与落地维度对比

62%的全球“领导者”拥有成熟、可复用的创新流程（例如MLOps），用于高效地生成、测试、部署和迭代AI应用场景。这使得他们的AI创新不再是“一次性”的烟花，而是可以持续产出的“生产线”。中国大陆15%的比例，说明大多数企业的AI开发仍处于“手工作坊”阶段。

正因为有这样的流程，77%的“领导者”已经将成功的AI应用场景定型，并可以在不同业务部门快速推广复制，实现规模效应。而中国大陆仅19%的企业做到了这一点，大量的AI项目仍停留在“盆景”阶段，无法形成“森林”。

4.4 维度四 价值衡量 数据驱动决策

“领导者”不仅关注AI的投入，更关注其产出。他们建立了一套完善的衡量体系，以确保AI投资能够带来切实的商业回报。

表6： 价值衡量维度对比

高达95%的全球“领导者”会系统性地追踪AI投资的成效，其比例是中国大陆企业平均水平的三倍。他们使用明确的KPI来衡量AI项目在提升效率、降低成本、增加收入等方面的贡献。这种数据驱动的决策方式，使得他们能够不断优化资源配置，将资金投向回报率最高的AI项目。

也正因为能够清晰地看到回报，71%的“领导者”坚信其AI应用将带来新的收入来源。这种信心，源于他们对AI价值的掌控感。

4.5 维度五 安全与信任 将风险转化为竞争力

在AI时代，信任是比技术更稀缺的资源。“领导者”深刻理解这一点，他们将安全和信任视为AI战略的基石，而非事后的附加品。

表7： 安全与信任维度对比

87%的全球“领导者”高度关注AI带来的特定威胁，如模型投毒、数据泄露、对抗性攻击等，并为此构建了专门的防御体系。而中国大陆仅有三分之一的企业达到了同等重视程度。

更进一步，“领导者”不仅防御AI，更善于利用AI。62%的企业已将AI能力集成到自身的安全与身份识别系统中，用AI来对抗AI，实现更智能、更主动的安全防护。

尤其是在面对AI代理时，75%的“领导者”自信完全有能力对其进行控制和保护，确保其行为符合预期且安全可控。而中国大陆仅39%的企业有此信心，这再次印证了在AI治理和安全领域的巨大差距。

综上所述，这五个维度共同构成了“领导者”企业的成功罗盘。他们通过战略引领、基石稳固、流程高效、价值驱动和安全护航，形成了一个强大的正向循环，使其在AI的价值竞赛中，得以持续领跑。

五、 🌏 中国市场的独特视角 挑战与机遇并存

将目光聚焦于中国市场，思科的报告呈现出一幅复杂而充满张力的图景。一方面，中国企业展现出拥抱AI的巨大热情与雄心；另一方面，在通往成功的系统性能力上，与全球领先者存在着不容忽视的差距。这种矛盾，构成了中国企业AI转型的独特挑战，也孕育着巨大的发展机遇。

5.1 政策东风 顶层设计的驱动力

中国企业投身AI浪潮，背后有着强大的政策驱动力。近年来，中国政府持续出台一系列政策，大力支持AI产业的发展。

• 新基建战略
  将人工智能、数据中心等纳入“新型基础设施建设”范畴，从国家层面推动算力、网络等基础资源的建设。

• “人工智能+”行动
  鼓励AI技术与千行百业的深度融合，推动智能制造、智慧城市、智慧医疗等场景的创新落地。

• 数据要素市场化

  探索建立数据产权制度，促进数据要素的流通和价值释放，为AI的发展提供丰富的“燃料”。

• 安全与伦理治理
  在鼓励创新的同时，也高度重视数据安全、算法伦理和AI治理，出台了《网络安全法》、《数据安全法》等一系列法律法规，为AI的健康发展划定红线。

这股自上而下的政策东风，为中国企业的AI转型营造了良好的宏观环境，极大地激发了市场的活力和企业的投入意愿。这也是报告中中国企业展现出高昂AI雄心的重要背景。

5.2 “大而不强”的现实困境

然而，宏观的政策利好与微观的企业能力之间，存在着一条需要跨越的鸿沟。报告数据无情地揭示了中国企业在AI就绪度上的“大而不强”困境。

• 雄心与基础的错位
  中国企业对AI代理等前沿技术的追逐热情（73%计划部署），与薄弱的基础设施准备（仅12%网络灵活）形成了鲜明对比。这种“头重脚轻”的模式，隐藏着巨大的风险。企业可能在尚未学会“走”的时候，就急于“跑”，结果往往是欲速则不达。

• 战略与执行的脱节
  虽然有65%的企业声称有AI路线图，但仅有30%制定了变革管理计划，22%将AI列为首要投资。这表明许多企业的AI战略可能还停留在纸面上，缺乏深入到组织、文化和资源配置层面的决心与行动。

• 技术与治理的失衡
  企业在追求AI技术能力的同时，对与之相伴相生的安全与治理问题重视不足。例如，对AI特定威胁的高度关注度（33%）远低于全球“领导者”（87%），对AI代理的控制能力（39%）也显现出信心不足。这种失衡，可能导致企业在AI规模化应用后，陷入被动的安全风险应对之中。

这种“大而不强”的现状，是中国企业在从“AI采用者”向“AI价值创造者”转变过程中，必须正视并解决的核心问题。

5.3 破局之路 从追赶到超越的路径思考

面对挑战，中国企业应如何破局？答案或许就在于系统性地对标“领导者”的成功经验，并结合自身特点，补齐短板，锻造长板。

1. 回归战略本源，拒绝“为了AI而AI”
   企业决策者需要冷静思考，AI对于自身业务的真正价值是什么？是降本增效，是改善客户体验，还是创造新的商业模式？必须制定出与核心业务目标紧密绑定的、可执行、可衡量的AI战略，并给予长期、稳定的资源支持。

2. 夯实数字底座，偿还“基础设施债务”
   必须将基础设施建设提升到战略高度。投入资源建设现代化、弹性、安全的网络和数据中心。推动数据治理，打破数据孤岛，提升数据质量。在算力方面，通过公有云、私有云和混合云的组合，构建灵活、高效的算力资源池。

3. 建立创新机制，推动试点走向规模
   借鉴MLOps等先进理念，建立标准化的AI应用开发、部署和运维流程。鼓励小步快跑、快速迭代，同时建立机制，将成功的试点经验快速产品化、规模化，推广到全公司。

4. 内外兼修，构建AI安全与信任体系
   将安全左移，在AI应用的设计阶段就融入安全考量。积极采用AI技术来提升自身的安全防护能力。同时，建立完善的AI伦理和治理框架，确保AI的应用合法合规、公平透明、安全可控，赢得客户和社会的信任。

5. 拥抱生态，借力发展
   充分利用中国蓬勃发展的AI产业生态。与领先的AI技术公司、云服务商、研究机构等建立合作，弥补自身在算法、算力或人才方面的不足，加速AI能力的构建。

中国的AI市场拥有全球最丰富的应用场景、最庞大的数据资源和最活跃的创新氛围。虽然当前在系统性就绪度上与全球顶尖水平存在差距，但只要能够找准方向，沉下心来补齐基础能力的短板，完全有潜力实现从追赶到超越的跨越。

结论

人工智能的浪潮已至，但并非所有航船都能乘风破浪。思科《2025人工智能就绪指数》报告以详实的数据和深刻的洞察，为我们描绘了这场价值竞赛的真实图景。

核心的结论清晰而坚定，AI就绪度，而非AI采用的广度，是决定企业能否在智能化浪潮中脱颖而出的核心竞争力。

我们看到，全球范围内约13%、中国大陆约10%的“领导者”企业，通过系统化的战略规划、前瞻性的基础设施投入、完善的安全治理和持续的创新能力，已经构建起强大的护城河，在盈利能力和市场竞争力上显著领先。他们成功的经验，为所有后来者提供了宝贵的“导航图”。

同时，我们也必须警惕报告揭示的严峻挑战。AI代理的崛起，正无情地考验着企业薄弱的基础设施底座。而“AI基础设施债务”这一新兴风险，则像一个潜行的幽灵，可能在未来吞噬掉企业辛苦积累的AI价值。对于大多数仍在追赶的企业，尤其是雄心勃勃但基础尚不牢固的中国企业而言，这无疑是敲响了警钟。

未来已来，前路漫漫。对于企业而言，现在最需要的不是对AI天花乱坠的畅想，而是回归基本功，脚踏实地地补齐基础设施、数据治理、人才能力和安全防护的短板。只有打好坚实的地基，才能建造起宏伟的AI大厦。

随着AI代理和自主AI系统的普及，企业间的竞争将进一步加剧。那些能够持续投资于灵活、安全、可扩展的基础设施，并有效防范“AI基础设施债务”的企业，终将在AI驱动的智能化浪潮中把握先机，实现可持续的价值创造。就绪度，最终将决定成败。

📢💻 【省心锐评】

AI不是万能药，而是放大器。它放大了准备充分者的优势，也放大了准备不足者的短板。别总盯着模型，先看看你家的网络、数据和安全，那才是决定你未来高度的基石。