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阿里云AI Landing Zone正式发布,助力企业从“上好云”到“用好AI”的战略升级

阿里云AI Landing Zone正式发布,助力企业从“上好云”到“用好AI”的战略升级
2025-12-19 16:23:28 来源:看点时报

随着人工智能技术进入体系化突破的新阶段,企业内部迅速涌现的各类 AI 应用,正对云治理提出前所未有的挑战:成本、安全、稳定与效率之间的平衡难题被急剧放大。尽管企业拥抱 AI 的意愿普遍高涨,但不同成熟度企业之间逐渐拉开的“能力鸿沟”,正成为决定其 AI 发展成败的关键因素。

12月16日,在2025年第六届中国信通院IT新治理领导力论坛上,阿里云正式发布AI Landing Zone白皮书,并升级AI云采用框架,系统性介绍了企业如何从直面治理挑战,到构建清晰蓝图,再到实现智能化运营的完整路径,并分享了前沿客户在 AI Landing Zone 落地过程中的实践经验。

图一:阿里云智能集团开放平台负责人何登成做发布演讲

在 AI 时代,云治理正面临五大“能力鸿沟”。会上,阿里云与埃森哲联合发布《云治理企业成熟度发展 2025年度报告》,重点分析了企业在 AI 浪潮下面临的核心治理问题。报告显示,当前近九成企业积极拥抱 AI,但在加速技术应用的同时,普遍对数据主权、系统稳定性等衍生风险心存顾虑,整体仍缺乏一套将“技术应用”与“风险防御”并行推进的双轨治理体系,例如:

•稳定性的严重短板:仅14.3%的低成熟度企业在云资源部署中采用多可用区架构,其 AI 业务在高并发与关键场景下面临较大稳定性风险。

•安全防线的致命缺口:高达77.3%的低成熟度企业数据库仍允许公网 IP直接访问,安全基础极为薄弱。

•成本管理的价值迷失:云成本治理仍停留在“单纯降本”,而非以业务价值为导向,难以支撑持续攀升的 AI 投入。

•自动化水平的普遍滞后超过 60% 的企业仍通过人工方式创建云资源,效率低下,难以支撑 AI 业务的敏捷迭代。

面对这些严峻的治理挑战,企业所需要的不仅是更强大的 AI 算法能力,更是一套能够驾驭复杂性的系统化方法论。这正是阿里云推出全新 AI 治理框架的出发点。为此,阿里云正式发布 AI Landing Zone(AI LZ)白皮书,并升级AI 云采用框架(AI Cloud Adoption Framework,简称 AI CAF)

在AI CAF中将复杂的 AI 落地过程清晰拆解为 AI 战略、AI 准备、工程化构建AI应用与运营治理四个可执行阶段,并通过端到端的方法论体系指导企业跨越从 AI 概念验证(PoC)到规模化生产的关键鸿沟。

图二:阿里云AI云采用框架

在至关重要的 “AI 准备”阶段,阿里云强调,企业必须构建一套通往生产环境的“数字登陆区”——AI Landing Zone(AI LZ)。它既是一个基于云计算最佳实践构建的标准化、自动化、可治理的 AI 基础设施平台,也是一套融合组织协同、流程规范与自动化治理的系统方法,确保企业在 AI 项目启动之初,就能在安全、稳定、合规与成本管控等关键维度建立完善的治理能力。

在通用 Landing Zone 的基础上,AI Landing Zone 进一步补齐了面向 AI 场景的关键能力,涵盖安全合规治理、AI 成本精细化管理,以及覆盖训练与推理场景的可观测性能力

图三:阿里云AILandingZone架构图

例如,某全球运动服饰领军企业在引入“PAI + GPU 算力 + 通义模型”体系时,发现其既有的标准 Landing Zone 已难以完全适配 AI 平台的新治理需求。通过引入 AI Landing Zone 方案,该企业在原有基础上进行了能力强化:借助云 SSO、操作审计、配置审计等服务,实现了精细化权限管控与全链路操作审计,有效解决了 AI 场景下的身份管理、分账与安全合规等关键问题。

再如,某国内头部新能源汽车品牌在将核心 AI 训练业务迁移上云时,明确要求同时满足 高性能计算能力与企业级治理要求。AI Landing Zone 为其提供了体系化解决方案:一方面满足其对高性能算力与存储的需求;另一方面,通过内置治理框架,构建了以“安全合规”与“高性能”双轮驱动的 AI 基础设施,为其智能驾驶技术的持续领先奠定了坚实基础。

通过构建 AI Landing Zone,企业得以建立可治理、可扩展、可持续的 AI 能力体系,真正实现用好 AI、管好 AI,并从中持续释放业务价值。

当坚实的“数字登陆区”构建完成,云治理的旅程并未止步,而是迈入更高阶的 “智能化运营”阶段。通过将 AI 能力反哺于 IT 运维(AIOps),领先企业正在树立云治理的新范式,实现效率与价值的双重跃升。例如,某全球消费品巨头通过落地 AIOps,打造了以钉钉机器人为入口的 “智能运维助手”,可实现站内信智能摘要、日志告警智能解读等能力,将运维人员从繁杂信息中解放出来,大幅提升问题处理效率。

国内某头部新势力车企则通过建设 “AI 全栈可观测”体系,将 AI 应用与非 AI 应用统一纳入端到端监控,使 AI Agent 的运行不再是“黑盒”,显著提升问题定位效率,并支撑其 AI 平台整体性能实现量级提升。

从直面治理挑战,到发布 AI Landing Zone 这一坚实蓝图,再到迈向 AIOps 驱动的智能化运营,阿里云正通过一套系统完整、层层递进的“组合拳”,为企业在 AI 时代的云治理演进提供清晰指引。这不仅是一次技术能力的升级,更是一场面向 AI 时代的治理与管理范式革新,旨在帮助每一位客户在波澜壮阔的智能化浪潮中行稳致远

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