近年来，人工智能（AI）在全球范围内引发广泛关注，顾问机构普华永道预测，到2030年，AI 有望推动全球GDP增长14%，创造约15.7万亿美元的经济价值。牛津大学研究指出，未来40%的日常繁琐任务有望自动化，高盛预计2025年AI投资将达到2000亿美元。尽管前景广阔，现实中企业实现AI从试点到全面落地依然面临重重挑战。2024年，只有5.4%的美国企业已将AI用于产品或服务的全面生产，这表明大多数企业仍停留于初期尝试阶段。如何突破初期实验局限，实现全企业范围的AI应用，成为各界关注的关键。

首先，企业对AI的雄心十分强烈。调查显示，95%的企业已经在某种程度上使用AI，而几乎100%的受访企业预计未来必定会采用AI。但当前多数企业仅在一至三个业务场景中部署AI，部分中大型企业计划两年内实现全业务职能的AI覆盖，2024年也被视为打牢企业AI基础的关键年。为此，投入大幅增长已成为共识。过去两年间，企业的AI相关支出较为平稳，仅有四分之一企业增加了25%以上的预算。2024年则有90%的受访者计划提高在数据准备、平台现代化、云迁移、数据质量以及战略和文化变革等方面的投入，其中超三分之一预计预算增长达25%至49%。

数据管理成为AI部署的核心制约因素。50%的受访企业将数据质量视为最大的瓶颈，特别是年收入超过100亿美元的巨头，这部分企业因传承IT架构和庞大数据资产而面临更大挑战。数据架构、平台及管线的弊端同样不容忽视，近一半企业反映未完成的云迁移和人工数据处理限制了AI推进。专家指出，具备数据“流动性”的企业，即数据能在不同系统间无缝访问、整合和分析者，将在AI应用中占据优势。通过实现数据血统管理和元数据抽取，企业能更有效地控制数据质量及其应用场景，提升AI业务价值。

安全、治理和隐私意识则是AI推广进程中的重要“刹车”。45%的企业将这些问题列为放缓AI部署的最主要因素，尤其是大企业，有65%受访者表达了类似担忧。生成式AI带来的信息错误、偏见及法律风险加剧了企业谨慎态度。众多企业选择放弃抢先使用AI的短期优势，以确保技术安全可靠。此外，AI技术也正被用作网络安全防护工具，但人类监管依然不可或缺。监管法规接踵而至，2022年全球已有37部AI相关法案出台，欧盟AI法案和美国行政令均强化了对高风险AI应用的合规审查和透明度要求。企业在合规体系建设和AI审计方面正迎来新的挑战，合规与信任的双重要求正推动AI应用步入更加规范的轨道。

成本依然是企业扩展AI应用的关键考量。以谷歌为例，2023年第三季度其AI成本高达80亿美元，训练先进模型GPT-4成本约7800万美元，硬件特别是GPU价格居高不下。中型企业面临的预算压力尤为明显，47%的中型企业将资金限制视为延缓AI部署的重要因素。与此对应的是，企业对AI投资回报的测量方法正在不断完善。除了评估效率提升和成本节约，“软”回报如员工体验改善和新业务机会的创造也被纳入考量。AI助力提升员工工作产能，缓解重复性任务，有利于创新和人才吸引。

展望未来，2024年被视为企业夯实AI基础设施的关键时期。加强数据质量、加速云迁移、优化数据治理将为AI规模化应用打造稳固基石。同时，聚焦具备行业特色与业务独特性的AI应用场景，将创造更显著的竞争优势。企业应根据风险和合规形势权衡推进速度，理性看待并管理AI风险，确保安全与创新并举。AI战略的成功不在于技术上的深奥，而在于企业理解业务需求、合理选择合作伙伴和供应商，以及有效利用现成模型与工具。未来，AI将在赋能数字化转型和提升企业核心竞争力方面扮演愈发关键的角色。

总体来看，企业AI发展正从试点慢慢走向规模部署，核心瓶颈在于数据质量、治理和安全性。规避风险、强化合规，才能让AI落地变革真正带来持久价值。未来几年，AI支出将大幅攀升，技术与业务融合深度加深，数据驱动与智能自动化成为企业新的生产力引擎。随着产业链合作优化和监管日趋完善，企业将逐步跨越当前应用障碍，迎来AI赋能下的新时代。

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