(全球TMT 2026年07月09日讯)基于对全球1000名高管的调研，IBM商业价值研究院《AI自主的综合权衡》报告显示：71%的受访者表示更换其主要AI供应商或模型存在困难，构成显著的运营掣肘； 68%（中国为76%）的受访高管认为，满足不同地区的数据驻留和数据自主要求颇具挑战。这两组数据呈现了一个趋势，随着AI应用的铺开、合规要求的扩展，企业面临着越来越大的压力去强化自身对AI的监督与控制能力。

尽管管控需求日益迫切，但多数企业仍缺乏付诸行动所需的可见性：91%的受访者坦言，并未完全掌握自身企业对AI供应商、模型和基础设施的依赖程度，这导致风险评估和中断预案能力受限。受访领导者反馈，过去两年平均每家企业遭遇6次与AI相关的中断，主要由供应商服务问题引发，更有81%的高管表示，若供应商中断服务长达七天，将对企业造成严重乃至灾难性冲击，使运营陷入停摆。

研究显示，那些将AI系统设计为能够随条件变化而自适应，调整数据、模型和基础设施的企业表现优于同行：AI控制能力最领先的组织，AI停机时间更少，在AI引发的中断中，比同行多保住55%的经营利润；但仅有少数受访企业（7%）达到了这一水平。大多数受访企业（73%）称有意构建多供应商AI体系。