（问题）过去一年，全球经济复苏动力分化，产业链与市场预期频繁波动，企业投入决策上更为谨慎。另外，生成式人工智能加速迭代，应用门槛降低、落地进度加快，叠加行业竞争升温，不少企业一边推进数字化转型，一边把“走出去”视为分散风险、寻找增量的重要选择。基于此，跨国科技企业如何在中国市场保持增长，并形成可持续的服务能力，成为业界关注的现实课题。 （原因）业内人士认为，企业加速布局混合云与人工智能，主要受三上因素驱动：其一，数据与算力需求持续增长，企业既要效率也要安全，单一部署方式难以同时兼顾成本、弹性与合规；其二，生成式人工智能从概念验证走向生产应用后，模型数量、工具链、数据源和业务系统快速扩张，带来“多模型、多系统”并行的治理压力，数据质量、权限管理、审计追溯和风险控制成为重点；其三，行业场景对可靠性、可解释性和可追责提出更高要求，尤其金融、政务等领域，合规与安全约束更强，企业更需要成体系的底座与管理能力。 （影响）在这个趋势下，竞争焦点正在从“单点能力”转向“体系化交付”。对企业而言，能否打通模型能力、数据治理、业务流程与安全合规，决定了人工智能能否形成长期价值；对服务商而言，只有在产品、平台、交付与生态上形成协同，才能缩短从试点到规模化落地的周期，并在持续运营中实现可复制、可扩展。IBM上表示，将继续以混合云与人工智能为主线，并指出企业客户对稳定架构、跨环境部署与统一治理的需求正在增强。 （对策）围绕2026年规划，IBM大中华区在市场打法、产品聚焦与生态建设上提出若干调整。 一是市场策略从“以产品线为主的推进方式”逐步转向“以重点大客户为中心”。在重点客户侧，通过更贴近业务场景的方案设计与组织协同，提升跨产品、跨团队的联动效率；在开放市场侧，强调更集中地投入核心产品，推动规模化应用，并加快SaaS与订阅模式落地，以满足企业对灵活采购、持续迭代和按需扩展的需求。 二是扩大“人工智能深耕计划”覆盖范围。继在部分城市开展试点后，计划拟深入覆盖更多城市，并在重点城市搭建更完善的生态伙伴网络。该举措旨在把产品能力、行业经验与本地伙伴的交付和服务结合起来，提高区域市场响应速度，降低企业落地门槛。 三是强化产品组合与能力补强。公司表示将通过并购与技术整合等方式完善数据、集成与平台能力，更好支撑实时数据流、应用互联与智能化管理等需求。同时，持续推进“产品人工智能化”，并以内部实践作为先行试验场，在运营、交付、管理等环节沉淀可复制的方法，以便更快响应客户需求。 四是面向企业级人工智能“可控、可管、可用”的要求，完善分层能力体系。IBM有关负责人介绍，其在基础模型层强调安全性与可追溯性，在企业应用层强化数据治理、模型训练、系统管理以及安全与合规能力，重点解决企业在多模型、多系统环境下的统一管理难题。业内观察认为，随着企业应用进入深水区，平台化与治理能力将成为规模化成败的关键因素。 （前景）展望2026年，人工智能产业发展或呈现三点趋势：一是从“能用”转向“好用、可管、可审”，企业将更重视数据治理、模型管理与风险控制；二是从单点工具采购转向平台化与订阅化，持续迭代与长期运营将成为常态；三是生态协同的重要性继续上升，行业伙伴、区域服务网络与本地化交付能力将直接影响落地速度与客户体验。与此同时，市场也面临多重挑战，包括人才结构调整、企业数据基础差异、跨区域合规要求不一以及投资回报周期评估等。如何在战略聚焦的同时保持足够的敏捷与稳健，将考验各方执行能力。
从概念验证走向规模化落地，AI竞争的核心正从“拼速度、拼热点”转向“拼体系、拼治理”。在宏观不确定性与产业升级并行的背景下，明确战略优先级、收敛产品组合、强化交付与伙伴网络，有助于把技术红利转化为可持续的企业能力。面向2026年，围绕混合云与企业级AI治理构建长期技术底座，将成为企业穿越周期、提升韧性并打开增量空间的重要路径。