一个正在迅速关闭的AI决策窗口
当AI从“试点探索”迈向“规模化应用”，企业管理层正面临一个清晰却短暂的决策窗口：继续零散投入，还是系统性重构业务与技术底座。对于CEO、CIO以及业务负责人而言，是否现在行动，将直接决定未来三到五年的增长韧性与竞争位势。
为何这份FutureScape，比以往任何一次都更关键
在《IDC FutureScape：全球AI驱动的业务战略2026年预测——中国启示》（Doc#CHC53834026，2025年12月）中，IDC首次将AI投资与可量化的新经济价值、ROI失败风险以及组织治理能力系统性地联系在一起。
报告指出，到2030年，数字化业务新增价值中将有50%来自今天已开始规模化扩展AI能力的企业；而另一面，到2026年却有50%的AI驱动应用场景无法实现ROI。这意味着，AI不再是“是否要投”的问题，而是“如何避免战略性误判”的问题。
读懂这十个判断，才能看清未来三到五年的分水岭
这份 FutureScape 报告并不是在回答“AI值不值得投”，而是在回答“为什么大多数企业会在AI上走弯路”。下面这十条预测，正是IDC给中国企业划出的关键分水岭。
预测1｜AI成熟度规模化（Scaling AI maturity）
到2030年，数字化业务所创造的新经济价值中，将有50%来自于那些今天就已经在投资并扩展AI能力的公司。
要点：AI规模化能力将成为数字业务价值的首要分水岭。
预测2｜AI业务价值（AI business value）
到2026年，50%的AI驱动数字化应用场景将无法达到ROI目标，原因包括收益不清晰、风险上升、人机协作薄弱以及数据基础薄弱。
要点：ROI导向与治理能力不足，将直接淘汰一半项目。
预测3｜数字主权要求（Digital sovereignty imperative）
到2028年，70%的中国跨国企业将把AI技术栈分布在不同的主权区域，集成成本将增加三倍，战略扩展放缓。
要点：主权与合规成为AI架构设计的硬约束。
预测4｜AI治理（AI governance）
到2027年，40%的企业将以统一、协调的AI治理取代各自为政的管理方式，使业务部门能够以“代理式AI”为引擎加速创新。
要点：集中治理 + 分级执行成为主流模式。
预测5｜AI客户价值（Customer value through AI）
到2027年，仅有30%的在产品和服务中集成AI智能体的组织能够实现客户价值目标。
要点：流程碎片化与信任缺失将成为客户价值杀手。
预测6｜通过并购加速AI（AI acceleration via acquisitions）
到2028年，20%的非科技类中国C1000企业将收购或投资AI原生企业以保持竞争力。
要点：并购成为AI能力“快进键”。
预测7｜企业间数据协作（Intercompany data collaboration）
到2028年，30%的C1000企业将与生态伙伴共享数据，共建行业专属AI系统。
要点：数据协作是行业级AI突破口。
预测8｜AI驱动数据架构（AI-driven data architectures）
到2027年，40%的企业将战略性投资AI融合的数据架构，以避免错误决策和竞争力下降。
要点：AI就绪数据架构成为“必选项”。
预测9｜代理式AI编排（Agentic AI orchestration）
到2030年，50%的企业将实现AI智能体的集中编排管理。
要点：从“孤立智能体”走向“企业级协同”。
预测10｜数字技能差距（Digital skills gap）
到2028年，60%的企业将通过结构化知识转移举措，优先发展内部业务与数字技能。
要点：内部能力建设决定AI能否规模化。
这些预测真正想告诉管理层的是什么？
IDC FutureScape 2026 传递的核心信息并不复杂：AI失败的根本原因，不是技术不成熟，而是企业没有为AI准备好自己。当AI仍被当作IT项目或部门工具时，ROI失败几乎是必然；而当AI被当作企业级能力来治理、投资和培养时，它才会转化为长期竞争优势。
武连峰IDC中国副总裁兼首席分析师
IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰先生表示，要实现可量化的业务成果，企业必须在战略规划、技术基础设施、人才培养及治理体系等方面做好全面准备。
（刘立庆 文/IDC中国市场部宣）
