在人工智能技术迅猛发展的当下，企业内部的AI应用如雨后春笋般大量涌现，这给云治理带来了前所未有的挑战。成本、安全、稳定与效率之间的平衡难题愈发凸显，成为企业亟待解决的关键问题。尽管企业普遍对拥抱AI充满热情，但不同成熟度企业之间的“能力差距”逐渐显现，成为影响其AI发展成效的重要因素。
在2025年第六届中国信通院IT新治理领导力论坛上，阿里云发布了一项重要成果——AI Landing Zone白皮书，并对其AI云采用框架进行了升级。这一举措为企业提供了从应对治理挑战、构建发展蓝图到实现智能化运营的完整路径，还分享了前沿客户在实践中的宝贵经验。
在AI时代，云治理面临着五大“能力差距”。阿里云与埃森哲联合发布的《云治理企业成熟度发展2025年度报告》指出，当前近九成企业积极投身AI应用，但在加速技术落地的同时，对数据主权、系统稳定性等衍生风险存在担忧，普遍缺乏将“技术应用”与“风险防御”同步推进的双轨治理体系。具体表现为：稳定性方面，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，AI业务在高并发和关键场景下稳定性风险较大；安全方面，77.3%的低成熟度企业数据库允许公网IP直接访问，安全基础薄弱；成本管理上，云成本治理多停留在“单纯降本”，难以支撑AI投入的持续增长；自动化水平方面，超60%的企业仍通过人工方式创建云资源，效率低下，难以满足AI业务敏捷迭代的需求。
面对这些治理挑战，企业需要的不仅是强大的AI算法能力，更需要一套系统化的方法论。这正是阿里云推出全新AI治理框架的初衷。为此，阿里云发布了AI Landing Zone白皮书，并升级了AI云采用框架（AI Cloud Adoption framework，简称AI CAF）。AI CAF将复杂的AI落地过程拆解为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，通过端到端的方法论体系，帮助企业跨越从AI概念验证（PoC）到规模化生产的关键障碍。
在“AI准备”阶段，阿里云强调企业需构建一个通往生产环境的“数字登陆区”——AI Landing Zone（AI LZ）。它不仅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，还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进一步增强了面向AI场景的关键能力，包括安全合规治理、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。
以某全球运动服饰领军企业为例，该企业在引入“PAI + GPU算力 + 通义模型”体系时，发现既有的标准Landing Zone难以完全满足AI平台的新治理需求。通过引入AI Landing Zone方案，该企业借助云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，对高性能计算能力和企业级治理提出了明确要求。AI Landing Zone为其提供了体系化解决方案，既满足了其对高性能算力与存储的需求，又通过内置治理框架，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。
构建AI Landing Zone，有助于企业建立可治理、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“数字登陆区”构建完成，云治理进入更高阶的“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标杆，实现效率与价值的双重提升。
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”，具备站内信智能摘要、日志告警智能解读等功能，将运维人员从繁杂信息中解放出来，大幅提升了问题处理效率。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“神秘”，显著提升了问题定位效率，并支撑其AI平台整体性能实现量级提升。
从应对治理挑战，到发布AI Landing Zone蓝图，再到迈向AIOps驱动的智能化运营，阿里云通过一套系统完整、层层递进的方案，为企业在AI时代的云治理演进提供了清晰指引。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，助力企业在智能化浪潮中稳健前行。
