Cloudflare：现代化应用使 AI 回报概率提升三倍

对于许多组织而言，关于人工智能（AI）的讨论已从“是否采用该技术”转向一个更棘手的问题：为何效果参差不齐？新工具已到位，试点项目正在运行，预算也在增加，但清晰的 AI 回报依然难以捉摸。根据 Cloudflare 发布的《2026 年应用创新报告》，这种差异往往与 AI 本身关系不大，而更多取决于其底层应用的状态。

该报告基于对亚太（APAC）、欧洲、中东和非洲（EMEA）以及美洲地区 2,300 多名高层领导者的调查，指出应用现代化是区分那些真正获得 AI 价值的组织与仍在挣扎的组织之间最明显的分水岭。在应用现代化方面领先于计划的公司，报告其 AI 投资带来明确回报的可能性几乎是其他公司的三倍。在亚太地区，这种联系更为明确：92% 的领导者表示，更新软件是提升其 AI 能力的单一最重要因素。

现代化而非实验驱动 AI 回报

这一发现将 AI 成功重新定义为基础设施问题，而非工具问题。AI 系统依赖于对数据的快速访问、灵活的架构以及可靠的集成点。遗留应用、碎片化的基础设施和脆弱的流程使得 AI 项目难以超越孤立的用例。相比之下，现代化的应用为组织提供了在不进行大量返工的情况下进行实验、扩展和适应的空间。

报告将这种关系描述为一种强化循环。组织通过现代化应用来支持 AI，然后利用 AI 的结果来证明更深层次现代化的合理性。这一群体的领导者表示，他们对基础设施支持 AI 开发的能力有着更高的信心，而这种信心转化为实际行动。在亚太地区，90% 的领先组织已将 AI 集成到现有应用中，而落后组织的比例则低得多。约 80% 的计划在未来一年内进一步增加这种集成。

这一转变标志着思维模式的改变，因为早期的 AI 采用浪潮侧重于测试和试点。现在，重点在于集成。AI 不再被视为独立项目，而是作为日常系统的一部分，从内部工作流到面向客户的应用程序。报告显示，领先组织正在利用 AI 改进内部流程、构建内容驱动型应用以及支持创收工作，而落后组织在其方法上则更加谨慎和碎片化。

滞后的成本体现在安全性和信心上

落后于现代化的代价也日益清晰。在现代化方面落后的组织往往采取被动方式，通常是在发生安全事件或运营失败之后才进行现代化改造。在亚太地区，这些组织对其基础设施及其团队支持 AI 的能力表示出较低的信心。这种缺乏信心会减缓决策速度，并限制 AI 项目的发展程度。团队不是扩展用例，而是花费时间管理风险、修复漏洞和处理技术债务。

安全在这一动态中起着核心作用。报告显示，安全团队与应用团队高度一致的组织更有可能成功扩展 AI。当这种一致性较弱时，安全问题会消耗时间和注意力，使现代化和 AI 工作进一步降低优先级。许多落后组织报告称难以跟踪应用和 API 中的风险，这使得在不增加暴露风险的情况下快速行动变得更加困难。

对于领导者而言，安全被视为应用设计的一部分，而非附加功能。这种方法减少了事故发生后所需的被动工作量，使团队能够专注于构建和改进系统。从长远来看，这也降低了可能阻碍 AI 努力的运营拖累。报告表明，可靠性已成为速度的实际限制：无法维持稳定、安全系统的组织难以将 AI 项目投入生产。

工具更少，基础更清晰，AI 集成更快

亚太数据中强调的另一个压力点是工具泛滥。几乎所有组织都报告了在管理庞大且复杂的技术栈方面面临挑战，但领先组织正在更积极地应对。约 86% 的亚太领导者表示，他们正在积极削减冗余工具并解决影子 IT 问题。目标不仅仅是成本控制，更是清晰性。更少的平台和集成使得现代化应用、应用一致的安全控制以及无缝集成 AI 变得更加容易。

开发人员的时间也是一个因素。在拥有现代化基础的组织中，开发人员花费更多时间来维护和改进已经运行的系统。而在落后组织中，开发人员更有可能从头开始重建，或花费时间在配置和补救上。这种差异影响了新 AI 能力引入和优化的速度。当团队忙于解决问题时，AI 就难以优先处理。

综合来看，这些发现表明，AI 的成功不在于竞相部署新模型，而在于消除阻碍其他一切进展的障碍。应用现代化为 AI 创造交付价值的条件，而碎片化的系统和被动做法限制了 AI 所能取得的成就。没有这一基础，组织更难将 AI 投资转化为可衡量的 AI 回报。

对于亚太地区的组织而言，信息是：没有现代化的 AI 投资往往产生肤浅的结果。没有集成计划的现代化有可能变成持续的重新构建。获得最强回报的组织是将应用更新、安全对齐和 AI 集成视为相互关联的工作，而非独立举措的组织。

报告并未提出单一的前进路径，但它清晰地划定了早期行动者与等待者之间的界限。优势并非来自拥有 AI，而是来自拥有准备好使用 AI 的应用程序。

另见：控制 AI 智能体泛滥：CIO 的治理指南

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