大多数 CIO& CTO 因过时系统而放弃 AI 项目，调查显示

对 945 位 CIO 和 CTO 的最新调查显示，老化的基础设施、泡沫担忧以及政府不确定性是企业 AI 的制约因素。

传统系统和旧应用正迫使大型公司以惊人的速度放弃 AI 项目，依据来自 GFT Technologies 的 最新调查，该公司专注于基础设施现代化。

84% 的首席信息官和首席技术官表示，旧系统的限制迫使他们取消至少一个 AI 试点或项目，近四分之一的人称这种情况不止一次发生。

此结果来源于对 945 位年收入至少 5 亿美元、遍及 19 个国家的公司 CIO 和 CTO 的调查，该调查于 8 月由 Wakefield Research 受 GFT Technologies 委托进行。

除遗留系统问题外，调查还发现对 AI 投资回报的广泛怀疑，以及负责推动 AI 实施的高管们日益增长的焦虑。

旧系统，新问题

几乎所有受访公司（99%）表示，其 AI 运行在或连接到并非为 AI 设计的遗留系统上，且 95% 认为这些系统拖慢了他们部署和扩展 AI 的能力。

大多数人认为风险严重，并相信在未现代化的系统上运行 AI 最终会引发全公司的安全危机。然而解决进展缓慢。仅有 15% 表示他们的现代化已完成或接近完成，27% 已启动但感到落后，9% 则根本未开始。

“我所交谈的每家企业都有 AI 路线图。匹配的基础设施路线图却更少，而正是这种差距导致大量 AI 项目止步于试点阶段。弥合这一差距才是真正的 AI 转型工作，也是最终决定价值的关键，” GFT USA 首席执行官 Rishi Chohan 说。

投入是否获得回报？

基础设施问题是关于 AI 投资是否产生成果的更大疑问的核心。

高盛预测，今年全球 AI 相关投资将约达 1 万亿美元。但 Gartner 的调查显示，仅有 22% 的组织在多个业务单元实现了 AI 的规模化，McKinsey 的调查则发现仅 37% 的公司表示 AI 对其收益产生了显著帮助。

GFT 调查中的高管们也表达了内部的怀疑：89% 表示担忧全球 AI 投资增长速度超过其实际可实现的业务价值，其中 44% 称自己非常或极度担忧。

“84% 的项目取消率表明企业终于认识到 AI 不能简单地叠加在遗留系统上，这比再度进行一年试点或追逐下一代模型发布更为健康的起点，” Chohan 说。

重新思考依赖对象

地缘政治正在重塑公司采购 AI 的方式。6 月份，Anthropic 的部分最先进模型的访问在全球范围内被中断，因该公司表示为遵守美国商务部的出口管制而暂停了访问。（该管制于 6 月 30 日解除，次日即恢复访问）。

GFT 的报告将此事件与其调查中几乎一致的回应联系起来：99% 的高管表示，潜在的政府对 AI 访问的限制使得不依赖单一供应商变得更加重要。

这已经在改变行为。半数受访者表示，地缘政治发展限制了他们部署 AI 的地点，34% 缩减了计划投资，28% 直接取消了项目。

现在有 42% 更倾向于自行构建 AI 基础设施而非购买，54% 表示监管不确定性让他们更加谨慎。77% 表示他们会考虑来自中国供应商的模型，通常会进行额外的安全审查，或仅在没有其他合适选项时使用。

对裁员叙事持怀疑态度

该调查同样对关于 AI 与就业的常见假设提出了质疑。

91% 的高管认为，一些上市公司以 AI 为借口为实际上旨在提升股价的劳动力变动辩护，这一观点在美国更为普遍，达 93.3%。

他们的实际经验表明情况更为复杂：51% 雇佣人员专门审查或修正 AI 生成的工作，45% 雇佣员工承担他们原本期待 AI 处理的工作，26% 重新雇用了之前被裁掉的员工。

31% 取消了 AI 项目，因为其表现不如原本要取代的人类。

对技术领袖的压力

这种背景正给这些项目的负责人带来压力。89% 担忧在扩展 AI 时做出错误的劳动力决策可能危及自己的工作，而仅有 20% 表示其他高管和董事会成员充分理解在遗留系统上运行 AI 的安全风险。

在美国，压力最为强烈，92%的技术领袖担心 AI 投资超出其价值，这是 GFT 调查的所有地区中最高的；相比之下，欧洲、中东和非洲的比例为 80.6%。近一半的美国受访者（47%）表示他们对自己的工作非常或极度担忧，超过全球平均的 42.9%。

“美国的技术领袖承受的压力比大多数人更大，涉及 AI 是否提供真实价值、员工信任以及如果出现问题时他们个人的风险。随着如此大量的 AI 投资集中在美国，随之而来的审视更凸显出必须认识到，支撑 AI 的基础——从基础设施和治理到合适的人才——与技术本身同等重要，”Chohan 说。

关注点

GFT 的结论是，公司需要先现代化其基础设施，才能安全地扩展 AI，这也是 GFT 所从事的业务，因此其表述值得既作为论点也作为发现来阅读。

一个悬而未决的问题是，当前正在进行的现代化支出浪潮是否能在 AI 泡沫担忧变得更为具体之前收回回报，亦或是更多项目悄然加入已占 84% 且未能在遗留系统中存活的项目行列。