F5《2025 年应用战略现状》报告：AI 落地加速，企业战略从讨论迈向行动

●F5 报告强调了企业如何在运营复杂性中推进人工智能(AI)驱动的转型。

●96%受访 IT 决策者表示已部署 AI 模型,这一比例相较 2023 年提升四分之一。

近日,根据业界针对应用策略领域最具洞察力的报告显示,全球 IT 领导者正越来越信任 AI 技术,并将其应用于从流量管理到成本优化等一系列关键业务中。

最新发布的 F5《2025 年应用战略现状》(SOAS)报告对全球 IT 决策者进行深入调查,结果显示,目前高达 96%的受访企业正在部署 AI 模型,而 2023 年这一比例仅为四分之一。

报告同时指出,企业将 AI 提升至业务运营核心的意愿日益增强。近四分之三的受访者(72%)表示,希望利用 AI 优化应用性能,而 59%的受访者支持将 AI 用于成本优化以及注入安全规则,以自动缓解零日漏洞。

目前,半数企业正使用 AI 网关连接应用与 AI 工具,另有 40%的企业预计将在未来 12 个月内采取相同措施。大多数企业使用该技术以保护和管理 AI 模型(62%)、提供集中控制点(55%),以及防止公司敏感数据泄露(55%)。

F5 杰出工程师 Lori MacVittie 表示,“今年的《应用战略现状报告》显示,IT 决策者正对将 AI 嵌入至运营中越来越有信心。我们正快速迈向一个拐点,届时 AI 将被信任,能够自主地在企业核心进行运作,并可以生成和部署有助于降本增效,并缓解安全问题的代码。这就是我们所说的 AIOps,而它现在正成为现实。”

运营就绪性与 API 挑战亟待解决

尽管企业对 AI 的信心不断增强,但《应用战略现状报告》同时强调了一些长期存在的挑战。对于当前正在部署 AI 模型的企业而言,首要关注点则是 AI 模型的安全性。

此外,尽管 AI 工具的自主化程度比以往任何时候都更高,但运营就绪性方面的差距仍然存在。具体而言,60%的企业认为繁琐的人工流程拖慢了效率,54%的企业则表示技能短缺是 AI 发展的主要障碍。

不仅如此,近半数(48%)的受访者将构建和运营 AI 工作负载的成本视为难题,这一比例高于去年的 42%。

同时,表示尚未建立可扩展数据实践的企业比例有所增加(39%,2024 年为 33%),且由于潜在的偏差或幻觉,而不信任 AI 输出的企业比例也有所上升(34%,2024 年为 27%)。然而,抱怨数据质量问题的企业比例有所下降(48%,2024 年为 56%)。

API 已成为企业面临的又一挑战。58%的受访者表示,API 已成为痛点,一些企业甚至将多达一半的时间花费在管理涉及大量 API 和语言的复杂配置上。研究显示,企业与供应商 API 交互(31%)、编写自定义脚本(29%)以及集成工单和管理系统(23%)被标记为最耗时的自动化相关任务。

MacVittie 表示,“各企业需要专注于运营简化和标准化,包括精简 API、技术和任务。同时也要认识到,AI 系统自身非常适合通过生成、部署策略或解决工作流问题,来自主处理复杂性。运营简化不仅是 AI 将依赖的基础,AI 本身也将助力实现这一目标。”

混合应用部署已成主流趋势

与 AI 需求的激增相伴随的是,企业对混合云架构的依赖度也在不断提高。

根据《应用战略现状报告》显示,94%的企业正在跨多种环境部署应用,包括公有云、私有云、本地数据中心、边缘计算和托管设施,以满足其在可扩展性、成本和合规性等方面的多样化需求。

因此,大多数决策者认为混合环境对其运营灵活性至关重要。91%的决策者将适应业务波动需求的能力列为采用多云的首要优势,其次是提升应用弹性(68%)和提高成本效益(59%)。

混合模式也体现在 AI 工作负载的部署策略中,有 51%的企业计划在可预见的未来同时利用云和本地环境来运行 AI 模型。

值得注意的是,高达 79%的企业出于对成本控制、安全顾虑和可预测性等因素的考量,在近期将至少一个应用从公有云迁回至本地或托管环境,这一比例相较于四年前的 13%有了显著提升,进一步强调了在依赖公共云之外保持灵活性的重要性。

然而,混合模式对一些企业而言仍可能带来挑战。其中,交付策略不一致(53%)和安全策略碎片化(47%)是首要关注的问题。

F5 市场和竞争情报总监 Cindy Borovick 表示,“在不同环境和云提供商之间分散部署应用可能会带来挑战,但云无关性带来的优势巨大,不容忽视。应用部署的混合模式将继续存在,这一点毋庸置疑。”

亚太地区 AI 应用现状与挑战关键洞察:

●AI 网关应用日益广泛:近一半(49%)亚太地区的企业目前已使用 AI 网关连接应用与 AI 工具;46%的企业计划在未来 12 个月内采取同样措施。

●AI 网关的主要应用场景:在已采用 AI 网关的企业中,最常见的应用场景包括保护和管理 AI 模型(66%)、防止敏感数据泄露(61%),以及观察 AI 流量和应用需求(61%)。

●数据和信任挑战:超过半数(53%)的企业面临数据质量不成熟的问题。同时,45%的企业因构建和运行 AI 工作负载的成本高昂而受阻。

●混合部署的复杂性:AI 部署的混合模式带来了诸多障碍,包括安全策略不一致(79%)、交付不一致性(59%)、处理运营困难(16%)。

迈向可编程化与 AI 驱动的未来

展望未来,《应用战略现状报告》建议,旨在释放 AI 全部潜力的企业应专注于构建可编程 IT 环境,从而实现应用交付和安全策略的标准化与自动化。

预计到 2026 年,AI 将从孤立任务迈向端到端流程编排,标志着 IT 运营环境将实现完全自动化。配备自然语言接口和可编程能力的平台将日益淘汰传统的管理控制台,以前所未有的精确性简化 IT 工作流。

Borovick 强调,“灵活性和自动化已不再是可选项,它们对应对复杂性和大规模推动变革至关重要。构建可编程基础的企业不仅将能提升 AI 的潜力,更能打造出在新时代具备扩展、适应和交付卓越客户体验能力的 IT 战略。”

若想深入了解这些调查结果以及可行的建议,请下载《2025 年应用战略现状报告》:https://www.f5.com.cn/resources/reports/state-of-application-strategy-report

在 F5 开展的第十一次年度应用战略现状调查中,来自全球约 650 名 IT 决策者完成了此次调查。

这些决策者来自不同规模的企业,从年收入不到 2 亿美元的企业到每年收入超过 10 亿美元的众多企业。 近三分之二的受访者(65%)担任高管或高级领导职务。 其中,技术、云计算和金融服务行业具有尤其突出的代表性,同时,其他各行各业企业也做出了贡献。