阿裡雲AI Landing Zone正式發布，助力企業從“上好雲”到“用好AI”的戰略升級

         随着人工智能技術進入體系化突破的新階段，企業内部迅速湧現的各類 AI 應用，正對雲治理提出前所未有的挑戰：成本、安全、穩定與效率之間的平衡難題被急劇放大。盡管企業擁抱 AI 的意願普遍高漲，但不同成熟度企業之間逐漸拉開的“能力鴻溝”，正成為決定其 AI 發展成敗的關鍵因素。

　　12月16日，在2025年第六屆中國信通院IT新治理領導力論壇上，阿裡雲正式發布AI Landing Zone白皮書，并升級AI雲采用框架，系統性介紹了企業如何從直面治理挑戰，到構建清晰藍圖，再到實現智能化運營的完整路徑，并分享了前沿客戶在 AI Landing Zone 落地過程中的實踐經驗。

圖一：阿裡雲智能集團開放平台負責人何登成做發布演講

　　在 AI 時代，雲治理正面臨五大“能力鴻溝”。會上，阿裡雲與埃森哲聯合發布《雲治理企業成熟度發展 2025年度報告》，重點分析了企業在 AI 浪潮下面臨的核心治理問題。報告顯示，當前近九成企業積極擁抱 AI，但在加速技術應用的同時，普遍對數據主權、系統穩定性等衍生風險心存顧慮，整體仍缺乏一套将“技術應用”與“風險防禦”并行推進的雙軌治理體系，例如：

　　•穩定性的嚴重短闆：僅14.3%的低成熟度企業在雲資源部署中采用多可用區架構，其 AI 業務在高并發與關鍵場景下面臨較大穩定性風險。

　　•安全防線的緻命缺口：高達77.3%的低成熟度企業數據庫仍允許公網 IP直接訪問，安全基礎極為薄弱。

　　•成本管理的價值迷失：雲成本治理仍停留在“單純降本”，而非以業務價值為導向，難以支撐持續攀升的 AI 投入。

　　•自動化水平的普遍滞後：超過 60% 的企業仍通過人工方式創建雲資源，效率低下，難以支撐 AI 業務的敏捷疊代。

　　面對這些嚴峻的治理挑戰，企業所需要的不僅是更強大的 AI 算法能力，更是一套能夠駕馭複雜性的系統化方法論。這正是阿裡雲推出全新 AI 治理框架的出發點。為此，阿裡雲正式發布 AI Landing Zone(AI LZ)白皮書，并升級AI 雲采用框架(AI Cloud Adoption Framework，簡稱 AI CAF)。

　　在AI CAF中将複雜的 AI 落地過程清晰拆解為 AI 戰略、AI 準備、工程化構建AI應用與運營治理四個可執行階段，并通過端到端的方法論體系指導企業跨越從 AI 概念驗證(PoC)到規模化生産的關鍵鴻溝。

圖二：阿裡雲AI雲采用框架

　　在至關重要的 “AI 準備”階段，阿裡雲強調，企業必須構建一套通往生産環境的“數字登陸區”——AI Landing Zone(AI LZ)。它既是一個基于雲計算最佳實踐構建的标準化、自動化、可治理的 AI 基礎設施平台，也是一套融合組織協同、流程規範與自動化治理的系統方法，确保企業在 AI 項目啟動之初，就能在安全、穩定、合規與成本管控等關鍵維度建立完善的治理能力。

　　在通用 Landing Zone 的基礎上，AI Landing Zone 進一步補齊了面向 AI 場景的關鍵能力，涵蓋安全合規治理、AI 成本精細化管理，以及覆蓋訓練與推理場景的可觀測性能力。

圖三：阿裡雲AILandingZone架構圖

　　例如，某全球運動服飾領軍企業在引入“PAI + GPU 算力 + 通義模型”體系時，發現其既有的标準 Landing Zone 已難以完全适配 AI 平台的新治理需求。通過引入 AI Landing Zone 方案，該企業在原有基礎上進行了能力強化：借助雲 SSO、操作審計、配置審計等服務，實現了精細化權限管控與全鍊路操作審計，有效解決了 AI 場景下的身份管理、分賬與安全合規等關鍵問題。

　　再如，某國内頭部新能源汽車品牌在将核心 AI 訓練業務遷移上雲時，明确要求同時滿足 高性能計算能力與企業級治理要求。AI Landing Zone 為其提供了體系化解決方案：一方面滿足其對高性能算力與存儲的需求;另一方面，通過内置治理框架，構建了以“安全合規”與“高性能”雙輪驅動的 AI 基礎設施，為其智能駕駛技術的持續領先奠定了堅實基礎。

　　通過構建 AI Landing Zone，企業得以建立可治理、可擴展、可持續的 AI 能力體系，真正實現用好 AI、管好 AI，并從中持續釋放業務價值。

　　當堅實的“數字登陸區”構建完成，雲治理的旅程并未止步，而是邁入更高階的 “智能化運營”階段。通過将 AI 能力反哺于 IT 運維(AIOps)，領先企業正在樹立雲治理的新範式，實現效率與價值的雙重躍升。例如，某全球消費品巨頭通過落地 AIOps，打造了以釘釘機器人為入口的 “智能運維助手”，可實現站内信智能摘要、日志告警智能解讀等能力，将運維人員從繁雜信息中解放出來，大幅提升問題處理效率。

　　國内某頭部新勢力車企則通過建設 “AI 全棧可觀測”體系，将 AI 應用與非 AI 應用統一納入端到端監控，使 AI Agent 的運行不再是“黑盒”，顯著提升問題定位效率，并支撐其 AI 平台整體性能實現量級提升。

　　從直面治理挑戰，到發布 AI Landing Zone 這一堅實藍圖，再到邁向 AIOps 驅動的智能化運營，阿裡雲正通過一套系統完整、層層遞進的“組合拳”，為企業在 AI 時代的雲治理演進提供清晰指引。這不僅是一次技術能力的升級，更是一場面向 AI 時代的治理與管理範式革新，旨在幫助每一位客戶在波瀾壯闊的智能化浪潮中行穩緻遠。