AI 时代的一个被低估事实：算力不是瓶颈，基础架构才是
在过去一年里，企业对 AI 的讨论几乎全部围绕模型、算力和应用展开。但 IDC 指出，一个正在被反复验证的现实是：真正限制 AI 规模化落地的，并不是模型能力，而是数字化基础架构的成熟度。
当 AI 从“试点探索”走向“生产级运行”，企业的操作系统、数据中心、网络、存储、边缘节点和运维体系，开始承载前所未有的复杂度和压力。数字化基础架构，已经从后台支撑，转变为 直接影响业务速度、成本结构、韧性与可持续性的核心能力。
在《IDC FutureScape：全球数字化基础架构2026年预测——中国启示》（Doc# ，2026年1月）中，IDC 描绘了未来五年企业基础架构将经历的一次系统性重构。
十大预测：数字化基础架构正在发生哪些“质变”？
预测 1｜智能体嵌入操作系统成为标配
到2029年，65%的新操作系统版本将搭载基础设施运维 AI 智能体与 MCP 服务器，大幅提升系统利用率、安全性与能耗效率。
操作系统正从“被动平台”演进为“主动运维中枢”，IT 团队将从日常维护中解放出来，转向更高价值的架构与业务协同工作。
预测 2｜人工处理逐步退出日常运维
到2030年，45%的日常 IT 运维任务将由智能体 AI 处理；若事件未在平均解决时间（MTTR）目标内完成处理，则采用通知 IT 人员的模式提供指导。
AIOps 正在改变运维范式，人类不再是第一响应者，而是“最终裁决者”。
预测 3｜数字孪生优化基础设施
到2028年，40%的数据中心将通过数字孪生（覆盖 IT 设备至设施全环节）实现优化，推动数字基础设施向可持续、高成本效益、强韧性的方向发生根本性转变。
数据中心运维从“事后响应”走向“事前模拟与预测”。
预测 4｜异构计算的应用
到2030年，75%的数据中心将在 CPU、GPU、QPU、NPU、LPU、APU 和 DPU 的混合架构上运行工作负载，从而在特定应用场景中实现显著更快、更节能的处理能力。
未来的数据中心，不再是“单一算力池”，而是高度专业化的计算调度系统。
预测 5｜液冷标准形成
到2030年，65%的新液冷部署项目将集成开放式行业标准，实现平台兼容性，并将部署、维护、改造及扩容成本降低三分之一。
液冷从“高端选项”走向“规模化基础设施能力”。
预测 6｜AI 加速容器化转型
到2028年，75%的新 AI 工作负载将实现容器化，从而显著提升模型与工作负载更新的速度、一致性与安全性。
容器成为 AI 推理时代的“默认交付形态”。
预测 7｜数据管道现代化
到2028年，65%的中国500强企业将实现数据存储基础设施的现代化，并优化数据流程，以便在可优化 GPU 集群的存储系统上，向 AI 模型提供高质量、经过整理的数据。
没有高质量数据管道，再多算力也无法转化为业务价值。
预测 8｜推理向边缘侧迁移
到2027年，随着 AI 的重心从训练转向推理，80%的企业将部署分布式边缘基础设施，以提升 AI 应用的延迟表现与响应速度。
AI 正在从“云中心”走向“业务现场”。
预测 9｜网络互联驱动基础设施发展
到2027年，75%的企业将部署面向互联的网络，以支持先进 AI 推理与分布式应用，提升安全性、敏捷性与风险管控能力。
网络从“连接工具”升级为“算力与数据流动的关键底座”。
预测 10｜私有数字基础设施的复兴
到2026年，60%的企业将主动对私有 IT 基础设施进行再投资，以提升混合云一致性，优化数据隐私、业务韧性、性能与成本。
私有基础设施并未消失，而是在 AI 时代被重新定义。
这些预测共同说明了什么？
IDC FutureScape 2026 反复强调：AI 的竞争，最终会回到基础架构。
模型可以快速迭代，但基础架构一旦落后，企业的 AI 战略将很难持续。真正的领先者，将是在自动化、异构计算、数据流动和治理能力上，提前完成布局的组织。
分析师观点
IDC 中国研究副总裁周震刚认为，中国企业正从“云优先”迈向“AI 优先”的新阶段。FutureScape 2026 显示，数字化基础架构正在从成本中心转变为战略资产——它直接决定 AI 能否规模化落地、业务是否具备韧性，以及企业能否在不确定环境中持续增长。忽视基础架构现代化的企业，将在 AI 投资回报率、系统稳定性和长期成本控制上承受更大压力。
一个面向管理层的综合建议
IDC 并不建议企业孤立地升级某一层基础设施。更重要的是，以“AI 可持续运行”为目标，对操作系统、算力架构、数据管道、网络与运维体系进行系统性重构。
基础架构不是“是否够用”的问题，而是“是否能持续支撑下一代 AI 应用”的问题。
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