阿里云AI Landing Zone正式发布，助力企业从“上好云”到“用好AI”的战略升级

　　随着人工智能技术进入体系化突破的新阶段，企业内部迅速涌现的各类 AI 应用，正对云治理提出前所未有的挑战：成本、安全、稳定与效率之间的平衡难题被急剧放大。尽管企业拥抱 AI 的意愿普遍高涨，但不同成熟度企业之间逐渐拉开的“能力鸿沟”，正成为决定其 AI 发展成败的关键因素。

　　12月16日，在2025年第六届中国信通院IT新治理领导力论坛上，阿里云正式发布AI Landing Zone白皮书，并升级AI云采用框架，系统性介绍了企业如何从直面治理挑战，到构建清晰蓝图，再到实现智能化运营的完整路径，并分享了前沿客户在 AI Landing Zone 落地过程中的实践经验。

图一：阿里云智能集团开放平台负责人何登成做发布演讲

　　在 AI 时代，云治理正面临五大“能力鸿沟”。会上，阿里云与埃森哲联合发布《云治理企业成熟度发展 2025年度报告》，重点分析了企业在 AI 浪潮下面临的核心治理问题。报告显示，当前近九成企业积极拥抱 AI，但在加速技术应用的同时，普遍对数据 *** 、系统稳定性等衍生风险心存顾虑，整体仍缺乏一套将“技术应用”与“风险防御”并行推进的双轨治理体系，例如：

　　•稳定性的严重短板：仅14.3%的低成熟度企业在云资源部署中采用多可用区架构，其 AI 业务在高并发与关键场景下面临较大稳定性风险。

　　•安全防线的致命缺口：高达77.3%的低成熟度企业数据库仍允许公网 IP直接访问，安全基础极为薄弱。

　　•成本管理的价值迷失：云成本治理仍停留在“单纯降本”，而非以业务价值为导向，难以支撑持续攀升的 AI 投入。

　　•自动化水平的普遍滞后：超过 60% 的企业仍通过人工方式创建云资源，效率低下，难以支撑 AI 业务的敏捷迭代。

　　面对这些严峻的治理挑战，企业所需要的不仅是更强大的 AI 算法能力，更是一套能够驾驭复杂性的系统化 *** 论。这正是阿里云推出全新 AI 治理框架的出发点。为此，阿里云正式发布 AI Landing Zone(AI LZ)白皮书，并升级AI 云采用框架(AI Cloud Adoption Framework，简称 AI CAF)。

　　在AI CAF中将复杂的 AI 落地过程清晰拆解为 AI 战略、AI 准备、工程化构建AI应用与运营治理四个可执行阶段，并通过端到端的 *** 论体系指导企业跨越从 AI 概念验证(PoC)到规模化生产的关键鸿沟。

图二：阿里云AI云采用框架

　　在至关重要的 “AI 准备”阶段，阿里云强调，企业必须构建一套通往生产环境的“数字登陆区”——AI Landing Zone(AI LZ)。它既是一个基于云计算更佳实践构建的标准化、自动化、可治理的 AI 基础设施平台，也是一套融合组织协同、流程规范与自动化治理的系统 *** ，确保企业在 AI 项目启动之初，就能在安全、稳定、合规与成本管控等关键维度建立完善的治理能力。

　　在通用 Landing Zone 的基础上，AI Landing Zone 进一步补齐了面向 AI 场景的关键能力，涵盖安全合规治理、AI 成本精细化管理，以及覆盖训练与推理场景的可观测性能力。

图三：阿里云AILandingZone架构图

　　例如，某全球运动服饰领军企业在引入“PAI + GPU 算力 + 通义模型”体系时，发现其既有的标准 Landing Zone 已难以完全适配 AI 平台的新治理需求。通过引入 AI Landing Zone 方案，该企业在原有基础上进行了能力强化：借助云 SSO、操作审计、配置审计等服务，实现了精细化权限管控与全链路操作审计，有效解决了 AI 场景下的身份管理、分账与安全合规等关键问题。

　　再如，某国内头部新能源汽车品牌在将核心 AI 训练业务迁移上云时，明确要求同时满足 高性能计算能力与企业级治理要求。AI Landing Zone 为其提供了体系化解决方案：一方面满足其对高性能算力与存储的需求;另一方面，通过内置治理框架，构建了以“安全合规”与“高性能”双轮驱动的 AI 基础设施，为其智能驾驶技术的持续领先奠定了坚实基础。

　　通过构建 AI Landing Zone，企业得以建立可治理、可扩展、可持续的 AI 能力体系，真正实现用好 AI、管好 AI，并从中持续释放业务价值。

　　当坚实的“数字登陆区”构建完成，云治理的旅程并未止步，而是迈入更高阶的 “智能化运营”阶段。通过将 AI 能力反哺于 IT 运维(AIOps)，领先企业正在树立云治理的新范式，实现效率与价值的双重跃升。例如，某全球消费品巨头通过落地 AIOps，打造了以钉钉机器人为入口的 “智能运维助手”，可实现站内信智能摘要、日志告警智能解读等能力，将运维人员从繁杂信息中解放出来，大幅提升问题处理效率。

　　国内某头部新势力车企则通过建设 “AI 全栈可观测”体系，将 AI 应用与非 AI 应用统一纳入端到端监控，使 AI Agent 的运行不再是“黑盒”，显著提升问题定位效率，并支撑其 AI 平台整体性能实现量级提升。

　　从直面治理挑战，到发布 AI Landing Zone 这一坚实蓝图，再到迈向 AIOps 驱动的智能化运营，阿里云正通过一套系统完整、层层递进的“组合拳”，为企业在 AI 时代的云治理演进提供清晰指引。这不仅是一次技术能力的升级，更是一场面向 AI 时代的治理与管理范式革新，旨在帮助每一位客户在波澜壮阔的智能化浪潮中行稳致远。

　　(完)