（文/赵法彬）为应对经济不确定性，中国企业必须优先考虑 IT 成本优化、组装式应用和基础设施现代化。日前，Gartner 发布了2023年中国信息与通信技术成熟度曲线，为首席信息官（CIO）提供发展数字业务的参考。Gartner研究副总裁季新苏（Kevin Ji）解读了中国 ICT 发展新机遇，分享了Gartner 的最新洞察与见解。

解读2023年中国信息与通信技术成熟度曲线

Gartner连续多年发布的中国信息与通信技术成熟度曲线，都是由其本土分析师团队专门为中国市场做的一份报告，而且每年都会更新，已经成为业内翘首以待的研究成果之一。那么，Gartner这个成熟度曲线是如何做出来的呢？Gartner研究副总裁季新苏告诉记者，Gartner最主要的是通过以下几个维度进行的：一是对客户的问询，因为我们还是觉得很多市场热点是要来自于客户的；二是通过厂商的一些简报，可以了解他们对什么感兴趣，也能看到他们的一些规划，还能看到他们规划后做一些什么工作；三是我们的分析师每年与客户都会做几百场的交流，他们也有很强的“输出”，也能大概了解一些企业的关注点，来做一些这样的评估。还有内部开会与分析师的讨论与调研。总之，我们基本上从以上四个方面作为输入，来绘出Gartner针对中国市场的技术成熟度“曲线”，并且每年也在不断优化的这样一个过程。

季新苏介绍说，在数据商业化的过程中，我们发布了不同版本的“成熟度曲线”，本次发布的这个版本“成熟度曲线”是面向中国CIO的，还有一些“成熟度曲线”面向的对象是数据负责人或安全合规负责人。

他告诉大家，通过分析2023年中国信息与通信技术成熟度曲线可以看到以下情况：一是以数字化为主。我们谈数字化转型，是要实现如何把数字化转型变成真正的收入，而不是为了创新而创新。二是现在整个组织架构压力很大，我们需要思考如何来推动一些类似于应用架构调整或者系统架构调整来支撑这样的转型。三是数字化底座的现代化改造已经提上议事日程，尤其是国产化，我们今年也会把一些国产化纳入其中，数据库需求量更大，数据库的自主可控也是一个很大的热点。

2023年中国信息与通信技术成熟度曲线有三个主题：把握新机遇，推动数字业务的发展；利用应用编程接口（API）和平台工程，部署组装式架构；实现应用和基础设施现代化，支持业务敏捷性。

一是把握新机遇，推动数字业务的发展，包括两个方面：①生成式AI（GenAI）。生成式AI获得了大量关注，中国的主要供应商将提供AI支持的应用和工具作为优先任务。CIO须研究如何利用生成式AI技术使其⾏业或产业受益，并确定初用例。②国产人工智能芯片。对于基于AI的工作负载，AI芯片的作用比传统芯片架构更为重要。美国对先进半导体制造的限制推升了开放架构国产AI芯片的需求。CIO须持续关注可国产化工艺节点的新半导体技术的发展。

二是利用应用编程接口（API）和平台工程，部署组装式架构，包括三个方面：①API全生命周期管理。提供API管理与治理所需的框架和⼯具，这些框架和工具是多重体验应用、组装式架构和数字化转型的基本要素。②中国的平台工程。为支持数字竞争力的快速增⻓，CIO必须实施组装式架构转型，以推动云原生平台、DevOps平台和API管理平台的日益普及。③国家数据交易所。中国政府和行业协会制定的各类激励政策和标准，促进了数据共享。中国企业的CIO须通过政府设立的、提供认证数据产品的数据交易所获得收益。

三是实现应用和基础设施现代化，支持业务敏捷性，包括两个方面：①自主可控数据库。数据库管理系统（DBMS）自主可控，是中国数据库市场的特点，该领域供应商主要为在中国运营的国内和国际企业提供数据库产品。②中国的IT供应商⻛险管理。对中国本土IT供应商可见性的缺乏、重大安全漏洞的存在，以及监管要求的不断增加，提升了企业机构对IT供应商实施风险管理的需求。

分享中国信息与通信技术发展机遇与挑战

我们认为对于CIO来说，数据商业化的过程中最大的挑战是如何平衡风险控制与创新。季新苏解释说，目前，我们看到风险预警与控制在企业CIO议事日程里面的优先级越来越高，不像过去三五年愿意拥抱数字化创新、数字化转型的风险，而现在对于风险控制、对于成本优化优先级相对比较高。尤其是在市场经营的环境当中，如何来证明IT的价值去赋能创新，这一块是存在比较大的挑战。为此，这就是为什么我们在讲云原生的适用场景或者大模型的适用场景。也就是说，作为企业内IT，应该不是技术创新驱动、也不是为了技术先进性而存在的，而是真正为创造业务价值，实现业务指标而存在的。因此，如何让新型技术落地，不能只强调技术先进性，而需要真正能让业务觉得“我创造了业务价值”，这是CIO最值得高优先级投入的地方去。另外企业在引入新技术的时候，是需要谨慎的，主要原因是现在政府与监管机构对于风险控制要求比较高，新技术的引入可能会带来一些不可控的风险点。如何去在创新的过程中保证风险可控，这也是需要去考虑的。

季新苏表示，因为生成式AI是需要相对来讲比较大的计算资源，尤其是GPU资源，与比较海量的通用算法数据处理相比，我们不觉得企业自建生成式AI系统是对每个企业都经济的方式。虽然“热”，但是可能仍然需要一段时间做成熟，这是生成式AI的现状。数据库分三种类型：一是关系性数据库；二是非关系性数据库，包括数据分析、数据挖掘、图数据、文本数据；三是实时数据库，相当于做实时数据分析的这样一个逻辑。我们现在看到很多客户在用交易系统，其实是在用类似于关系性数据库来做的，而在中国现在比较火的叫分布式交易数据库平台。

季新苏认为，越来越多的客户意识到云原生不是把人换一个部门，或者嘴上喊“云原生”就能实现的，它背后不仅是技能的转变，而且还有人的能力或者思想的转变，中间涉及到API与平台工程。API管理其实也是各个平台有各自的特性，各自特性可能有各自的一些API的工具来做。现在更多的类似于“服务网格”或者类似于“云原生”的一些能力都放在Control Plane里面，这需要我们考虑从原来的管控变成治理，从原来的“一招鲜吃遍天下”变成“如何精细化管理的分布式的能力”来实现价值。另外“私有云”管理更多的要求是工程化的能力。企业需要通过自动化的方式来不断提升流程的高效，需要去不断侦测安全的边界在哪儿，需要不断提升技术与技能，通过使用工具来保证工程化能力的落地。

问及中国ICT的发展预测，季新苏分析说，中国ICT未来几年的不确定性因素还是比较大的，其中最大的不确定性因素是来自于外部。现在，对于ICT技术，更多的不仅仅是来自于创新，而且也有来自于风险控制、风险管理、法规遵循或者成本优化，这需要CIO要有警觉并进行关注。我们看到ICT发展的影响因素一个来自于云厂商，尤其变数是阿里云和阿里集团明年要做拆分，。这个我们是需要去关注的。因为对于整个ICT，阿里云毕竟占整个市场份额超过30%。最后一个是国产化，包括信创，这对于云厂商带来很大的挑战，如何实现“一云多芯”。很多国企都有针对未来几年的国产化的目标和指标，是否能实现？这在明年、后年相对比较关键。

季新苏想强调，其实再怎么转变，都是“人”的转变，我们未来是需要什么样的人？未来专家的类型不是说：“我在某个领域很强，不仅要在某个领域很强、而且是要有持续工程化能力。”开发、测试、运维需要团队协作，也需要场景、业务部门的一些创新。因此，企业需要是一个有效的沟通者，不仅沟通技术，而且沟通价值、沟通企业想要达到的效果。还有就是要作为一个终身的学习者，要不断地追新技术，了解技术的发展与演进。季新苏最后说，在拥抱新技术的时候，技术本身虽然有挑战，但是真的不是最难的，最难的是如何构建一个团队，要有持续学习和持续创新的能力。