近日，商业与技术洞察公司Gartner预测，到 2030 年，中国 80% 的本地 AI 基础设施将采用本土研发的 AI芯片，而目前这一比例仅为 20% 。

Gartner研究总监金玮表示：“美国政府对高性能AI加速器和先进半导体制造技术实施出口限制，推动了中国自主AI芯片的研发。作为回应，中国政府在本地 AI基础设施投资中强制要求实现自给自足， 为国内 AI芯片供应商创造了庞大、受保护且较为稳定的市场。”

中国半导体企业已具备替代全球领先厂商的 AI芯片设计能力。中国 AI芯片企业采用了与算法高度契合的芯片架构（ AASA ），该架构专门针对 AI工作负载（尤其是推理任务）进行了优化。

与此同时，众多AI芯片厂商正在中国市场展开激烈竞争，争夺市场份额和商机。这种竞争会促进系统层面的优化，加快新AI解决方案的发展。中国具有广泛包容性的 AI 生态系统，包括基础模型、AI应用、开发平台和基础设施，将为性能进步提供有力支撑。中国丰富的AI人才储备也为 AI 发展提供了关键的人力资源保障。

基于此，首席信息官（CIO）必须：

与中国芯片厂商及开源生成式AI模型提供商合作，评估并采用针对本地需求优化的 AI解决方案，利用与算法高强度契合的芯片架构，提升开放式生成式 AI 模型的推理效率。

通过量化产品性能、路线图与自身需求的契合度、供应链韧性、对系统效率的提升作用，以及厂商的财务实力，评估中国本土AI芯片厂商在 AI 基础设施平台中的可行性。

针对特定工作负载的主权AI需求，评估或对标中国AI解决⽅案。以开放式生成式AI基础模型为基础，结合自身需求进行模型微调，从而减少对市场上垄断厂商的依赖。

到 2029 年，大型中国企业中，AI智能体将承担超过 40% 的 IT 运营任务，极大提升效率，而目前这一比例还不到 1% 。

Gartner研究总监金玮表示：“在大型中国企业中，由于系统复杂、流程繁琐以及跨部门协作难题， IT运营效率通常较低。许多 IT 团队正积极探索利用AI智能体来解决技术问题并提升运营效率。具体做法是，以对话式AI为切⼊点，通过与监控工具交互，实现跨多个运营工具的问题分流、分类及初步处理。同时，主流基础设施技术厂商也正将 AI智能体集成到自身工具中，帮助IT团队简化运营流程。”

基于此，首席信息官（CIO）必须：

优先在简单且定义明确的任务中试点单一智能体系统，先积累经验、验证功能，待成熟后再逐步扩展到复杂的多智能体架构。

初期应建立完善的治理机制，包括 “ 人工介入” 框架和明确的运行时安全护栏，以管理智能体自主带来的固有风险，并为未来逐步实现更高水平的半自动或全自动能力做好准备。

务实推进投资，制定详细的路线图，将关键里程碑与可衡量的业务成果（如效率提升和韧性增强）挂钩，以有效展示投资回报。