AI已走出实验室：F5报告显示，78%的企业现已将AI推理作为核心业务运行

《2026 年 F5 应用策略现状报告》显示，生产环境中的 AI 模型和智能体 AI 趋势正在从根本上改变企业在混合多云环境中交付应用并保障应用安全的方式

西雅图，F5（纳斯达克股票代码：FFIV）致力于交付和保护每个应用及API，今日发布了年度《应用策略现状（SOAS）报告》。报告显示，人工智能已跨越一个关键门槛：它不再是实验性项目，而是生产工作负载，需要像任何关键任务系统一样接受严格的运营管理。该研究基于全球数百位企业IT和安全负责人的反馈。结果显示，78%的组织目前正在自行运行AI推理。这清楚表明，随着AI成为业务运营的核心，企业正选择增强掌控力，而非追求便利性。

这些研究结果发布之际正值关键时刻。93%的组织在多个云环境中运营，86%的组织将应用分布在混合多云环境中，AI工作负载的交付与安全保障复杂性已达到新的转折点。

F5首席产品官Kunal Anand表示：“AI已从实验阶段迈向实际运营。现在的问题不再是企业是否会使用AI，而是能否可靠、安全且规模化地运行AI。今年的数据表明，趋势已发生明显转变：AI推理正成为企业的核心业务。这意味着，AI交付如今面临的是流量管理挑战，而AI安全如今面临的是治理与控制挑战。越早认识到这一转变的企业，就越能更快、更稳妥地采取行动。”

2026年报告的主要发现

AI已投入实际运营，而非停留在实验阶段

AI不再是引人注目的实验，也不再只是未来需要考虑的问题；它已成为深度融入日常业务成果的运营现实。目前，各组织平均需要协调生产环境中的7个AI模型，77%的组织表示，推理（即运行经过训练的模型以生成输出）已成为其主要的AI活动，超过模型构建和训练。这一转变凸显了AI系统运营治理的重要性：将推理作为一种可管理、由策略驱动的工作负载，集成到应用堆栈中，并使其满足与其他生产系统相同的架构、安全性和可扩展性要求。

AI即服务策略已被视为存在风险

AI即服务策略被普遍认为存在风险，且与现代企业的实际需求不符。仅有8%的组织完全依赖公共AI服务。绝大多数组织都在构建多元化的模型组合，因此需要采用先进的路由、故障回退和策略控制机制，以管理成本、准确性和可用性。

混合多云已成为新的交付标准

这反映了多云、多环境运营的整体趋势：93%的企业采用多云架构，86%的企业在本地、公有云和托管数据中心环境中运行应用。同样，AI工作负载也需要高级路由、回退和策略控制，以优化成本、准确性和可用性。如今，要应对现代AI和应用部署的复杂性，必须在不同环境中实施统一的交付、安全和治理策略。

管理此类多样化基础设施的复杂性固然至关重要，但还必须辅以精准的跨环境边界控制，以确保无缝集成、一致的策略执行和统一的安全策略。二者兼顾有助于减少孤岛、尽可能降低运营中断，并实现规模化治理，使企业能够优化成本、准确性和可用性，同时充分发挥混合多云系统在AI和应用部署中的潜力。

AI安全与治理现已成为系统性要求

随着AI系统进入全面生产阶段，安全已成为整个企业的优先事项。报告显示，88%的组织曾面临AI相关的安全挑战，98%的组织则在为智能体AI做准备。这类自主系统与人类用户一样，需要身份、权限和防护机制。因此，安全边界已扩展至提示词、令牌和身份层，传统模型已不足以应对，必须对每一层实施治理。

提示词层和令牌层：驱动AI交付的控制点

报告显示，AI工作负载管理正在发生重大转变，控制点正转向提示词、令牌和API。近29%的组织将提示词层视为主要交付机制，另有23%的组织优先采用令牌层来实现交付和安全防护。对这些层实施治理，是优化成本、性能和安全性的关键，可帮助企业相较于仅关注基础设施的组织获得竞争优势。

为何重要

《2026 年应用策略现状报告》以数据为依据，深入分析了重塑企业技术格局的多重力量：AI 的快速运营化、混合多云的长期存在，以及不断演变的威胁形势。这些变化要求企业重新思考安全与控制。

AI成熟度正迅速成为衡量运营韧性和竞争地位的一项量化指标。企业若能在运行AI的每个环境中投入建设可观测性、身份验证和统一控制能力，就能将AI的潜力转化为持久的业务价值。

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