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在2025年这个充满变革的年份，数据与人工智能的结合正以前所未有的速度重塑全球商业格局。对于中国的跨境企业而言，如何有效驾驭这一趋势，构建自身的核心竞争优势，已成为决定未来发展的关键。数据，被普遍视为企业在新时代的重要“护城河”，它既是防御性壁垒，也是驱动代理式AI（Agentic AI）和生成式AI（Generative AI）的强大能量源泉。然而，尽管有高达95%的企业高管表示计划在未来三年内（即到2028年前）将自身转型为AI和数据驱动的平台，其中七成更希望在2025年内实现这一目标，但实际操作中，只有约13%的企业能够真正有效地维护并不断充实其“数据护城河”。这些先行者在代理式AI和生成式AI的投资回报上是其他企业的五倍，并且能够将更多的AI应用主流化。而其余大多数企业，尽管雄心勃勃，却往往发现自己挖的“壕沟”如同无底洞般迅速干涸。

那么，究竟是什么因素将这些成功者与仍在探索中的企业区分开来呢？近期一项海外研究深入剖析了这一现象，并总结出以下三个关键洞察，它们为中国跨境行业的从业者提供了宝贵的参考。

数据主权：构建“护城河”的基石

很多企业在构建“数据护城河”时，最常犯的第一个错误是未能将数据主权视为一项根本性需求。一个“漏水”的护城河，非但不能提供保护，反而会成为企业的负担。在当下语境中，如果企业无法实现数据的集中管理、安全保障，以及在不同系统之间受控的访问，那么它们就缺乏构建防御体系和驱动AI发展的基本“原材料”。

在那些成功的13%企业中，超过九成的领导者将数据主权提升到任务关键级的优先地位。在实际运营层面，拥有数据主权意味着企业能够自主决定数据和AI的运行地点、使用权限以及遵循的规则——并且这些规范能够一致性地应用于多云环境、自有数据中心及边缘计算节点。这确保了数据能够实时可用，在各职能部门间顺畅集成，并受到严密保护以防滥用。

相比之下，那些尚未成功的企业则未能充分认识到数据主权的极端重要性。它们往往还在尝试零散的解决方案，导致其AI项目能够超越实验阶段或初期试点并取得成功的几率不足一成。这一教训十分深刻：正如某行业专家凯文·达拉斯所强调的，“企业在展望由AI驱动的‘护城河’之前，必须首先明确，拥有、保护和管理自身数据，是一切上层建筑得以建立的基础。”对于中国跨境企业而言，这意味着需要清晰界定数据的所有权、处理权和使用权，特别是在面对不同国家和地区的数据合规要求时，数据主权的保障尤为重要。

数据治理：将碎片连接成整体的“粘合剂”

第二个主要障碍在于数据治理的缺失或不足。许多企业错误地将数据治理仅仅视为合规性要求之后才能考虑的问题，而实际上，它恰恰是将实验成果转化为规模化生产力的关键环节。

在实验室环境中，AI实验往往依赖于合成数据或隔离的数据集。然而，当这些实验进入真实世界时，数据通常是复杂、受规制且动态变化的。面对日益严格的法规和合规义务，数据治理从“锦上添花”变成了“生死攸关”的必要条件。但相关海外研究指出，许多旨在发展成为数据驱动平台的企业，在构建其主权架构时，往往忽视了安全和治理等关键要素。

这解释了为何许多创新实验最终未能走出实验室。缺乏涵盖安全、外部交互、数据质量以及混合操作的治理框架，即使是最具创新性的代理式AI原型，在真实世界的严苛条件下也可能功亏一篑。与此形成鲜明对比的是，那些成功的13%企业更有可能采用混合架构——其40%甚至更多的业务负载跨越多种环境运行。值得注意的是，其中近五分之一的企业还在使用Postgres®等开源数据库来管理关键业务负载。

正如凯文·达拉斯所指出的，“治理层正是将代理式AI和生成式AI从孵化阶段推向主流生产的关键。它将所有碎片有机结合，为企业构建一道真正发挥作用的‘护城河’。”对于中国跨境企业来说，健全的数据治理体系不仅是确保合规、规避风险的必需，更是提升数据资产价值、加速AI应用落地的核心能力。

生态系统思维：以平台化视角构建“数据高地”

大多数企业之所以未能成功，最后一个原因更多是文化层面的，而非技术层面。它们往往以零散的视角看待问题，而非从整体平台的高度进行规划。许多公司将AI项目设计为独立的、分散的计划，希望在一个领域取得成功后能够复制到其他地方。其结果常常如同燃放烟花——短暂的绚烂之后，却缺乏持久的驱动力。

相比之下，那些成功的企业从一开始就着眼于规模化设计。它们的代理式AI和生成式AI项目旨在跨职能部门运作，并具备支持广泛应用和普及的架构。这种前瞻性思维使它们能够将主流AI应用范围扩大一倍，并以更高的密度进行部署——在成功的企业中，AI项目在主流应用中的普及率达到66%，而在那些不太成功的企业中，这一比例仅为一半。

这种生态系统思维与历史经验不谋而合。中世纪的城堡从最初简陋的围墙营地，逐步演变为复杂的城市中心。它们的护城河不仅仅是防御屏障，更是贸易的通道，是周围社区的生命线。最好的城堡往往建在高处，以提供更广阔的视野和控制力。同理，那些将AI和数据“护城河”视为一个安全、集成且可扩展的生态系统来构建的企业，便能抢占“数据高地”。它们能够更清晰地洞察机遇与风险，并更有效地进行防御和利用。

凯文·达拉斯解释道：“最出色的AI‘城堡建设者’，其运营基于统一的平台，数据与AI协同工作，常常采用混合架构。这种架构能够实现工作负载在云端、本地数据中心和边缘环境间的无缝迁移，从而在合规性、效率、性能和韧性方面达到最佳状态。”这为中国跨境企业提供了重要启示：在全球化竞争中，整合资源、构建跨区域、跨业务线的统一数据与AI平台，将是赢得未来竞争的关键。

攀登“数据高地”：全球洞察与中国机遇

全球范围内的这些数据差异颇具启发性。成功率并非均衡分布。例如，在英国，仅有10%雇员超过500人的公司成功地将数据转化为“护城河”，而在阿联酋和沙特阿拉伯，这一比例则达到了17%。然而，成功的模式却具有普遍性。无论是欧洲、亚洲还是中东，数据主权、治理和生态系统思维，都是区分那13%成功者与其余企业的关键。

紧迫性与日俱增。随着大多数企业决心在未来三年内（到2028年前）成为AI和数据平台，并且其中七成希望在2025年内就看到成果，这场“护城河”建设竞赛已然拉开帷幕。但除非企业将数据主权视为根基，将数据治理视为粘合剂，并将生态系统设计作为蓝图，否则大多数企业最终可能只会挖出无法蓄水的壕沟。

数据主权并非意味着孤立，而是关乎掌控。就像中世纪护城河上的桥梁，数据主权允许企业有选择性地向外部世界开放，从而兼顾贸易与防御。在生成式AI和代理式AI的时代，这些“桥梁”至关重要。

最终的结论虽然听起来并不浪漫，却极具现实意义：如果数据要成为企业的“护城河”，那么就必须妥善构建——否则，就有可能被那些正确建设“护城河”的竞争对手远远甩在身后。中国跨境从业者应密切关注这些全球动态，积极探索如何在实践中落地数据主权、强化数据治理、培养生态系统思维，从而在AI浪潮中占据有利地位。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cross-border-ai-13-firms-5x-roi.html