近日，Gartner研究副总裁季新苏（Kevin Ji）就Gartner发布2024年中国信息与通信技术成熟度曲线接受媒体采访，采访文章全文如下：
来源/通科网
作者/赵法彬
近日，Gartner发布了2024年中国信息与通信技术成熟度曲线，Gartner研究副总裁季新苏（Kevin Ji）对该曲线进行了解读，并且认为首席信息官（CIO）必须更加关注成本优化、IT业务连续性和安全性。
Gartner研究副总裁季新苏（Kevin Ji）
季新苏表示，Gartner发布的2024年中国信息与通信技术成熟度曲线，是偏重从IT整体管理来看“我们应该关注哪些技术”，是从CIO视角做这样的优先级排序去遴选的。这个曲线融合了开发、基础设施、安全和大数据相关的一些研究，它是基于市场调研来看到底哪些技术对于客户有关注，当然，我们也会加入关注中国市场分析师团队集体的一些观察与输入，例如，我们会觉得有些技术对于客户未来是有一些帮助或者有一些影响的，就会把这些技术加进去。
季新苏强调说，曲线里面的一些技术虽然变成主流，但是真正成为业界的主流可能会有一定的滞后。并且我们之前统计过超过60%的初始热门技术最终没有走到主流，中间有很多时候是从“亮点”往下走到“幻灭期”以后就部署不下去了，区块链、元宇宙都是类似于这样的逻辑，而像云计算这样能够走到主流、并且能够全行业普适的技术不到四成。
基于CIO优先任务清单，该曲线将相关关键技术划可以分为三类领域。季新苏解读说，一是需要关注的新兴技术，包括GenAI技术、国产AI芯片等。二是成本优化和运营效率。客户对于成本优化的需求和运营维护需求相对比较高，今年存在一些经济不确定性，所以CIO在相关方面的支出越来越谨慎。三是系统韧性与安全，我们现在看到客户对于安全、可靠性有很大的诉求。
（1）新兴技术。生成式人工智能（GenAI）会构建出一些新的能力，它是一个大的框架，里面包含很多技术，其中核心技术是大语言模型。GenAI面临四个挑战：一是准确度。IT运营或者管理其实对于安全性、准确性的要求是比较高的，所以安全性是比较大的挑战。二是数据的隐私性。怎么样保证在构建便利AI条件的情况下来平衡安全性、隐私性，这是比较大的挑战。三是安全。AI会打破一些边界，有的客户拿到一些文档或者会议纪要的录音直接上传到GenAI去让它做一个会议总结，这对于安全性来讲是比较大的挑战。四是知识产权。用GenAI生成一些图象、构建一些能力，到底算不算我知识产权的一些边界？GenAI需要花很大的投入和资源的，目前是“如何提高使用效率”，我觉得更“是不是经济”也是比较重要的长远考虑因素。
在曲线里面，一方面，国产人工智能芯片是上升的；另一方面，生成式人工智能（GenAI）是下降的。越来越多的客户需要去买国产人工智能芯片，让整体市场的热度不断提升。但是对于GenAI有一个下降的趋势是因为没有太多的实例和场景支撑这件事情去往下延伸。在真正找到比较好的一些应用场景之前，其实我觉得GenAI整体可能会慢慢跌落低谷、这也是一个普适的技术落地的方案，但是可能需要一些时间、就是未来1-2年。目前来讲，还是在试错和考虑的过程当中。
（2）成本优化和运营效率。Gartner做CIO调研的时候，今年之前IT预算都是涨，但是2024年IT预算是“-0.8%”，这就意味着IT的预算是在整体控制并有所收缩的。我们还发现增长比较多的是GenAI和AI相关的基础设施投入，有60%的客户（40多人参加调研）预算是低于500万元的，所以整体预算对于AI的投入目前是相对比较保守的，不是大手笔来做。我们通过跟一些客户沟通发现现在的创新是有的，但是现在更多的是看短期有产出的创新，而不是为了创新对风险有比较大的容忍度。数据中心尤其会面临挑战，因为整体IT预算里面可能60%-70%是放到数据中心里，这个有可能是维持现有数据中心运行，也有可能是投入新的机器去支持新项目，所以说这方面是会非常关注，而中间有一些技术（Low-Code/No-Code）会比较有关注。Low-Code/No-Code背后的逻辑是“能不能把整体IT的能力用业务能够使用的语言或者业务能够使用‘拖拉拽’的方式来让业务自己去构建自己想要的数据”。
我们现在看到客户成本的优化不是一个短期的逻辑，可能会分三个周期：一是对于技术的提升，即资源效率的提升。例如，我看到一个场景，不需要开大机器、变成小机器就可以来做效率的提升了，或者把一些机器关掉就是效率提升。二是对于资源使用率提升。例如，存储可以原来独享变成共享，这样可以把资源使用率提升。还有就是类似于Low-Code/No-Code，其实是解决流程打通工单的一些问题、把整体组织效率提升。三是整体组织效率提升。我们看到不同的客户对于整体诉求是不一样的，越成熟的客户其实前两个做的越好，可能越追求后面的一些效率的提升。
（3）系统韧性与安全。如何来确保系统的高可靠？我们第一次感觉到客户对于“可靠性”的关注要超过了对于“创新性”的关注。50%的客户云原生其实都没有达到他们预期的目的，具体有以下原因：一是成本；二是业务部门不买账（觉得杀鸡用牛刀）；三是组织的一些竖井式导致云原生效率没有提升；四是引入新系统的脆弱度导致整个系统不稳定；五是很多技术栈很难通过云原生技术构建。虽然有些客户号称上了云原生且云原生项目做完了，但是整体本身还是一个不断演进的过程。我们想强调的是：云原生技术更多是对于一些风险的管控，而不是仅仅敏捷。
最后，季新苏总结说，一是交付敏捷很重要，但是“系统稳定”其实我们现在看到比“交付敏捷”更重要。二是说这件事情不仅事关到基础设施，也事关到整个开发链条和应用链条，就是说我应用的整体架构会改变，我的应用生命周期的管理会改变、会越来越敏捷；最主要、最难的是组织的一些调整，这个是CIO面临的一些挑战，如何在成本节约的情况下来改变组织的能力提升与可靠性，这是我们现在看到2024年相对比较大的主旋律，也是除了GenAI去拥抱以外，CIO面临的重要挑战。
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