F5 2025 应用战略现状报告显示，随着 AI 开始工作，谈话变成了行动

快速阅读: 《舀》消息，F5 2025应用策略报告显示，96%的组织已部署AI模型，AI在流量管理和成本优化方面的作用日益重要。尽管对AI信心增强，但安全性、运营准备度和API挑战仍存。组织需简化操作、标准化策略以最大化AI潜力，同时混合云部署持续增长。

F5 2025 应用策略报告揭示：从空谈到行动，人工智能开始发挥作用

2025年5月8日，星期四，上午12:46

新闻稿：F5

F5报告强调运营复杂性中的AI驱动转型

96%的受访IT决策者已部署AI模型，较2023年的四分之一大幅上升

澳大利亚悉尼，2025年5月8日—IT领导者正日益信任人工智能处理从流量管理到成本优化等关键业务任务，根据业内最全面的应用策略报告。

F5的2025应用策略现状报告显示，96%的组织正在部署AI模型，而2023年这一比例仅为四分之一。

同时，约七成受访者表示愿意将人工智能提升为核心业务操作的核心。约七成受访者（72%）表示希望利用人工智能优化应用性能，而59%支持使用人工智能进行成本优化并自动注入安全规则以缓解零日漏洞问题。

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“今年的SOAS报告表明，IT决策者对将人工智能嵌入运营越来越有信心，”F5杰出工程师洛里·麦克维蒂说。“我们正快速迈向一个AI被信任在组织核心自主运行的阶段，生成并部署代码以降低成本、提高效率并缓解安全问题。这就是我们所说的AIOps，现在它正在成为现实。”

运营准备度与API挑战依然存在

尽管对人工智能的信心增强，但SOAS报告也突显了几个持续存在的挑战。对于目前部署AI模型的组织来说，首要担忧是AI模型的安全性。

此外，尽管AI工具比以往更加自主，但运营准备度差距仍然存在。60%的组织感到被手动工作流拖累，54%认为技能不足是阻碍AI发展的障碍。

尽管对人工智能的信心增强，但SOAS报告也突显了几个持续存在的挑战。对于目前部署AI模型的组织来说，首要担忧是AI模型的安全性。

此外，几乎一半（48%）的组织认为构建和运行AI工作负载的成本是一个问题，较去年的42%显著上升。

更多组织表示尚未建立可扩展的数据实践（39%对比2024年的33%），并且由于潜在偏见或幻觉而不信任AI输出（34%对比27%）。然而，抱怨数据质量的人数有所减少（48%，低于去年的56%）。

API也是另一个关注点。58%的人表示它们已成为痛点，一些组织花费多达一半的时间处理涉及众多API和语言的复杂配置。与供应商API（31%）、定制脚本（29%）以及与票务和管理系统集成（23%）相关的任务被列为最耗时的自动化相关任务。

“组织需要专注于简化和标准化操作，包括优化API、技术和任务，”麦克维蒂说。“他们还应认识到，AI系统本身非常适合通过生成和部署策略或解决工作流问题来自主应对复杂性。操作简单化不仅是AI依赖的东西，也是它自身帮助实现的目标。”

混合应用部署占主导地位

与AI需求增长同步的是对混合云架构更大的依赖。

根据SOAS报告，94%的组织正在跨多个环境（包括公共云、私有云、本地数据中心、边缘计算和托管设施）部署应用程序，以满足不同的可扩展性、成本和合规要求。

因此，大多数决策者认为混合环境对其运营灵活性至关重要。91%的人认为采用多云的最大好处是适应不断变化的业务需求，其次是提升应用弹性（68%）和成本效益（59%）。

混合方法同样反映在AI工作负载的部署策略中，51%的组织计划在未来一段时间内将模型用于云和本地环境。

值得注意的是，79%的组织最近将至少一个应用程序从公有云迁回本地或托管环境，理由是成本控制、安全顾虑和可预测性。这与四年前的13%相比大幅上升，进一步凸显了避免过度依赖公有云的重要性。

然而，混合模式对某些组织来说可能是个头疼的问题。53%的受访者提到不一致的交付策略，47%提到割裂的安全策略，这些都是主要问题。

“虽然在不同环境和云提供商之间分散应用会带来挑战，但保持云无关特性的好处不容忽视。现在比以往任何时候都更清楚，混合应用部署方式将长期存在，”F5市场和竞争情报总监辛迪·博罗维奇说。

亚太及日本地区AI采用与挑战—主要亮点：

AI网关兴起：

近半数亚太及日本地区组织（49%）已经使用AI网关连接应用程序与AI工具，另有46%计划在未来12个月内这样做。

AI网关的主要应用场景：

在使用AI网关的组织中，最常见的应用包括保护和管理AI模型（66%）、防止敏感数据外泄（61%）以及监控AI流量和应用需求（61%）。

AI网关的主要应用场景：

数据与信任挑战：

超过半数（53%）面临数据质量不完善的问题，45%因构建和运行AI工作负载的成本高昂而受阻。

混合复杂性：

AI部署的混合模式引入了障碍，79%的组织提到不一致的安全政策，59%强调交付不一致性，16%面对操作困难。

迈向可编程、AI驱动的未来

展望未来，SOAS报告建议，旨在充分释放AI潜力的组织应专注于创建可编程的IT环境，标准化和自动化应用交付与安全策略。

到2026年，AI预计将从孤立任务转向端到端流程协调，标志着IT运营环境向完全自动化转变。配备自然语言界面和可编程能力的平台将越来越多地减少对传统管理控制台的依赖，以空前的精确度简化IT工作流。

展望未来，SOAS报告建议，旨在充分释放AI潜力的组织应专注于创建可编程的IT环境，标准化和自动化应用交付与安全策略。

“灵活性与自动化不再是可选的——它们是应对复杂性和大规模推动转型的关键，”博罗维奇强调。“建立可编程基础的组织不仅能够增强AI的潜力，还能制定IT战略，能够在现代时代进行扩展、适应并提供优质的客户服务体验。”

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