SAP商业AI通过网信备案：企业落地AI五问

近日，广东省网信部门公示了新一批生成式人工智能服务备案名单，中数通信息有限公司“CDC商业AI”正式通过网信部门合规备案。

作为SAP云服务在中国的运营方，中数通此次完成CDC商业AI生成式人工智能服务备案，为相关企业级 AI 服务的本地化部署与规范运营提供了进一步支撑。

结合SAP与阿里此前围绕SAP AI Core、通义千问模型接入及本地化生成式 AI 应用展开的合作探索，此次备案释放出SAP商业 AI 相关能力加快在华落地的积极信号。

CDC 商业 AI 在国内过审，带来了SAP商业 AI 中国本地化服务的新进展；但服务端条件向前一步，并不意味着企业端已经做好准备。真正决定AI 能否落地的，仍是流程、数据、治理、责任归属与价值衡量。

从“ AI 服务是否可用”，走向“企业能否把 AI 用好”，我们还要考虑以下五个问题：

Q1:我们企业的 AI 使用目前处于什么阶段？

A: 大多数公司都在某处用着 AI，但把它推广到整个企业的不足一半。生成式 AI 的普及把试验推到了几乎所有职能,而把 AI 嵌入核心工作流的进度要慢得多。麦肯锡2026年调研显示，企业级规模化使用率为44%，在营收十亿美元以上的企业中升至 54%，而规模较小的组织约为三分之一。斯坦福 2026 年 AI 指数揭示了这道成熟度鸿沟的另一面：即便通用 AI 的使用渐成主流，智能体在许多业务职能中的部署仍然有限。

Q2 为什么企业 AI 无法规模化使用?
A: AI 使用常常无法规模化，原因在于：生产部署会引入一系列问题——工作流、角色、治理与问责。试点可以证明”模型能跑”，却证明不了它与日常运营的贴合程度。德勤2026年脉搏调研的数据量化了这道裂缝：48%的受访者在引入 AI 时，没有重新设计其周边的工作流与角色；报告在规模化层面完成重设计的，只有12%。麦肯锡的研究同样发现，尽早重设计工作流的组织，报告创造价值的可能性高出5.3倍。

Q3 企业 AI 落地使用应该由谁负责?
A: 企业 AI 的落地，通常由业务负责人与负责交付、数据、安全和架构的技术团队共同承担。业务负责人带来识别 AI 价值点所需的流程知识与问责，IT 与数据团队则提供技术地基。麦肯锡对”AI 赢家”的研究同样把治理、人才与决策权列为运营模式的差异化因素。在更成熟的部署中，所有权往往会超出实施技术的团队，扩展到更广的范围。

在Acloudear看来，SAP商业 AI 完成在华备案是重要的合规进展，也是迈向实际应用的新起点。企业级 AI 能否真正融入业务、持续创造价值，不只取决于模型能力，更取决于数据质量、流程标准化与治理机制是否到位。

这一判断，在我们服务的众多SAP项目中反复得到印证：AI 不是在现有系统之上简单增加一个功能，而是要建立在标准化的数字底座之上，与业务流程、数据口径和权限体系协同设计，让每一项 AI 能力，都有可靠的数据支撑、清晰的流程承接，以及可衡量的业务结果。

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