世界正迈入数字基础设施发展的关键转折点。人工智能已从实验阶段走向普及，一个全新的运营范式也随之逐步成型 —— 在这个范式中，智能体将取代应用程序，成为数字价值创造的核心引擎。智能体人工智能时代的曙光已然来临，而其成功与否，归根结底取决于一项关键要素：坚实可靠、智能敏捷且具备可扩展性的基础设施。

数十年来，基础设施战略的核心始终围绕效率展开 —— 即提升信息技术系统的速度、降低成本并提高可靠性。但人工智能的崛起正推动一场跨越式变革。IDC《2026 年全球信息技术产业未来展望》预测，到 2028 年，近半数的信息技术产品与服务交互将由人工智能智能体主导。这些系统不只是简单地实现任务自动化，更能基于具体场景进行推理、协同并自主决策，还能持续从数据中学习，助力改善业务成果。

要支撑这场变革，就需要具备自主决策能力的基础设施。IDC《数字基础设施的未来》研究报告显示，到 2029 年，70% 的新一代操作系统将内置基础设施运维智能体与模型上下文服务器，以此提升系统效率、保障安全并推动可持续发展。简言之，我们正从 “人工操作的系统”，迈向 “自主运行的系统”。

生成式人工智能与智能体人工智能的爆发式增长，正引发全球范围内的基础设施革新。企业与超大规模云服务商纷纷着手打造 “人工智能工厂”—— 这是专为高密度、图形处理器驱动的工作负载量身设计的新一代数据中心。美国面向人工智能的新一代数据中心投入，在三年内实现了三倍增长；相关预测显示，到 2030 年，人工智能算力需求将以每年 33% 的速度持续攀升。

IDC 近期发布的《私有人工智能基础设施系统市场格局报告》揭示了这一趋势的重要性：随着人工智能工作负载规模不断扩大，企业需要采用能平衡性能、成本与管控能力的混合架构模式。戴尔科技、慧与（HPE）、思科等行业领军企业正积极响应市场需求，推出一体化私有人工智能系统。这类系统将计算、存储、网络以及模型管理软件深度整合，构建成安全合规且与云架构兼容的平台。它们构成了企业级人工智能的核心支柱，尤其适用于对数据主权、安全性与延迟性要求严苛的场景。

人工智能基础设施的大规模建设，也在不断考验着物理层面的承载极限。高密度图形处理器集群的单机架功耗可达数十千瓦，带来了前所未有的电力需求压力，同时也倒逼液冷技术与电网优化方案加速创新。IDC 预测，到 2030 年，70% 的新建液冷部署项目将遵循开放标准，这一举措将提升设备兼容性，并使部署成本降低三分之一。基础设施的瓶颈正从算力本身，转向电力供应与冷却技术，这让可持续发展不再只是环境、社会和治理（ESG）层面的议题，更成为企业运营的刚性需求。

智能体人工智能并非孤立存在，它依赖一套横跨数据中心、云端与边缘端的数字协同架构。IDC 预计，到 2027 年，80% 的企业将部署分布式边缘基础设施，以支持低延迟的人工智能推理任务；75% 的企业将采用面向互联的网络架构，保障人工智能工作负载的安全运行与协同调度。自动化、智能化与互联技术的深度融合，正为自主化信息技术运维铺平道路 —— 未来，人类将始终参与决策流程，但不再需要介入繁琐的日常操作环节。

中东地区乃至全球的首席信息官（CIO）正站在两大变革的交汇点：一是基础设施的现代化升级，二是智能体驱动型企业的崛起。这场变革中的赢家，将是那些不再把人工智能基础设施视为成本中心，而是将其当作核心催化剂的企业 —— 正是这套智能支柱，能让智能体、数据与人类实现无缝协作。

在 2026 年 IDC 首席信息官峰会上，我们将深入探讨，具备前瞻视野的企业领导者如何重塑基础设施架构，为智能体时代筑牢安全、可持续且可扩展的根基，助力企业向智能型组织转型。因为在智能体人工智能时代，基础设施不再只是支撑创新的平台 —— 它本身就是创新的核心。