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AI赋能IT后市场,带来供需两侧痛点问题新解法|AI洞见

第一新声  · 公众号  ·  · 2025-01-21 18:07

正文


2023年以来,我国人工智能产业发展极为迅速,2024年中国AI大模型的商用进程显著加速。根据第一新声研究院不完全统计,2024年全年公开的AI大模型中标项目已超过1000个,整体应用市场规模接近157亿元。

在AI技术快速发展、市场不断变化背景下, 第一新声研究院推出专栏《第一新声研究院 | 洞见系列》, 本专栏将深入探讨当前AI产业面临的关键问题、市场趋势、技术趋势、应用场景和市场现状等各维度问题,提供前沿的洞察和业内专家的观点分享。


AI系列之IT后市场

第一新声联合ITSU、信通院共同发起的 《2024年中国IT后市场发展研究报告》 正在编制中,第一新声研究院通过对大量IT后市场服务商、央国企客户的调研发现,当前中国IT后市场面临以下主要问题:

  • 需求侧主要问题有: (1)业务连续性与系统可用性要求不断提升;(2)IT后市场投入持续增加;(3)优质供应商选择难度大。

  • 供给侧主要问题有: (1) 市场竞争愈加激烈;(2)服务标准较为混乱;(3)服务商利润空间被不断压缩;(4) 技术更新与人才问题。

01
IT后市场主要面临的问题


需求侧 问题一

业务连续性和系统可用性要求不断提升

随着IT系统在企业运营中的核心地位不断加强,业务对系统的依赖度愈发加深。因此,业务连续性和系统可用性的要求也在持续提升。任何小的系统故障都可能导致业务中断,甚至造成不可挽回的损失。

需求侧 问题二

IT后市场投入持续增加

随着企业规模的不断扩大,IT系统的复杂性和依赖性也在增加,相应的IT后市场服务投入也在不断增加。企业必须投入更多资源以确保IT系统的稳定运行,这为后市场服务提供商带来了更大的市场需求,但同时也对成本控制提出了挑战。

需求侧 问题三

优质供应商选择难度大

在IT后市场,供应商数量众多且能力参差不齐,如何从中选择出专业能力强、服务质量高的优质供应商成为企业的一大难题。特别是在IT后市场服务涉及多个专业领域时, 企业需要花费更多时间和精力进行筛选,确保选择到最合适的合作伙伴。

供给侧 问题一

市场竞争愈加激烈

随着IT后市场需求的增加,越来越多的供应商进入市场,导致竞争变得愈加激烈。虽然市场需求庞大,但随着参与者增多,供应商之间的竞争压力也在不断加大。

供给侧 问题二

服务标准较为混乱

IT后市场服务涉及众多专业领域,且各领域间的业务形态和需求差异较大,这导致服务标准的制定相对混乱。 缺乏统一的行业标准,使得不同服务商提供的服务质量参差不齐 ,给企业选择合适的服务商带来了较大挑战。

供给侧 问题三

服务商利润空间被不断压缩

由于市场竞争的加剧,很多IT后市场服务商的利润空间正在被压缩。企业为了降低成本,往往倾向于选择价格较低的服务商,这使得供应商在服务质量和价格之间的平衡变得更加困难。此外, 随着AI等新技术的引入,很多传统服务商面临着技术更新的压力,进一步影响了其利润空间

供给侧 问题四

技术更新与人才问题

  • 技术更新迭代速度加快
    IT后市场涉及的领域技术更新速度非常快,尤其是随着人工智能、大数据等新兴技术的快速发展,企业对于IT服务的技术要求不断提高。

  • 新兴人才短缺
    当前市场上符合要求的人才相对匮乏,人才流动性大,导致企业在招聘和培养合适人才方面面临着巨大的挑战。

对于未来行业发展的增长趋势、行业特征和渠道特点等方面,第一新声研究院总结并给出了 2025年中国人工智能在IT后市场的四大典型应用场景 ,具体内容如下:


02
AI赋能IT后市场


应用场景一

预测性维护


随着中国企业特别是国企对数字化和IT系统的依赖日益加深,业务连续性的需求变得越来越重要。系统故障或设备出现问题可能会直接影响到业务流程,甚至造成整个项目的停滞。

传统的维护方式通常依赖于定期检查和设备故障后的反应,而预测性维护则通过对设备运行数据的深度分析,提前预见到设备可能的故障风险。


策略: AI系统通过实时监测设备的各项运行参数,并结合历史数据进行智能分析,能够准确预测设备何时、什么情况下可能出现故障,从而提前进行维护,避免突发停机,减少生产中断。 例如,在许多工厂中,AI可以通过监测机器的温度、震动等数据,预测设备故障的概率,并及时发出预警,减少不必要的维修和生产停滞。 这种方法大大提高了设备的可靠性,并 企业节省了大量的维护成本,确保了业务的连续性。

应用场景二

自动化运维

在企业规模不断扩展以及IT系统逐渐增多的情况下,自动化运维可以减轻人工负担,提高运维效率,使得IT人员可以更专注于处理复杂的技术问题,优化业务运作流程。

自动化运维是AI技术在IT后市场中的另一个关键应用。AI通过自动化脚本和工具, 实现常规、重复性运维任务的自动执行 ,如日志分析、资源监控和故障排除等。

与传统的人工运维模式不同,自动化运维大大提高了运维效率,同时减少了人为操作带来的误操作风险。

例如,AI能够自动分析系统日志,识别异常行为并执行预定的故障排除步骤。通过这种方式,AI不仅可以提升系统的响应速度,还能有效降低人为失误对业务运作带来的影响。

应用场景

自动故障排查

AI系统在自动故障排查中的应用,能够收集故障发生时的各种现象及相关数据,并自动执行诊断程序。通过对设备状态、错误日志和网络数据包等信息的分析,AI能够精准定位问题源,迅速查明故障根源,减少恢复时间,提升效率。
比如在大型数据中心,IT系统可能会出现复杂的故障,需要耗费大量时间和精力来排查根本原因。AI通过智能分析系统日志,能够自动发现潜在问题,并提供详细的故障报告,帮助运维人员快速找到解决方案。通过自动化的故障排查,企业可以显著缩短停机时间,保证业务系统的持续稳定运行。

应用场景

智能监控与优化

AI技术能够 实时 监控网络资源、计算资源 等多个维度的数据,并根据需要 动态优化资源配置 。AI能够通过分析实时数据,如网络延迟、丢包率和计算负载等,智能调整资源分配, 确保系统性能的稳定性和高效性。
通过资源调度,AI帮助企业应对流量高峰,同时避免不必要的资源浪费。AI的智能监控和优化不仅提高了IT系统的性能,还帮助企业在 高峰期间保持业务的连续性 ,保障了客户的使用体验。


如对此研究感兴趣想进一步深入沟通,或欲了解第一新声研究院相关研究, 联系小严 (微信:beijingkim2020)


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