迈入AI时代，我们正处于一个独特的十字路口。尽管创新步伐不断加快，但仅仅创造下一个大事物已远远不够。更重要的是，我们要创造正确的事物，而这意味着要了解客户当前的需求和处境。
多年来，F5始终密切关注客户在应用交付和安全方面的需求，包括客户面临的机遇与挑战。这些研究成果汇集于我们每年发布的《应用策略现状报告》。该报告围绕一系列亟待解决的问题，对全球IT决策者开展调查。
这项研究帮助我们了解各组织所处的混合、多云环境正日益复杂，也为我们打造F5 Application Delivery and Security Platform提供了指引。该平台功能覆盖广泛，旨在助力客户在AI驱动的混合多云时代取得成功。它立足客户现状，提供恰当的解决方案。
我很高兴地宣布，我们的《2025 年应用策略现状报告》现已发布。这是我们的第 11th份年度报告，其中涵盖了多项重要趋势，值得阅读全文。以下是其中令我印象深刻的三项发现：
1. 对自动化的信心日益增强。
随着组织对自身数据的信心不断增强，越来越多的决策和执行工作正转向自动化程度更高的流程，其中包括由AI驱动的流程。事实上，数据质量已不再是采用AI的首要障碍，其占比在短短一年内从72%降至48%。
65%的受访者使用运营遥测数据来推动自动化，另有23%计划在未来12个月内这样做。
值得注意的是，自动化已成为遥测数据的首要用例，分析、告警和报告则退居其次。与2024年相比，这是一个显著变化；当时，近半数受访者（47%）主要利用遥测数据来触发运维告警。
高达99%的受访者表示，他们愿意使用AI来自动执行至少一项运维职能。此外，大多数组织希望AI同时处理战略和运维任务，包括优化应用性能（72%）、支持成本优化（59%），以及通过自动注入安全规则来缓解零日漏洞风险（59%）。
2. 企业担忧其AI模型的安全性。
96%的受访者正在部署AI模型，因此这些模型的安全性成为他们最关注的问题。对于同样参与模型训练的95%的受访者而言，安全性也是一项重要问题。
在部署AI模型时，96%的调查受访者将安全性列为首要关注事项。
鉴于这一担忧，各组织已开始采取行动。例如，50%的受访者已在使用AI网关，另有40%预计将在未来12个月内采用。其余组织虽然预计需要更长时间才能部署AI网关，但没有任何组织打算不部署。
3. API泛滥和手动流程仍是采用AI的重大障碍。
尽管各组织对AI的兴趣日益浓厚，但54%的组织表示缺乏足够的AI技能，60%的组织表示，由于依赖传统流程和运维工作流，他们深陷手动运维任务。流程和集成点分散导致人工干预需求增加、运维速度放缓，甚至敏捷方法也难以满足当今IT运维的效率要求。
各组织认为，缺乏足够的AI技能是部署AI的首要障碍。
此外，超过半数的组织（58%）表示，API仍是应用交付和安全管理中的一大痛点。受访者称，他们多达一半的时间都用于管理涉及大量API和语言的复杂配置；31%的受访者认为，处理供应商API的复杂性是自动化相关任务中最耗时的一项。
AI与手动IT运维之间的冲突
今年的调查显示，AI正在带来广泛变革；与此同时，各组织在为业务迈入AI时代做准备时，仍有大量工作要完成。一方面，随着数据战略日趋成熟，各组织正加速部署自动化和AI，其应用已从几年前的客户服务聊天机器人，发展到可支持各业务线决策的完整AI模型。
与此同时，许多组织仍受困于当前复杂的应用部署环境，该环境高度依赖API、现代应用和混合部署模式。许多组织还面临运营和流程效率低下的问题，阻碍其使用AI。
通过迁移到全面的应用交付与安全平台，组织可以遏制API蔓延、化解复杂性，为AI模型及依赖这些模型的所有应用提供不受云环境限制且支持AI就绪的服务与安全保障。这将有助于组织提高业务效率，同时提供动态数字体验，增强客户忠诚度并推动财务成功。
如需了解更多信息，建议阅读完整的《2025 年应用战略现状报告》，并参加由报告作者Lori MacVittie和Cindy Borovick主讲的网络研讨会。她们将探讨AI驱动的优化如何增强应用交付和安全性。
关于作者
Kunal Anand担任首席产品官，负责领导F5产品组织。他负责产品愿景、战略和执行，推动开发突破性解决方案，以应对关键挑战，并为客户打造卓越体验。在此前担任首席技术与AI官期间，Kunal制定了公司的技术与AI战略和愿景。 加入F5之前，Kunal曾在Imperva同时担任首席技术官和首席信息安全官。2018年，Imperva收购了他于2013年联合创立的应用安全初创公司Prevoty，他也由此加入Imperva。在加入Prevoty之前，他曾担任BBC Worldwide技术总监。Kunal拥有深厚的创新经验和技术专长，曾在Gravity、MySpace和NASA Jet Propulsion Lab担任领导职务，负责安全、数据、技术和工程团队。 Kunal在AI和机器学习领域拥有超过15年的经验，涵盖模型训练、运用AI驱动的算法增强产品，以及设计和实施AI架构。 Kunal拥有Babson College计算机科学理学学士学位。
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