实时数据基建缺位，新加坡逾七成IT领袖承压：AI规模化部署遭遇瓶颈

一项最新调查显示，多达78%的新加坡IT决策者指出，缺乏实时数据基础设施是阻碍其人工智能（AI）规模化发展的关键因素。与此同时，已有75%的受访者正在部署或试点自主代理AI解决方案，这更凸显了底层数据能力的瓶颈。

一份面向全球14个国家、共计4,625位IT决策者进行的深度调研报告，披露了这些关键洞察。该报告旨在揭示全球企业在AI时代面临的数据挑战与机遇。

放眼全球，有72%的IT决策者在推进AI项目规模化时，至少遭遇了三项挑战。在新加坡，这一比例更是攀升至78%。

其中，最大的障碍在于实时数据处理基础设施的不足，全球有72%的受访者提及此点，相比2025年的61%显著上升。紧随其后的是数据血缘、时效性和质量方面的不确定性（66%），数据所有权分散（65%），以及难以无缝集成新数据源（64%）。此外，全球范围内AI技能和专业知识的持续性缺口也从2025年的66%上升至71%。

具体到新加坡市场，最普遍的挑战包括实时数据处理基础设施的不足（78%），数据所有权分散（73%），以及AI管理方面的技能与专业知识匮乏（73%）。

这些基础设施层面的挑战，也正在延缓自主代理AI的部署进程。新加坡高达95%的IT决策者表示，他们在数据基础设施和质量方面遇到或预见到困难；同样有95%的人面临遗留系统集成问题；而93%的受访者对大型语言模型（LLM）的可靠性表示担忧。超过73%的自主代理AI项目因此陷入停滞，其中半数项目甚至被完全放弃。这一数据与亚太地区的平均水平相近，亚太区停滞率为74%，完全放弃率为53%。

高达86%的新加坡IT决策者将持续且实时的业务可视性视为首要任务。其中，数据主权和数据来源的关注度显著提升，86%的受访者认为有效管理数据主权至关重要，82%的人则高度重视数据来源及追踪能力。

在投资优先级方面，86%的新加坡决策者将数据流（Data Streaming）列为重点投资领域，紧随其后的是AI和机器学习解决方案（85%），以及数据管理与治理（90%）。在已经进行相关投资的企业中，65%报告称能够提供更丰富的客户体验，61%则实现了内部流程的更高程度自动化。

一位行业资深人士指出，新加坡各行各业正积极拥抱人工智能。然而，随着AI系统日益融入业务流程，信任的建立不能仅仅依赖法规监管。企业领导者有责任评估其现有数据基础设施是否已为支持AI的规模化部署做好准备。

另一位技术专家强调，多数企业面临的并非是AI投资难题，而是根本的数据问题。随着企业从初步试验阶段迈向将AI应用于关键业务流程的深度部署，那些取得显著进展的公司，不仅投资于AI技术本身，更着力于构建支持AI运行所需的强大数据基础。