当 2026 年的 AI 浪潮从实验室冲向产业深水区，中国企业正站在一个前所未有的分岔路口：是拥抱开放架构实现自主可控，还是困在闭源 " 黑盒 " 中承受厂商锁定与成本失控？

近日，在 SUSE 上海媒体专访会上，SUSE 亚太区副总裁兼解决方案架构负责人 Peter Lees 在接受《每日经济新闻》记者采访时直言，自己此前提出的 "2026 年亚太企业将面临彻底否定还是拥抱变革的生死抉择 " 观点，放在中国市场同样成立。

Peter Lees   图片来源：企业供图

在 Peter Lees 看来，当前中国企业的核心焦虑，并非要不要 AI（人工智能），而是如何选择不会被 " 锁死 " 的技术路径。闭源平台的短期诱惑显而易见：开箱即用、快速落地，仿佛能一键解决所有基础设施难题；但代价同样致命——后续涨价、生态排他、迭代受限，一旦绑定便难以抽身，企业最终可能从技术主导者沦为单一厂商的 " 附庸 "。这一痛点，在当前开源与闭源路线激烈博弈的企业级市场中，已成为整个行业需要共同面对的核心挑战。

2026 年拐点：中国企业的 AI 焦虑，与全球殊途同归

SUSE 是全球头部独立开源软件公司，其产品与方案覆盖全球数十万家企业，超六成财富 500 强依赖其构建核心 IT 架构，在企业 Linux、容器云、边缘管理赛道稳居第一梯队。依托这样的行业地位与技术积淀，在负责人 Peter Lees 看来，在全球开源模型大规模铺开、企业级市场进入白热化竞争背景下，中国市场的特殊性，在于转型速度与落地诉求更为激进。

据 Peter Lees 观察，中国企业在 AI 开发与实用化落地方面的节奏，明显快于亚太其他地区，更强调 " 快速见效、自主可控、数据合规 "。大家不愿在黑盒模型中妥协，尤其金融、医疗、制造等强监管行业，对数据主权与模型可解释性的要求近乎苛刻。Peter 表示，这种需求与 SUSE 的核心主张高度契合：坚持开源，保留未来选择权，拒绝厂商锁定。

Peter Lees 认为，企业需要的不是 " 唯一解 "，而是一个开放、兼容、可扩展的底座。无论采用何种上层应用、模型或硬件，底层基础设施都应保持互操作性，不设限、不捆绑，让企业在技术迭代中始终掌握主动权。

2026 年，Agentic AI（智能体）成为行业热词，AI 从被动响应走向主动执行，对基础设施的稳定性、生命周期与自动化能力提出了空前要求。SUSE 在此节点推出的 SLES 16，被定义为全球首款面向 Agentic AI 的企业级 Linux 系统，SUSE 大中华区解决方案架构师总监苏显扬告诉记者，这是为了直击行业两大核心矛盾。

首先，解决长周期稳定与快速创新的平衡。苏显扬在采访中强调，SLES 16 提供 " 长达 16 年的官方支持周期 "，这一设计是为匹配企业核心业务的生命周期需求。对此，苏显扬解释，AI 技术迭代日新月异，三个月一小变、半年一大变，但企业的核心系统、生产业务无法随之频繁重构。16 年的稳定底座，意味着企业可以在底层不变的前提下，自由适配上层 AI 模型、应用与硬件的快速迭代，同时针对底层问题完成前瞻性修复，彻底解决 " 上层创新、底层飘摇 " 的行业困境。

与此同时，产品内置的 MCP（模型上下文协议）工具库，进一步将 AI 能力嵌入运维底层。它如同系统内置的智能助理，能自动执行策略校验、性能监测、异常排查，将 IT 团队从繁琐的重复性工作中解放出来。过去 70% 的资源耗费在存量系统维护，未来可被压缩至更低水平，让人力与预算真正投向高价值创新。

其次，则是智能制造的边缘规模化管理难题。中国制造业进入深水区，海量边缘设备的统一部署、升级与运维，成为制约智能化转型的关键瓶颈。传统模式下，产线升级可能需停机数小时甚至数天，造成巨大产能损失。对此，SUSE 给出的解决方案是基于 Rancher 与 K3s 的轻量级容器化边缘架构，通过中央统一管控，边缘设备可实现无停机远程部署、版本切换与一键回滚。

开源破局：走出 AI 误区，兼顾成本与合规

在企业加速推进 AI 与智能制造深度融合的过程中，光鲜技术落地的背后，也暴露出诸多实践层面的共性问题。

不少企业在转型过程中陷入了认知与执行的双重误区，要么盲目跟风技术浪潮，要么忽视合规安全底线，要么面临难以控制的投入成本，最终导致项目推进受阻、转型效果不及预期。针对行业普遍存在的这些痛点，SUSE 两位高管在采访中也逐一拆解，并结合自身的技术理念与实践经验，给出清晰的破局思路。

在采访中，两位高管直指当前企业 AI 转型的三大普遍误区。第一个误区是为 AI 而 AI，缺乏明确业务目标。许多企业高层迫于竞争压力，盲目启动 AI 项目，却没有清晰的业务痛点与落地路径，最终导致资源错配、项目悬空。

Peter Lees 强调，AI 的本质是解决问题，而非追赶风口。企业必须先定义 " 用 AI 改善什么业务指标 "，再选择开放灵活的技术栈，避免为短期便捷付出长期被绑定的代价。

第二个误区则是重创新、轻合规与安全。" 很多企业在 AI 转型中，一门心思搞创新，却忽略了合规与安全，最终导致项目失败。" 苏显扬补充道，这是中国企业 AI 转型中，一个非常普遍且致命的误区。尤其是在强监管行业，合规与安全是 AI 项目落地的前提——如果无法满足合规要求，即使项目做得再好，也无法上线运营。

最后一个误区是 AI 投入成本失控，中小企业望而却步。"GPU（图形处理器）算力高昂、资源利用率低下、调用无管控，是当前企业 AI 成本飙升的主要原因。"Peter Lees 坦言，这一问题不仅困扰着中小企业，也让很多大中型企业感到头疼。尤其是在 2026 年，AI 大模型的规模化应用，对 GPU 算力的需求越来越大，算力成本已经成为企业 AI 转型的 " 沉重负担 "。

他表示，很多企业尤其是中小企业，之所以不敢启动 AI 转型，就是担心成本失控——投入大量的资金，采购昂贵的设备、组建专业的团队，最终却无法控制成本，导致企业陷入财务困境。

而 SUSE 给出的解决方案，是通过开源架构与智能化工具，帮助企业实现成本的管控。其中，SUSE Observability 可观测性工具便是核心抓手之一。" 这款工具，能够实现对 AI 服务、GPU 调用、资源消耗的全链路监测，精准识别低效与浪费的环节。"Peter Lees 称。

对外部客户而言，这意味着可量化的成本优化。苏显扬补充道，很多客户在使用这款工具后，都实现了算力利用率的提升和成本的降低。" 比如，有一些制造企业，通过这款工具，监测边缘设备的算力消耗，优化资源配置，在不增加硬件投入的前提下，提升了边缘设备的运行效率，降低了运维成本；还有一些 AI 企业，通过这款工具，监测 GPU 的调用情况，避免了算力的浪费，降低了成本。"

展望 2026 年，开源已不是可选项，而是企业 AI 转型的 " 必答题 "。

对于资本市场与产业参与者而言，这一信号同样明确：2026 年的企业 IT 投资，将从单纯的 AI 应用比拼，转向基础设施底座的价值重估。具备开源基因、长周期支持能力、边缘与 AI 协同能力的技术服务商，将成为企业数字化转型的核心伙伴，也将在行业洗牌中占据更有利的位置。

每日经济新闻