亚洲半数企业不以英语作为AI工作语言，这就是瓶颈

只有1%的亚洲企业表示AI不是优先事项。阿里云这项新调查中的其他一切都源于这个数字，而且大部分读起来像一份支出计划。NielsenIQ于2025年年中访问了八个亚洲市场的1000名IT决策者，报告于2026年7月发布。受访者中，95%打算增加对AI产品的投资，超过一半计划增加20%以上。十分之九的人形容其所在组织对采用AI持乐观态度，75%表示该技术已成为其运营不可或缺的一部分。

资金首先流向基础层

预算增长并不均匀。计划中最大的增幅落在基础性基础设施上：69%的公司预计IaaS支出将增长超过20%，领先于PaaS（61%）和MaaS（58%）。计算、存储和网络排在首位，工具和模型叠加其上。同样的模式也出现在中国市场上：Moonshot AI的K3模型帮助推动C股上涨超过5%，因为市场预期基础设施支出将持续，存储芯片制造商SK海力士和三星是最明显的赢家之一。阿里正在以更大的规模应用同样的逻辑，承诺三年内向云和AI基础设施投入3800亿元人民币（约合530亿美元），超过其过去十年在AI和云上的总投入。

削减成本并不是首要动机。采用AI的首要战略目标是推动创新和新的商业机会，64%的受访者提到这一点，略高于节省成本和提效的63%。其次是收入增长（48%）、竞争优势（45%）和客户体验（43%）。实际应用中，用例偏向数据分析和决策（66%）、客服聊天机器人（64%）、营销和内容创作（58%）以及包括编码在内的产品开发（55%）。

隐私、成本和技能限制了热情

这些雄心撞上了一堵熟悉的墙。数据隐私和安全是扩大采用的首要障碍，48%的受访者提到，其次是实施成本（42%）和缺乏内部专业知识（37%）。监管和伦理担忧总体为31%，但在金融服务、教育和公共部门急剧上升。其余条目显示了其中一些部署仍有多初级：集成挑战（28%）、合适解决方案的可获得性有限（23%）、投资回报不明确（22%）、缺乏明显的业务场景（19%）以及管理层抵触（18%）。

可用性并不是真正的制约因素。平均有91%的受访者表示AI解决方案在其市场可得，约90%表示已开始采用AI开发工具和模型。在被问及什么能推动更广泛使用时，54%的人希望获得更定制化、针对特定行业的解决方案，49%希望获得更好的人才和技能，45%希望获得更实惠的产品。产品是存在的；契合度却不够。

本地语言模型是无声的瓶颈

最重大的发现也最容易忽略。只有约半数受访者选择英语作为AI解决方案的主要语言；其余使用印尼语、日语、韩语、泰语和其他本地语言。在日本、韩国、印度尼西亚和泰国，企业报告称，优质本地语言模型的稀缺正在阻碍开发，尽管英语和中文模型正在大量涌现。

这正是阿里云自有模型登场之处。调查指出，原生支持多种亚洲语言的产品正在赢得市场份额，并提到Qwen系列在日本和韩国尤其受欢迎，其最新一代具有强大的本地语言性能，支持200多种语言和方言。

一份读起来像产品简报的调查

值得记住是谁为这些数字买单。阿里云委托了NielsenIQ，而调查结果与其战略恰好吻合。在被问及供应商偏好时，45%的受访者青睐完全集成的AI和云产品，34%喜欢跨多云混合灵活性，只有16%想要不带捆绑基础设施的独立模型。阿里云销售的正是第一种选项，端到端。

公司的表述是明确的。“随着我们进入智能体AI时代，我们的重点正从生成高效的token转向实现可执行的成果，”阿里云智能集团首席技术官兼国际业务总裁李飞飞博士表示。独立评估则更为谨慎：在Gartner 2025年11月生成式AI系列的全部四份报告中，阿里云被置于新兴领导者象限，而非领导者象限。调查的热情与该分析师定位之间的差距，正是风险所在。

这项调查衡量的是意愿，而不是市场份额。它告诉你，亚洲企业已经过了试点阶段，基础设施支出将持续攀升，语言支持和信任将决定哪些供应商能收到支票。谁能真正捕获这一需求，这个530亿美元的问题仍然悬而未决。