Kyndryl 调查：仅 10% 的 IT 负责人用 Agentic AI 做遗留系统现代化，前 IBM 战略师称「经济账算不过来」
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- AI 落地目前基本绕开了 IT 现代化，只有 10% 的技术负责人用 agentic AI 做这件事。
- 现代化项目本身回报不佳：约一半改善运营，不到一半有创新收益，18% 价值不明。
- 近一半现代化项目延期且超支，四成企业仍在运行主机。
- Kyndryl 认为 agentic AI 的切入点是梳理依赖、生成代码与文档，而非替换主机。
- 不到十分之一的组织清楚掌握系统间依赖关系，这是明显的技术盲区。
- 前 IBM 战略师 Thurai 批评厂商把 AI 当万能药，认为经济账算不过来。
- 三成领导者担心 AI 现代化带来不可预测的算力成本。
- Thurai 提醒，今天的 AI 架构迟早会成为别人要现代化的遗留环境。
IT 服务商 Kyndryl 对 2000 名高级 IT 决策者的调查显示，AI 落地目前基本绕开了技术现代化工作，只有 10% 的技术负责人把 agentic AI 当作现代化工具。而现代化本身的效果也并不理想：约一半受访者称 IT 运营有所改善，不到一半看到创新收益，18% 认为现代化带来的价值有限或不明确，近一半项目延期且成本超支。Kyndryl 认为 agentic AI 可能带来下一波现代化浪潮——重点不再是替换主机，而是让新旧混合的技术资产更好地协同，agent 可用于梳理隐藏的系统依赖、生成代码和文档。The Field CTO 创始人、前 IBM 首席战略师 Andy Thurai 则对这套叙事持怀疑态度，指出四成企业仍在跑主机，现代化「终点线永远在 5 到 10 年后」，并称厂商把 AI 当作万能药推销，「经济账算不过来」，三成领导者已担心 AI 驱动的现代化会带来难以预测的算力成本。
关键事实
- Kyndryl 调查了 2000 名高级 IT 决策者，其中仅 10% 表示正在将 agentic AI 用作现代化工具。
- 调查显示，只有约一半正在做现代化的企业报告 IT 运营有所改善，不到一半看到创新收益。
- 18% 的受访者称其公司从现代化努力中获得的价值有限或不明确。
- 近一半受访者表示现代化项目落后于计划，并遭遇成本超支。
- Kyndryl 报告称，不到十分之一的组织完全确信自己了解系统之间的依赖关系。
- 报告指出，四成企业仍在运行主机系统。
本站视角
对国内正在做核心系统改造的银行、电信、制造业 IT 团队来说，这份调查的价值在于它给出了一个反潮流的数字：真正把 agentic AI 用在现代化上的只有 10%。这意味着市面上大量「AI 改造遗留系统」的方案仍停留在演示和试点阶段，采购时应当要求供应商给出可验证的依赖梳理准确率和成本上限，而不是接受「智能体自动搞定」的说法。对做 Agent 产品的团队而言，Kyndryl 指出的方向值得重视——依赖关系梳理、代码与文档生成是遗留系统改造中真实存在、且过去靠人力硬啃的环节，这比通用聊天机器人更容易做出可衡量的 ROI。我们的判断是：这一轮 AI 现代化的核心矛盾不在模型能力，而在成本可预测性，三成领导者已经担心算力账单失控，说明按 token 计费的 agent 一旦大规模跑在核心系统上，财务风险会先于技术风险爆发。需要指出的是，本文的关键数据全部来自 Kyndryl 一家服务商的调查，而 Kyndryl 本身正是销售现代化服务的厂商，其「agentic AI 有早期成效」的结论带有明显的商业动机，读者应把它当作行业信号而非独立验证。Thurai 的批评同样值得注意：他点出的「组织沉迷于买软件、底层遗留系统几乎从不退役」是过去几十年现代化反复失败的结构性原因，如果 AI 只是又一层叠加的软件，它很可能重复同样的循环。
背景与影响
IT 现代化已经推进了几十年，从 Web 服务、微服务、云计算、虚拟化到 x86 架构的 Windows 和 Linux 服务器，目标一直是让系统更先进、更灵活。但每一轮技术浪潮过后，主机等遗留系统依然存在，现代化常被形容为「永远还有五年」。如今 AI 成为新一轮叙事：Kyndryl 的调查显示，这一轮的重点从「替换主机」转向「让新旧混合的技术资产协同工作」，动机也从降本和摆脱遗留系统，转向应对 AI 对 IT 各环节的需求增长以及主权合规压力。agentic AI 被寄望于自动梳理系统依赖、生成代码和文档，这些工作过去耗时且易错。需要观察的是，这类收益目前仍主要来自厂商自己的调查与表述，缺乏独立的成本收益验证；而 Thurai 提出的算力成本黑箱问题，可能成为企业采纳 agentic AI 的主要阻力。
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