根据日立Vantara的最新研究，新加坡企业普遍应用人工智能技术，但能够实现显著投资回报的机构相对较少。

这项2025年数据基础设施状况调查显示，96%的新加坡受访机构报告了人工智能应用。近三分之二的受访者表示已观察到初步成效，但仅有23%认为自身在人工智能投资回报方面处于行业前列。

研究指出，随着人工智能项目扩展，企业面临运营和安全挑战，这些挑战与数据复杂性密切相关。在新加坡，52%的受访者表示数据复杂化增加了安全漏洞检测的难度。

日立Vantara调查了全球15个市场的1200余名高管和IT负责人，其中亚洲和大洋洲地区包含425名受访者，新加坡有51名代表参与。

调查数据表明，人工智能部署已从试点阶段进入许多新加坡企业的实际运营。然而，高管在评估持续业务价值时并未看到同等程度的进展。

研究报告揭示了人工智能应用机构比例与自认投资回报领先机构比例之间的显著差距。日立Vantara将这种现象描述为技术部署与运营准备之间的脱节。

受访者对底层数据基础设施状况表示担忧。在新加坡，64%的受访者认同，若领导层完全了解数据基础设施的脆弱性，会引发严重不安。

日立Vantara将数据复杂性视为影响治理、可见性和网络韧性的战略问题。研究指出，人工智能工作负载加大了对数据环境的要求，而蔓延的数据环境带来了额外管理负担。

对于新加坡机构而言，52%的受访者将数据复杂性视为识别网络攻击的实际障碍，这凸显了数据蔓延与网络风险之间的关联。

研究还指出，人工智能可能暴露而非减少系统弱点，涉及数据可见性、治理和网络韧性等多个领域。

随着人工智能技术融入运营，新加坡企业表现出更强的风险意识。机构更加注重治理、安全和运营规范，这与人工智能应用的快速扩张形成对比。

日立Vantara东盟副总裁兼总经理Joe Ong表示：“人工智能的成功不再仅仅关乎实验。它取决于数据环境是否具有韧性、得到治理且值得信赖。”

亚洲和大洋洲研究样本包括澳大利亚、中国、香港、印度、新加坡和台湾的受访者，覆盖多种行业和机构规模。

日立Vantara认为，调查结果反映了企业对强化数据基础的需求，但机构在将这种认知转化为长期行动方面仍面临挑战。

该公司强调，数据环境简化、治理和可见性是影响机构能否从人工智能初期成效转向持续价值的关键因素。

Ong指出，随着人工智能应用规模扩大，新加坡机构进入新的运营压力阶段。“新加坡企业在技术采用方面处于前列，但下一阶段成功将取决于管理复杂性、安全性和性能的能力。”Ong总结道。