IBM强调，企业领导者必须投资于健全的AI治理体系，以安全地管理AI基础设施，从而有效保护企业利润。IBM高级副总裁兼首席商务官Rob Thomas指出，技术在各行业成熟的过程中，通常会经历从独立产品到平台，再到基础性基础设施的演变，这彻底改变了其管理规则。
在产品发展的早期阶段，严格的公司控制似乎非常有优势。封闭的开发环境能够快速迭代，并严格管理最终用户体验，将财务价值集中在单一实体内。这种方法在产品开发的早期循环中运作良好。
然而，IBM的分析强调，当一项技术巩固为基础层时，预期会发生根本性的变化。一旦其他机构框架、外部市场和广泛的运营系统开始依赖该软件，现有的标准就会适应新的现实。在基础设施规模上，拥抱开放性不再是意识形态立场，而成为一种高度实际的必要。
目前，AI正在企业架构堆栈中跨越这一门槛。AI模型越来越多地直接嵌入到组织保护网络、编写源代码、执行自动化决策和创造商业价值的方式中。AI的功能不再仅仅是实验性工具，而是核心运营基础设施。
Anthropic最近有限预览的Claude Mythos模型，让企业高管们对这一现实有了更清晰的认识。Anthropic报告称，这个特定模型能够以少数人类专家才能达到的水平发现并利用软件漏洞。
为了应对这种强大的能力，Anthropic启动了Project Glasswing，这是一个受控的计划，旨在首先将这些先进能力交到网络防御者手中。从IBM的角度来看，这一发展迫使技术主管们正视即时的结构性脆弱性。如果自主模型有能力编写漏洞利用代码并塑造整体安全环境，Thomas指出，将这些系统的理解集中在少数技术供应商手中，将带来严重的运营风险。
随着模型达到基础设施地位，IBM认为首要问题不再仅仅是这些机器学习应用程序能执行什么。优先级转变为这些系统是如何构建、治理、审查和长期主动改进的。随着底层框架的复杂性和企业重要性不断增长，维护封闭的开发管道变得越来越难以支撑。没有哪个单一供应商能够成功预测每一个运营需求、对抗性攻击向量或系统故障模式。引入不透明的AI结构会给现有系统带来沉重摩擦。