AI驱动大型机迁移泡沫即将破裂，Gartner发出预警

大多数寄希望于借助AI将遗留代码迁移至其他平台的大型机用户，最终将面临严重失望，这是分析机构Gartner给出的判断。

Gartner上周发布的一份题为《大而不倒：为何大型机退出项目在生成式AI时代注定失败》的报告中指出："由于对生成式AI工具能力的过度高估，超过70%在2026年启动的大型机退出项目将无法实现预期目标。"

Gartner同时认为，AI驱动的大型机迁移市场泡沫正濒临破裂。报告预测："到2030年，75%活跃于'大型机退出'市场的厂商，要么转型商业模式，要么退出市场。"

Gartner持悲观态度的核心原因，在于大型机承载着企业关键业务应用程序及数十年积累的数据资产。

报告作者Dennis Smith、Alessandro Galimberti和Tobi Bet写道："对于大多数大型企业而言，庞大的数据体量与错综复杂的互联关系，使得全面迁移在物理层面和财务层面均难以实现。"

三位分析师也承认，大型机是技术债务的重要来源，并指出生成式AI在帮助企业识别和描述技术债务方面确实能发挥积极作用。

然而，分析师们发现，生成式AI在遗留代码的自动化转换与迁移方面存在"明显局限"。

"它也无法复现大型机所提供的独特能力，例如，无法保证迁移后能实现同等水平的性能和吞吐量。"

Gartner团队认为，厂商之所以极力推荐将AI用于大型机退出项目，部分原因在于"投资方对AI能力的激进追求，将其视为衡量厂商长期健康状况的唯一指标，从而迫使厂商在并不必要的场景下也强行引入AI"。这种压力，恰好迎合了用户对大型机运维人员短缺和技术债务问题的担忧，使AI看起来像是解决一切问题的答案。

Gartner提醒用户保持警惕，原因在于"生成式AI在代码转换方面的'营销承诺'与其实际能力之间存在巨大落差"。

"误判的代价极为惨重，"分析师们写道，"迁移决策失误不仅仅是预算超支的问题，更是对业务连续性和运营稳定性的直接威胁。"

"若被'看似神奇的解决方案'式迁移承诺所迷惑，而忽视以平台为核心的审慎方法——即认真评估各项工作负载，并为相应工作选择最合适的平台——最终只会带来沉重的技术债务和严峻的企业风险。"

报告就大型机用户如何规划未来的系统使用提供了具体建议，并指出大多数用户应持续寻求改进现有系统的方法，而非贸然迁移。

"放弃大型机的冲动正在减退，"分析师们写道，"越来越多的客户意识到，以可接受的成本和风险完成大型机退出几乎是不可能完成的任务，他们开始放弃那个长久以来对完美迁移工具的期望。"

Gartner的这一观点对IBM而言无疑是一大利好。此前，Anthropic大力宣传其Claude Code工具在COBOL代码转换方面的强大能力，引发新一轮关于大型机是否走到尽头的猜测，导致IBM股价大幅下挫。

而IBM目前的营收数据——正受益于异常强劲的大型机销售势头而持续攀升——表明其大型机业务仍具有充足的生命力。事实上，Gartner的报告也将大型机定位为"即便在云原生架构持续推进的背景下，某些关键任务应用领域仍是领先平台"。

Q&A

Q1：Gartner为什么认为大型机退出项目会失败？

A：Gartner认为，失败的核心原因是企业对生成式AI工具能力的严重高估。大型机承载着企业数十年积累的关键业务数据，数据体量庞大、系统关联复杂，全面迁移在物理和财务上均难以实现。生成式AI虽然能帮助识别技术债务，但在遗留代码的自动转换与迁移方面存在明显局限，也无法复现大型机在性能和吞吐量方面的独特能力。

Q2：大型机退出项目失败会带来哪些后果？

A：后果非常严重。Gartner指出，迁移决策失误不仅仅意味着预算超支，更会直接威胁企业的业务连续性和运营稳定性。盲目相信AI迁移工具的"营销承诺"，忽视对工作负载的审慎评估，最终可能导致沉重的技术债务堆积，并给企业带来重大的运营风险。

Q3：大型机市场目前的发展现状如何？

A：大型机市场目前依然健康。IBM的大型机销售额正处于异常强劲的增长阶段，营收持续攀升。Gartner也在报告中将大型机定位为某些关键任务应用领域的领先平台，认为即便在云原生架构盛行的当下，大型机仍具有不可替代的价值。越来越多的企业已放弃强行退出大型机的念头，转而寻求持续优化现有系统的路径。