技能短缺、成本压力与敏捷性需求，是企业考虑采用智能体AI辅助代码现代化改造的三大核心驱动力。这是Kyndryl澳大利亚及新西兰地区云计算、核心企业与zCloud业务负责人Michael Vincetic的观点。
技能短缺问题源于具备大型机（尤其是Cobol语言）专业知识的人才长期供不应求。填补这一缺口，有助于降低维护遗留应用程序所带来的风险。
"这一问题近来受到了大量媒体关注，比如Anthropic此前的发布公告，"Vincetic说道。他所指的是Claude Code宣称能够自动完成将Cobol系统翻译成现代编程语言所需的大量工作。
然而，Gartner资深副总裁分析师Manjunath Bhat指出："仅仅将代码从一种语言移植到另一种语言，而不对架构和基础设施进行现代化改造，价值极为有限。这样做会适得其反，因为我们无法从现代架构模式所带来的可扩展性和可靠性优势中获益。"
"另一个原因在于，采用可组合、模块化架构来实现应用程序现代化，有助于引入经过验证的软件工程实践，例如独立测试和独立部署。这些实践能够缩小变更的影响范围，从而将相关风险降至最低。"
Anthropic方面表示，Claude Code的能力远不止于语言转换。该公司称，这款AI能够理解依赖关系、在向现代框架迁移的过程中保留业务逻辑，并能从遗留代码中自动生成测试单元和现代化文档。
"智能体AI已经在代码现代化项目中发挥重要作用，无论是简单任务还是复杂工程皆是如此，"Bhat说道。"在常规任务层面，可以想象自动应用现代设计模式来实现系统、创建云落地区、自动生成新代码，以及创建验证功能所需的测试和部署流程。"
Vincetic还指出，智能体AI的另一个相关优势在于，它能够提供一种通过自然语言指令来操作这类以大型机为核心的基础设施的方式。
在成本方面，"随着新技术的出现，传统基础设施的单位成本和商业模式已经发生了根本性转变，"他说。
过去，理解遗留系统内部及周边的逻辑，其成本往往比彻底重写系统还要高。但Vincetic补充道："AI现在已经改变了这一局面，它具备了理解那些在某些情况下积累了数十年的复杂逻辑与相互依赖关系的能力。"
Bhat对此表示赞同："当我们将AI用于语义转换而非单纯的语法转换时，它的价值才能真正体现——通过梳理底层数据流，确保新系统能够按预期运行。"
"可以将AI辅助处理复杂任务的能力理解为：解释代码的功能、判断复杂系统中哪些部分应优先进行现代化改造、哪些部分风险最高，以及厘清各类依赖关系——包括架构依赖和团队间依赖。这些工作属于规划流程中的'发现'阶段。在这一阶段借助AI获取的洞察越深入，后续现代化工作就会越充分、越顺畅。"
Vincetic建议，如果企业的目标是提升敏捷性，这可能意味着需要将整体系统的至少一部分迁移到超大规模云服务商平台，从而在数据管理和分析等领域充分利用不断演进的能力。
当企业同时运行遗留基础设施与现代基础设施时，存在出现"双速IT"的风险——前者以僵化的瀑布式方式运作，后者则以动态敏捷的方式运行。他警告称，同时维护多套运营能力通常会增加成本、拖慢上市速度，在数字化转型过程中尤为突出。
银行业和政府是推进现代化改造的两大主要行业。银行受持续推进的数字化项目驱动，政府则希望提升公民服务质量。
Kyndryl发布的《2025年大型机现代化现状》调查报告显示，在过去一年内调整了大型机现代化策略的企业中（占比80%），43%正在大型机上进行更多现代化工作，34%正在加强与云的集成，仅有16%在将更多应用程序迁离大型机。值得注意的是，在500位受访者中，只有一位计划完全迁离大型机。
然而，Vincetic指出，推动代码现代化的主要动力，仍然是最终将其从大型机上迁移出去。Kyndryl的调查发现，98%的受访者正在将部分应用程序迁离大型机，平均将28%的工作负载迁移至其他平台。与此同时，56%的受访者正在扩大对大型机的整体使用，部分原因在于将大型机定位为混合环境的核心。
无论采取哪种策略，Vincetic认为现代化改造有三个关键要素：基础设施现代化（如从大型机迁移至公有云）、运营能力现代化（以适应新环境的特性），以及整体运营模式的现代化。
从现代化改造中提取价值，需要代码转换等能力，但这些能力只能解决项目的具体方面。真正的关键在于理解大型机这样复杂生态系统中的背景与相互依赖关系。
智能体AI可以完成大部分代码转换工作，但更重要的是，它能够梳理遗留系统，识别业务规则及其他特征。更重要的是，"它完成这些工作所需的时间大约只有原来的一半……而且质量很高，"Vincetic说。
一个典型的大型机应用程序涉及多年积累的数据流和集成体系，以及围绕数据和策略管理的严格控制机制。因此，"流程中的专家仍然至关重要，"他补充道。
这些控制机制涵盖法规遵从性、系统可用性以及企业制定的灾难恢复要求。
"如果真的想要充分释放价值，通常需要从根本上重新设计架构，这时AI的作用就变得不可或缺了，"Vincetic说。
大型机能够长期存在，是因为其安全性极高、在处理高吞吐量事务方面表现出色，且可用性极强。
"某些工作负载确实最适合保留在大型机上，以充分发挥这些固有优势，"他解释道。"但这始终与来自市场的压力相抗衡——市场要求企业变得更加敏捷、呈现更多数据，并充分利用数字化渠道。"
因此，这是一种平衡：既要保留大型机高效运作的固有特性，又要为公民或客户提供他们所期待的现代数字化能力。
系统现代化的隐含目标是实现与以往同等甚至更强的能力，而这离不开人类专业知识的支撑。
Vincetic最后总结道，现代化改造并非非此即彼的选择。每次专注于一个工作负载是切实可行的方法，但理解该工作负载的背景以及推动现代化的整体驱动因素，对于成功而言绝对至关重要。AI可以提供辅助，但专家的指导依然不可或缺。
Q&A
Q1：智能体AI在大型机代码现代化中具体能做哪些事情？
A：智能体AI在代码现代化中可以承担从简单到复杂的多种任务，包括自动应用现代设计模式、创建云落地区、自动生成新代码，以及生成测试和部署流程。更重要的是，它能够理解遗留系统中积累多年的复杂逻辑与依赖关系，进行语义层面的转换，帮助识别哪些部分应优先改造、哪些风险最高，并梳理架构和团队间的依赖关系，且完成这些工作的时间大约只需传统方式的一半。
Q2：大型机现代化改造为什么不能只做代码语言转换？
A：根据Gartner分析师Manjunath Bhat的观点，仅将代码从一种语言移植到另一种语言，而不对架构和基础设施进行同步现代化，价值极为有限。这样做无法从现代架构的可扩展性和可靠性中获益。真正的现代化需要采用可组合、模块化的架构，引入独立测试和独立部署等软件工程实践，才能降低变更风险并充分释放现代化的价值。
Q3：Kyndryl的调查显示企业对大型机现代化持什么态度？
A：根据Kyndryl《2025年大型机现代化现状》调查报告，在调整了现代化策略的企业中，43%选择在大型机上做更多现代化工作，34%加强与云的集成，只有16%将更多应用迁离大型机。500位受访者中仅一位计划完全放弃大型机。同时，98%的受访者正在将部分应用迁移至其他平台，平均迁移比例为28%，而56%的企业仍在扩大对大型机的整体使用。
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