現代化改造項目歷來令CIO頭疼不已——耗資巨大、流程繁瑣、期望值高、風險遍布。而對於承擔企業核心業務運轉的大型主機而言，更新換代尤為艱難。如今，各大廠商紛紛聲稱AI能夠改變這一局面。
以COBOL為例，這是一種廣泛應用於大型主機和傳統作業系統的編程語言，儘管已日趨老化，卻依然支撐著全球逾40%的網上銀行系統、80%的線下信用卡交易和95%的ATM交易——上述數據來自大型主機領域的領頭羊IBM。廠商們爭相推出各類產品，承諾能夠將這類業務導向型語言的應用程式自動升級疊代。
儘管COBOL在企業中根基深厚，但企業界已逐漸轉向Python、JavaScript等更現代的編程語言。COBOL代碼的更新改造往往極具挑戰性，容易成為業務推進的瓶頸。
今年2月，大語言模型提供商Anthropic宣布，其AI編程助手Claude Code可用於COBOL現代化改造，此言論一出，市場隨即劇烈震盪。這一消息導致大型主機市場領導者IBM股價大幅下挫，也引發了大量關於主機更新挑戰的討論。但與此同時，另一種聲音也隨之出現：AI能否為這項傳統技術賦能，而非迫使CIO將其徹底拋棄？
未來集團軟體生命周期工程副總裁兼業務負責人米奇·阿什利表示，Anthropic聲稱Claude Code可用於"任意規模的系統"進行COBOL現代化改造，此言或許不假，但作為市場上較早推出此類工具的AI前沿模型競爭者，Anthropic在贏得企業信任方面還有很長的路要走。
"正因如此，當Anthropic說'我們能搞定所有COBOL現代化改造，你們無需擔心'，在我看來，這種說法簡直可笑。"阿什利說道。
此外，這家大語言模型提供商還面臨IBM、AWS等老牌廠商的競爭，這些廠商都擁有自己的AI現代化工具。與此同時，摩根史坦利等機構也在自主開發COBOL現代化平台。
HyperFRAME Research首席執行官史蒂芬·迪肯斯在一份研究報告中指出，即便AI簡化了現代化進程，CIO仍需審慎權衡應用程式、流程和工作流的部署位置，以及是否值得維護遺留系統。對大型主機而言，徹底放棄這項技術通常仍是一個艱難且不合邏輯的選擇。而AI工具的演進意味著CIO或許不必再做這道選擇題。他表示，AI正推動IT管理者摒棄"推倒重來"的策略，轉而探索將AI直接引入大型主機數據的路徑。
迪肯斯寫道："我目前觀察到的趨勢是，大型主機平台不僅在存活，更正在被打造為AI時代的核心架構。在我看來，AI是大型主機的順風，而非逆風。"
提供大型主機現代化AI工具的廠商通常聲稱，隨著COBOL工程師陸續退休、帶走寶貴的平台經驗，AI可以有效承接這一空缺，推動改造進程。
然而，Gartner副總裁分析師麥特·布拉西爾指出，對CIO而言，遺留系統現代化至今仍是一個未解決的業務問題，而非技術問題。
"我們如何證明這筆投入是值得的？推動大量業務變革、重新培訓人員——這一切真的有價值嗎？最終會有回報嗎？"布拉西爾描述了CIO在面對大型現代化項目時需要回答的幾個核心問題。
即便完成了現代化戰略規劃和路線圖梳理，成功也遠非板上釘釘。今年6月，Gartner向企業發出警告：今年啟動的大型主機遷移項目中，超過70%將以失敗告終，原因是技術管理者高估了生成式AI在遺留系統改造中的能力。有鑑於此，Gartner建議企業在制定主機退出策略時，必須優化投資配置，將完整平台遷移限定在少數特定場景。
布拉西爾表示，多年來，除生成式AI外，CIO們還一直藉助機器學習等工具推進遺留系統現代化。事實上，許多企業已經在利用機器學習幫助改造COBOL應用，在代碼文檔化與功能描述以及測試用例構建方面取得了實際成效。
"歸根結底，它只是又一種自動化工具。"布拉西爾說。
各大主流主機廠商（包括IBM）紛紛增添AI產品功能，以加速客戶的現代化進程。
IBM的AI編程助手IBM Bob於今年4月正式商用，幫助工程師完成代碼現代化改造。IBM還在大力投入擴展大型主機內的AI功能，讓企業無需遷移至其他平台即可使用高級AI能力。為此，IBM於今年4月發布了面向企業級大型主機應用的IBM Bob Premium Package for Z私有預覽版。
此前，IBM還於2025年在IBM Z大型主機上推出了Spyre加速晶片，以支持AI推理。今年4月，IBM還與Arm達成合作，共同為IBM Z大型主機打造雙架構硬體，讓企業無需重寫代碼即可運行AI和數據密集型工作負載。
另一家大型主機廠商Unisys則與AWS合作，為企業客戶提供AI增強型應用現代化服務。
布拉西爾提醒，在依賴廠商對應用程式、流程和工作流進行現代化改造時，企業需要意識到，廠商工具通常是為將客戶遷移至其自身技術棧而設計的。
"IBM的工具會把你遷到IBM基於Java的新技術棧，AWS的工具會把你遷到AWS雲原生的Serverless函數棧。廠商提供工具時，心裡已經設定了一個目標棧。但對許多企業來說，他們心目中的目的地很可能並不是這些廠商的棧。"他說。
IT服務管理公司Ensono執行副總裁兼首席戰略官布萊恩·克林貝爾在一篇部落格中總結道，AI的進步非但沒有讓CIO更容易離開大型主機，反而讓留守變得更加順理成章。
"這些進步實際上讓留下來變得更容易了。"他說。
投資銀行摩根史坦利則走出了一條大型主機現代化的自主路徑。這家金融服務機構藉助內部自研平台DevGen.AI，已將超過1700萬行COBOL、Software AG的Natural及PERL代碼改造為Java、Python等現代語言。
摩根史坦利全球技術戰略、架構與現代化負責人特雷弗·布羅斯南在給CIO Dive的郵件中表示，這個由生成式AI驅動的現代化平台已為開發者節省了逾100萬小時的手工編碼工作量。
"這意味著更多項目獲批立項、工程師效能顯著提升，同時具備了利用新興技術的能力，也能為業務合作夥伴創造更多價值。"布羅斯南說。
他表示，儘管對遺留COBOL進行現代化改造本質上極為複雜，但DevGen.AI能夠幫助開發者對舊代碼進行逆向工程，將其轉化為清晰的設計規範，進而遷移至現代架構。該平台可將原本需要一周完成的編碼任務壓縮至半天。
"這項能力提升了整個軟體開發生命周期的效率——從分析到測試再到部署——使我們的團隊能夠在保持完整人工監督和健壯防護機制的前提下，更快地交付變更。"布羅斯南說。
布羅斯南還表示，該行正在藉助編程智能體來協助規劃和執行開發工作流，已超越單純的代碼生成範疇。
在摩根史坦利等機構自主研發現代化平台的同時，眾多廠商也在填補市場空白，為企業提供現代化工具。
北卡羅來納州機動車輛管理局今年早些時候選擇IT基礎設施服務商Kyndryl，對五套基於COBOL的遺留系統進行替換，並在微軟Azure上部署統一的雲原生平台。該現代化合同涵蓋平台實施、人員培訓和數據遷移，總金額達8480萬美元。
與此同時，微軟去年秋天為Azure Migrate服務引入了智能體AI能力，這是一套針對大型主機乃至各類傳統技術的廣泛遷移工具。
同樣發布於去年的AWS Transform，則在大型主機遷移流程的多個關鍵節點部署智能體，涵蓋初期發現階段及後續遷移批次。其中一個典型案例是，北美豐田汽車利用AWS Transform將逾4000萬行COBOL代碼遷移至Java。
AWS Transform副總裁阿莎·卡拉瓦德表示，展望未來，藉助AI實現大型主機現代化的成功之道，在於逆向工程與正向工程的協同並進。
"這將是一段持續演進的旅程。"卡拉瓦德在接受CIO Dive採訪時表示，"在不久的將來，我們預計會是一種組合模式——部分工作負載可能繼續留在本地大型主機上，部分則遷移至雲端。"
Q&A
Q1：Claude Code能用來做COBOL現代化改造嗎？
A：Anthropic聲稱其AI編程助手Claude Code可用於任意規模系統的COBOL現代化改造，但業內人士對此持懷疑態度。未來集團的分析師認為，Anthropic在企業信任度方面積累不足，加上IBM、AWS等老牌廠商的競爭，Claude Code實現規模化落地仍面臨較長的路要走。
Q2：Gartner為什麼說大型主機遷移項目大多會失敗？
A：Gartner於2025年6月發出警告，預計今年啟動的大型主機遷移項目中，超過70%將以失敗告終。核心原因在於技術管理者高估了生成式AI在遺留系統改造中的能力。Gartner建議企業在制定主機退出策略時，優化投資配置，將完整平台遷移限定在少數特定場景中，而非盲目推進全面替換。
Q3：摩根史坦利的DevGen.AI平台是怎麼做COBOL現代化的？
A：摩根史坦利自主研發了生成式AI驅動的現代化平台DevGen.AI，已將超過1700萬行COBOL及其他遺留語言代碼轉換為Java、Python等現代語言，為開發者節省了逾100萬小時的手工編碼工作量。該平台支持對舊代碼進行逆向工程，生成清晰的設計規範，再遷移至現代架構，將原本耗時一周的編碼任務壓縮至半天。
