恒生活：人工智能的十大最新趋势

1. 开放式生成式AI模型普及

趋势：自2025年初DeepSeek等模型开源后，中国超大规模云和AI提供商普遍采用开源策略，推动合作与创新。开发者可基于现有模型定制开发，加速技术普及。

影响：Gartner预测，到2026年，中国50%的AI产业生态将基于开放式生成式AI模型构建，降低中小企业技术门槛。

2. 企业“自建”AI策略兴起

趋势：企业更倾向自主开发AI模型，而非直接购买标准化产品。通过融合专有业务知识，定制化模型可深度集成至现有系统。

影响：到2028年，中国企业对AI开发技能的需求将增长50%，内部团队将主导专有解决方案的研发与管理。

3. 代理型AI（Agentic AI）崛起

趋势：AI从辅助工具转向自主决策与任务执行。例如，微软智能体解析商业邮件、OpenAI的ChatGPT Tasks实现复杂订单处理。

影响：到2028年，33%的企业软件将包含代理型AI功能，显著提升运营效率。

4. 节俭型AI：轻量化与低成本化

趋势：通过优化算法和硬件设计，减少对高算力芯片的依赖。例如，小模型在性能媲美大模型的同时，降低计算成本和能耗。

影响：节俭型AI促进技术普惠，使小型企业和初创公司能在公平环境中竞争。

5. 工程化能力成为核心竞争力

趋势：企业更注重AI模型的工程实践与定制化开发，而非被动适配标准化产品。例如，华为昇腾芯片结合“星链调度系统”实现算力突破。

影响：工程化能力推动AI在工业大脑、数字孪生等场景的深度应用。

6. 协作式AI防御体系应对安全挑战

趋势：随着AI广泛应用，数据泄露、算法偏见等风险凸显。企业组建跨部门团队，构建协作式防御体系。

影响：到2028年，60%部署AI技术的中国企业将采用该体系，而目前这一比例仅为5%。

7. AI人才战略升级

趋势：中国AI产业快速发展，政府与企业联合培养高技能人才。例如，到2027年，超过一半的首席数据与分析官（CDAO）将为数据素养和AI素养项目争取专项预算。

影响：人才储备成为企业AI转型的关键驱动力。

8. AI融入日常生活：无处不在的智能

趋势：中国充满活力的数字生态系统推动AI普及。例如，AI驱动的智能安防、交通流量优化等应用提升城市管理效率。

影响：Gartner预测，到2030年，中国社会的AI普及率将超过50%。

9. 包容性AI生态系统：协同竞争

趋势：科技巨头在市场份额上竞争激烈，但在AI价值链特定环节展开合作。例如，云服务商、硬件厂商与模型开发者共同构建生态体系。

影响：协同竞争模式推动AI技术标准化与普及化。

10. 从数据到AI：数据生态整合能力成关键

趋势：企业关注点从模型本身转向数据资源优化。独特内部数据成为差异化竞争的核心驱动力。

影响：企业加大投入，构建围绕“数据-AI”的完整生态系统，提升模型表现。

趋势背后的核心逻辑

技术自主性：开源模型、轻量化设计和工程化能力推动AI从“实验室”走向规模化落地。

商业可持续性：节俭型AI、协作式防御和人才战略确保技术普惠与风险可控。

社会包容性：AI融入日常生活与包容性生态构建，促进技术公平与多元化发展。

未来展望

2025年是AI从技术爆发转向规模化落地的关键节点。企业需平衡技术创新与伦理治理，通过战略整合释放AI潜力，形成可持续的竞争优势。正如《Planable报告》指出：“驾驭AI的智慧，才是未来真正的竞争力。”

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