1.開放式生成式AI模型普及

趨勢：自2025年初DeepSeek等模型開源后，中國超大規模云和AI提供商普遍采用開源策略，推動合作與創新。開發者可基于現有模型定制開發，加速技術普及。

影響：Gartner預測，到2026年，中國50%的AI產業生態將基于開放式生成式AI模型構建，降低中小企業技術門檻。

2.企業“自建”AI策略興起

趨勢：企業更傾向自主開發AI模型，而非直接購買標準化產品。通過融合專有業務知識，定制化模型可深度集成至現有系統。

影響：到2028年，中國企業對AI開發技能的需求將增長50%，內部團隊將主導專有解決方案的研發與管理。

3.代理型AI（Agentic AI）崛起

趨勢：AI從輔助工具轉向自主決策與任務執行。例如，微軟智能體解析商業郵件、OpenAI的ChatGPT Tasks實現復雜訂單處理。

影響：到2028年，33%的企業軟件將包含代理型AI功能，顯著提升運營效率。

4.節儉型AI：輕量化與低成本化

趨勢：通過優化算法和硬件設計，減少對高算力芯片的依賴。例如，小模型在性能媲美大模型的同時，降低計算成本和能耗。

影響：節儉型AI促進技術普惠，使小型企業和初創公司能在公平環境中競爭。

5.工程化能力成為核心競爭力

趨勢：企業更注重AI模型的工程實踐與定制化開發，而非被動適配標準化產品。例如，華為昇騰芯片結合“星鏈調度系統”實現算力突破。

影響：工程化能力推動AI在工業大腦、數字孿生等場景的深度應用。

6.協作式AI防御體系應對安全挑戰

趨勢：隨著AI廣泛應用，數據泄露、算法偏見等風險凸顯。企業組建跨部門團隊，構建協作式防御體系。

影響：到2028年，60%部署AI技術的中國企業將采用該體系，而目前這一比例僅為5%。

7.AI人才戰略升級

趨勢：中國AI產業快速發展，政府與企業聯合培養高技能人才。例如，到2027年，超過一半的首席數據與分析官（CDAO）將為數據素養和AI素養項目爭取專項預算。

影響：人才儲備成為企業AI轉型的關鍵驅動力。

8.AI融入日常生活：無處不在的智能

趨勢：中國充滿活力的數字生態系統推動AI普及。例如，AI驅動的智能安防、交通流量優化等應用提升城市管理效率。

影響：Gartner預測，到2030年，中國社會的AI普及率將超過50%。

9.包容性AI生態系統：協同競爭

趨勢：科技巨頭在市場份額上競爭激烈，但在AI價值鏈特定環節展開合作。例如，云服務商、硬件廠商與模型開發者共同構建生態體系。

影響：協同競爭模式推動AI技術標準化與普及化。

10.從數據到AI：數據生態整合能力成關鍵

趨勢：企業關注點從模型本身轉向數據資源優化。獨特內部數據成為差異化競爭的核心驅動力。

影響：企業加大投入，構建圍繞“數據-AI”的完整生態系統，提升模型表現。

趨勢背后的核心邏輯

技術自主性：開源模型、輕量化設計和工程化能力推動AI從“實驗室”走向規模化落地。

商業可持續性：節儉型AI、協作式防御和人才戰略確保技術普惠與風險可控。

社會包容性：AI融入日常生活與包容性生態構建，促進技術公平與多元化發展。

未來展望

2025年是AI從技術爆發轉向規模化落地的關鍵節點。企業需平衡技術創新與倫理治理，通過戰略整合釋放AI潛力，形成可持續的競爭優勢。正如《Planable報告》指出：“駕馭AI的智慧，才是未來真正的競爭力。”