拉斯维加斯(官方认证网站)登录入口·Made in Las Vegas

　　智东西7月14日报道ღ★★✿，今年ღ★★✿，Gartner 首次面向中国市场发布《2025 中国 AI 趋势》研究报告ღ★★✿，提出三个主题ღ★★✿、十大趋势ღ★★✿：一是在机遇中开展创新（开放式生成式AI模型ღ★★✿、“自建策略倾向”ღ★★✿、代理型AI）香艳迷醉ღ★★✿，二是利用成本可控的AI实现业务转型（节俭型AI拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿、工程化能力拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿、协作式AI防御体系ღ★★✿、快速增长的AI人才）ღ★★✿，三是B2C驱动的AI生态系统（无处不在的AIღ★★✿、包容性AI生态系统拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿、从数据到AI的生态系统）ღ★★✿。

　　近日ღ★★✿，这份报告的主笔人ღ★★✿、Gartner中国AI研究团队分析师费天祺（Fay Fei）与智东西等媒体进行深入交流ღ★★✿，对这十大趋势进行更详尽地解读ღ★★✿，分享中国AI产业在资源约束与战略机遇交织下的发展逻辑ღ★★✿。

　　生成式AI正多维度重塑企业运营ღ★★✿：非技术人员接触AI的门槛降低ღ★★✿，员工AI素养显著提升ღ★★✿；跨部门应用场景因易用性加速落地ღ★★✿；AI治理被推向新高度ღ★★✿，业务部门主导的治理方案受关注ღ★★✿。然而ღ★★✿，企业对AI投资回报率仍信心不足ღ★★✿，Gartner 今年1月调研显示香艳迷醉ღ★★✿，仅13%受访者“非常有信心计算回报”ღ★★✿，37%信心一般ღ★★✿，36%及4%信心较低ღ★★✿。后续企业如何衡量AI投资ღ★★✿，将是核心课题ღ★★✿。

　　费天祺（Fay Fei）告诉智东西拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿，Gartner已在使用深度研究类Agent工具来提升效率ღ★★✿，其中既有Gartner内部研究用的研究工具ღ★★✿，也有供客户使用的研究工具ღ★★✿，这些工具已经带来明显的生产力提升ღ★★✿。目前来看ღ★★✿，Agent在某一个具体场景中更易落地ღ★★✿，短期内很难做到纯通用Agentღ★★✿。她谈道ღ★★✿，国内基础模型赛道已进入快速收敛阶段ღ★★✿，大部分企业用某一两款模型ღ★★✿，原因是投资基础大模型整体成本很高的ღ★★✿，但商业变现路径还不明确ღ★★✿，市场逐渐回归理性ღ★★✿、趋于谨慎ღ★★✿。

　　中国开放大模型的核心目标是生态掌控与合规自立ღ★★✿，开源旨在保障自主可控与产业安全ღ★★✿。DeepSeek在今年年初发布的高性能开源模型ღ★★✿，打破了此前私有模型主导且成本高昂的市场格局ღ★★✿，推动国内外厂商纷纷开放技术ღ★★✿，重塑全球AI市场拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿。

　　Gartner对比发现ღ★★✿，开源与私有模型的性能差距持续缩小ღ★★✿，过去依赖规模效应的优势减弱ღ★★✿，开源模型也能达到类似效果ღ★★✿，同时推理成本相对可控ღ★★✿。国际评估显示ღ★★✿，开源模型在文本生成ღ★★✿、代码辅助等任务中表现突出ღ★★✿，如DeepSeek在 Copilot 场景中排名第一ღ★★✿，得到国际认可ღ★★✿。

　　中国企业的自建倾向并非重复建设ღ★★✿，而是为控制关键环节与实现定制化创新ღ★★✿，尤其在政企ღ★★✿、大型国企及工业场景中趋势明显ღ★★✿。这种策略聚焦工程工具与应用层（如智能客服）的自研ღ★★✿，形成 “组装式平台架构”ღ★★✿，基础设施与大模型层则多依托现有资源ღ★★✿，以平衡自研与成本效率香艳迷醉ღ★★✿。

　　Agentic AI强调具备任务感知ღ★★✿、自主反馈能力的智能体架构ღ★★✿，在客服机器人ღ★★✿、数字员工等场景落地较多ღ★★✿。调研显示ღ★★✿，42%中国企业用户处于试点阶段拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿，15%已生产落地ღ★★✿，这个数据超过了去年全球的10%数据香艳迷醉ღ★★✿。目前以翻译ღ★★✿、编程等垂直场景应用为主ღ★★✿，通用智能体仍存预期差ღ★★✿，但落地进度领先全球拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿。

　　在资源受限背景下ღ★★✿，企业更注重AI的性价比ღ★★✿，通过轻量部署ღ★★✿、边缘计算降低门槛ღ★★✿。AI应用中的隐性成本（如算力扩容ღ★★✿、数据治理）推动企业强化成本管控ღ★★✿，这一趋势对中小企业尤为关键ღ★★✿，使其能在有限资源下推进AI应用ღ★★✿。

　　中国企业的工程能力优势显著ღ★★✿，通过自动化微调平台ღ★★✿、多模态框架等基础设施ღ★★✿，加速AI从原型到生产的转化ღ★★✿。数据显示ღ★★✿，2024年生成式AI生产落地率为8%ღ★★✿，2025年预计达43%ღ★★✿，工程能力成为推动这一增长的核心动力ღ★★✿。

　　随着AI在业务侧的广泛应用ღ★★✿，Shadow AI等风险凸显ღ★★✿，安全防御需要ITღ★★✿、法律ღ★★✿、业务部门协同构建治理框架ღ★★✿。当前企业在工具与管理经验上仍待完善ღ★★✿，构建端到端治理体系成为产业共识ღ★★✿。

　　中国AI人才储备增速明显ღ★★✿，2022年顶级AI会议论文中中国研究者占比达47%ღ★★✿，中小学AI教育普及强化人才梯队ღ★★✿。企业需求从技术开发转向业务场景创意ღ★★✿，提示工程ღ★★✿、Agent培训等成为人才培养重点ღ★★✿。

　　中国AI落地不一定从办公桌开始ღ★★✿，很多发展良好的AI应用是B2C场景的ღ★★✿、消费者导向的ღ★★✿，汽车ღ★★✿、可穿戴设备ღ★★✿、手机等终端成为生成式AI爆发的重要载体香艳迷醉ღ★★✿。与其他国家和地区相比ღ★★✿，中国在技术基础设施ღ★★✿、5G覆盖ღ★★✿、互联网的数字生态系统ღ★★✿、完善的供应链等方面具备优势ღ★★✿。从直播互动到智能银行ღ★★✿，AI在消费端的应用培育了市场基础与用户习惯ღ★★✿。

　　企业从单一产品转向一体化生态布局ღ★★✿，提供“模型ღ★★✿、平台ღ★★✿、工具ღ★★✿、服务” 一站式能力ღ★★✿，横向跨厂商集成模型ღ★★✿，纵向整合软硬件（如AI一体机）ღ★★✿，降低企业应用门槛ღ★★✿。这种生态模式聚焦输出结果ღ★★✿，而非模型选择ღ★★✿，体现了较强的实用导向ღ★★✿。

　　在这个背景下ღ★★✿，用户不关心使用哪个模型ღ★★✿，最终是看AI输出的结果是否理想ღ★★✿。所以对于厂商来讲ღ★★✿，更多是找到自己的生态位ღ★★✿、找到生态成员之间的合作ღ★★✿，把技术能力衔接的地方抹平ღ★★✿，让企业可以快速实现应用部署和上线. 数据到AI生态体系

　　从上述趋势可见香艳迷醉ღ★★✿，中国AI产业正沿着务实路径推进ღ★★✿：既注重在资源约束下寻求突破ღ★★✿，通过开源ღ★★✿、自建等方式保障自主可控ღ★★✿；也强调成本优化与价值落地香艳迷醉拉斯维加斯Las Vegasღ★★✿，推动AI从技术探索向业务渗透ღ★★✿。

　　未来ღ★★✿，随着数据与AI的深度融合ღ★★✿、协同治理体系的完善ღ★★✿，AI产业有望逐步从分散应用走向系统协同ღ★★✿，其发展质量的提升将更加依赖于技术落地效率与实际业务价值的平衡ღ★★✿。