川觀智庫研究員 朱煒琳
AI技術(shù)成熟度日益提高的當(dāng)下，許多研究機(jī)構(gòu)和頭部AI企業(yè)認(rèn)為，目前已經(jīng)處于AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵時(shí)期。近日，硅谷財(cái)富管理公司ICONIQ Capital發(fā)布的《2025年AI現(xiàn)狀報(bào)告》（以下簡稱《報(bào)告》），基于對 300 位 AI 公司高管的采訪及大量 AI 初創(chuàng)公司真實(shí)支出與落地情況的分析，揭示了當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)的核心矛盾，即技術(shù)紅利與企業(yè)商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化之間的鴻溝在日益擴(kuò)大。因此，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的焦點(diǎn)在于推動(dòng)AI從早期的“技術(shù)驗(yàn)證”，全面向轉(zhuǎn)向產(chǎn)品化、規(guī)?；涞?，實(shí)現(xiàn)企業(yè)收入的提升。
核心矛盾從何而來？一方面是成本激增?！秷?bào)告》調(diào)研發(fā)現(xiàn)，2025年隨著AI產(chǎn)品的規(guī)?；?，人才成本在AI企業(yè)總支出中所占的比例趨于下降；相反，隨著產(chǎn)品開始獲得市場牽引力，基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算成本大幅上升。特別是AI模型推理成本、數(shù)據(jù)存儲和處理成本的爆炸式增長，正在吞噬AI企業(yè)的利潤空間。
另一方面，雖然用于提升內(nèi)部生產(chǎn)率的投入翻倍了，但落地效果存疑。調(diào)研顯示，盡管不少AI企業(yè)對內(nèi)部AI應(yīng)用的投入強(qiáng)度達(dá)到歷史峰值，部分企業(yè)用于提升內(nèi)部生產(chǎn)力的AI研發(fā)支出同比增長90%，70%員工有AI工具訪問權(quán)限，但僅半數(shù)員工在持續(xù)使用AI工具，而僅20%的企業(yè)能清晰追蹤并評估AI投入對企業(yè)收入的影響。
如何破局呢？為了解決成本與效益的矛盾，41%企業(yè)選擇采用開源模型，37%聚焦推理效率優(yōu)化。約90%的高增長企業(yè)押注智能體領(lǐng)域，正在積極部署或嘗試使用智能體。無獨(dú)有偶，前不久甲子光年智庫發(fā)布的《2025 中國 AI 行業(yè)系列觀察報(bào)告》印證了智能體在AI企業(yè)布局中的地位，通過分析頭部AI企業(yè)的產(chǎn)品布局發(fā)現(xiàn)，AI軟件與服務(wù)的“智能體化”正在加速，全球科技巨頭正推動(dòng)A!智能體從概念邁向規(guī)?；瘧?yīng)用，形成新的人機(jī)交互模式，催生額外的生產(chǎn)力。
推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展從“技術(shù)驗(yàn)證”到真正實(shí)現(xiàn)“價(jià)值轉(zhuǎn)化”，《報(bào)告》提出三個(gè)關(guān)鍵抓手。一是成本重構(gòu)，通過技術(shù)路線的梳理、選擇和整合，平衡第三方API與自主模型開發(fā)成本，優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。二是組織適配調(diào)整，優(yōu)化人才團(tuán)隊(duì)組織架構(gòu)，構(gòu)建跨職能AI團(tuán)隊(duì)，建立規(guī)?；闹卫眢w系。三是商業(yè)模式創(chuàng)新，設(shè)計(jì)能夠精準(zhǔn)反映AI價(jià)值的混合定價(jià)模式，探索基于消費(fèi)、投資回報(bào)率和使用層級的新定價(jià)模式。
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41%企業(yè)轉(zhuǎn)向開源模型以降低訓(xùn)練成本，但開源模型在多模態(tài)能力上的滯后性（如DeepSeek R1的視覺處理短板）可能限制垂直場景落地效果，需警惕技術(shù)選型與業(yè)務(wù)需求的錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)。
報(bào)告寫得好！