2025年企业级AI开发现状与挑战解析

随着人工智能技术的飞速发展，企业级AI的开发与应用已成为行业关注的焦点。近日，由ICONIQ Capital发布的2025年人工智能现状报告在海外引起了广泛传播，该报告深入探讨了企业级AI的开发现状、战略变化以及面临的挑战，对国内AI开发及战略调整具有重要的启发意义。

报告指出，尽管OpenAI的GPT系列模型在企业模型使用中占据领先地位，但越来越多的公司开始采用多模型并行的策略，以适应不同场景下的AI产品需求。这一变化反映了AI产品战略已进入价值转化的新阶段，企业不再仅仅追求技术的先进性，而是更加注重技术的实际应用效果和商业价值。

在AI支出方面，报告揭示了人才是目前最昂贵的项目，而存储、处理和AI基础设施上的支出也相当可观。然而，随着AI产品的规模化，人才成本在总支出中的比例逐渐下降，而基础设施和计算成本则呈上升趋势。这表明企业在AI投入上正经历着从人才密集型向技术密集型的转变。

开发AI时最常用的工具也呈现出多样化的特点，从模型训练与微调、LLM与AI应用开发，到监控和可观察性、推理优化等，各个环节都有相应的工具支持。这些工具的发展和完善，为AI产品的开发和部署提供了有力保障。

报告还特别关注了智能体的兴起。90%的高增长初创公司正在积极部署或使用智能体，这表明智能体已成为AI领域的一个重要发展方向。同时，随着企业在营收上的突破，设立专门的AI高管职位也成为一种趋势，以统一主导AI战略布局，应对运营复杂度的提升。

在AI的定价模式上，报告指出目前许多公司采用混合定价模式，将订阅制与按用量计费或按效果付费相结合。这种定价模式既考虑了客户的支付能力，又体现了AI服务的价值，有助于推动AI技术的普及和应用。

AI在内部生产力方面的应用也取得了显著成效。编程辅助工具如Cursor和Claude在代码生成方面表现出色，成为提升开发效率的重要工具。在高速增长的初创企业中，AI生成的代码量已占总量的相当比例，显著高于其他公司。

然而，企业在AI开发过程中也面临着诸多挑战。合适的AI人才储备不足是一个普遍存在的问题，人工智能/机器学习工程师等岗位的招聘周期较长，合格人才的储备不足制约了企业的发展。此外，对AI的投入正在持续增加，如何在有限的预算内实现最大的效益，也是企业需要考虑的问题。

尽管如此，AI工具生态系统正在走向成熟，越来越多的企业开始为员工提供内部AI工具，并积极探索新的应用场景。报告指出，在员工使用率较高的组织中，AI在代码助手、内容生成和文档搜索等内部应用场景中发挥了重要作用，显著提升了生产力。

总的来说，2025年企业级AI的开发与应用呈现出蓬勃发展的态势。随着技术的不断进步和应用的不断深化，AI将在更多领域发挥重要作用，为企业带来更大的商业价值。同时，企业也需要不断探索和创新，以应对AI开发过程中的挑战和机遇。