企业对生成式AI的采用,特别是大语言模型,在短短几年内已从谨慎观望转变为战略必需。Kong Research的2025年企业大语言模型采用报告基于对550名IT领导者、软件开发人员和工程师的综合调研,提供了深刻的洞察。
以下是重塑企业AI格局的十大趋势:
**1. 对大语言模型的资金投入持续增长**
企业正大幅增加对大语言模型的投资,72%的组织预计今年支出将增加。目前,近40%的企业年度投入已超过25万美元,彰显了对这项变革性技术的资金承诺。
**2. 谷歌在企业大语言模型采用中占据主导地位**
谷歌已成为企业大语言模型使用的领军者,2025年初有69%的受访者使用谷歌模型,超越了OpenAI的55%使用率。谷歌的积极策略——将Gemini集成到Workspace并扩展其AI生态系统——使其在企业领域占据突出地位。
**3. 付费大语言模型解决方案受到青睐**
企业显示出对付费或企业级模型的强烈偏好,63%的受访者选择付费版本而非免费版本,表明市场正走向成熟和专业化。
**4. 安全和隐私担忧持续存在**
安全和数据隐私仍是阻碍大语言模型更广泛采用的主要担忧。超过44%的受访者将这些问题视为主要障碍,反映了将AI集成到敏感业务流程中的深层焦虑。
**5. 国际供应商获得更多认可**
对国际供应商(特别是DeepSeek)的开放态度出现显著转变。尽管存在地缘政治和隐私担忧,17%的企业在2025年初使用了DeepSeek模型,80%表示在工作中使用这些模型感到放心,这标志着传统谨慎市场的重大变革。
**6. 混合大语言模型策略兴起**
采用多个大语言模型平台和模型的做法日益流行,37%的企业倡导结合专有和开源模型的混合策略。这种方法反映了企业认识到单一模型无法有效满足所有企业需求。
**7. 主导性企业应用场景显现**
AI驱动的客户支持和开发者生产力成为主导的企业应用场景,27%的企业主要利用大语言模型增强客户服务和支持,紧随其后的26%通过自动化代码生成来简化软件开发。
**8. 对开源模型的偏好日益增长**
开源模型持续吸引企业关注。超过半数(51%)认为开源模型目前已经超越或最终将超越专有替代方案,凸显了向灵活性和定制化发展的强劲趋势。
**9. 成本和预算仍是关键障碍**
预算限制继续挑战采用进程,24%的企业将成本确定为最大障碍。平衡投资与潜在投资回报率仍是一项微妙而关键的任务,特别是考虑到将大语言模型集成到现有系统中的持续技术复杂性。
**10. 对生成式AI劳动力影响的积极展望**
尽管担心职位替代,企业对生成式AI的看法总体积极,82%对其在生产力、创新和职业机会方面的影响持乐观态度。仅11%预期AI会导致裁员,显示出对AI增强而非取代劳动力角色潜力的信心日益增长。
随着生成式AI持续成熟,企业面临在安全、性能、成本和合规之间平衡的复杂选择。Kong Research的这些趋势清楚表明,尽管挑战依然存在,采用和集成大语言模型的战略优势不可否认,确保生成式AI在可预见的未来仍将牢固占据企业议程。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。