2025年中国人工智能大趋势

Gartner发布2025年中国人工智能（AI）趋势。企业不应流连于夸大其词的宣传或陷入到过度炒作所带来的恐惧中，而是应该关注AI的可持续的发展路径、实际的经济效益以及切实可行的应用场景。

Gartner高级首席分析师费天祺表示：“中国在AI研发和部署方面取得了巨大进步，包括生成式人工智能（GenAI）技术，并且正凭借强大的设计、工程能力和日益完善的生态系统推动AI行业快速前进。中国的AI行业及相关生态系统涵盖了IT基础设施、数据、人才、安全和模型工程创新，在实现高效资源利用的前提下推动了大语言模型（LLM）及其他应用的快速发展。这些变化构成了今年中国AI趋势的核心主题。”

随着全球AI格局的持续演变，中国所取得的进步让我们能够深入了解能够塑造未来市场的新兴技术和能力。

开放式GenAI模型
 

自2025年1月DeepSeek获得广泛关注后，对模型进行一定程度的开源已成为中国超大规模云和AI提供商的普遍做法。它促进了合作与创新，使开发者能够在现有模型的基础上进行开发、根据特定需求对模型进行定制以及为整个AI行业做出贡献。开放式GenAI模型实现了先进AI技术的普及，在加快研究速度、推动技术进步和让全社会都能享受到AI的好处方面发挥了关键作用。

代理型AI

伴随着AI技术在中国的快速落地，代理型AI正在成为一大趋势。越来越多的中国企业开始使用代理型AI优化业务流程、提高运营效率和增加竞争优势。中国高度重视AI驱动的数字化转型，这一点与全球朝代理型AI转变的趋势相契合，使代理型AI成为中国战略性技术发展的一大关键。

到2028年，33%的企业软件将包含代理型AI，而2024年的这一比例还不到1%。

节俭型AI

节俭型AI减少了对AI芯片和算力的消耗，能提供高性价比的AI解决方案，因此正成为中国的一大趋势。中国既有高度发达的城市地区，也有相对落后的农村地区，而节俭型AI对于这种多元化的经济格局尤为重要。这项AI技术的普及使小型企业和初创公司能够在更加公平的竞争环境中发展，符合中国兼顾包容性和平衡发展的总体经济目标。

工程化能力

中国历来重视工程实力，这一传统正在推动“工程化能力”成为重要趋势。与许多以产品成熟度为优先的地区不同，中国更加注重工程实践，在技术与运营优化方面形成了独特路径，也契合了当前“自主开发倾向”的市场趋势。企业倾向于专注于工程化能力和定制化开发，而不是被动适配标准化产品。这一导向在AI模型的设计与开发、AI应用的实施，以及AI基础设施的部署等方面均有明显体现。

协作式AI防御体系

中国AI技术的加速落地产生了AI安全与风险管理需求。若AI安全风险得不到有效管控，就会对企业造成巨大威胁，包括数据泄露、经济损失、声誉受损乃至业务中断。

Gartner预测，到2028年，60%部署AI技术的中国企业将采取协作式AI防御体系，组建跨部门团队应对与AI相关的网络安全风险，而目前这一比例仅为5%。

快速增长的AI人才

中国国内快速发展的AI产业对人才的需求日益增加，同时，中国政府为实现其远大的AI目标而采取培养一支高技能人才队伍的战略举措，使中国迅速发展成为全球AI人才培养和部署的领军者。

Gartner预测，到2027年，超过一半的首席数据与分析官（CDAO）将为数据素养和AI素养项目争取到专项预算，其背后推动力是企业在GenAI上的投入未能实现预期价值。

无处不在的AI

中国充满活力的数字生态系统为AI的全面普及提供了肥沃的土壤，为AI融入人们的日常生活提供了理想的环境。随着用户期望的不断提升以及对本地需求的深入了解，中国企业开发出了使用简便的AI产品，引起了广大受众的共鸣。面向大众市场的路径不仅加速了AI的普及进程，也确保技术进步能第一时间作用于社会日常，在这一正在进行数字化跃迁的社会中持续释放影响力。

Gartner预测，到2030年，中国社会的AI普及率将达到50%以上。

包容性AI生态系统

在中国，AI生态正朝着高度碎片化却又包容并蓄的方向演进。这一看似矛盾的趋势被称为“协同竞争”。各大科技巨头虽然在市场份额和用户争夺上竞争激烈，但在AI价值链的特定环节中，却展开了具有战略意义的合作，以实现共同利益。这种协作横跨云服务商、硬件厂商、IT服务集成商及AI模型开发者等多个角色，共同构建起一个层次丰富、相互关联的AI生态体系。

从数据到AI的生态系统

在快速演进的AI格局中，企业的关注点正从单纯打造先进的AI模型，转向优化支撑模型运行的数据资源。越来越多的企业意识到，真正的竞争优势并不在于模型本身，而在于那些他人难以获取或复制的独特内部数据。这些数据正成为推动AI落地和差异化创新的关键驱动力。

这一优势的核心在于企业对自身数据生态系统的整合能力。随着AI模型日益标准化、普及化，真正的差异化竞争将取决于企业能否高效利用自身数据，持续提升AI的表现。正因如此，越来越多的企业开始加大投入，推动围绕“从数据到AI”构建完整生态系统的创新实践。

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