人工智能的三大趋势是2025

随着科技浪潮的推动，人工智能正以前所未有的速度重塑着我们的世界。到2024年，AI技术在多模式融合和推理能力等方面取得了显著突破，对人类社会的各个方面产生了深远的影响。2025年，随着人工智能技术的进一步发展，人工智能将从实验室走向大规模落地，从辅助工具走向价值创造的新阶段。中欧国际工商学院经济与决策科学教授、中欧AI与管理创新研究中心主任方跃深入探讨了2025年人工智能的三大趋势：AI技术的新突破、公司AI转型与管理角色的重塑、人类参与与潜能的重塑，以及对这些趋势如何影响我们的生活、工作和社会，从而帮助我们更好地了解和应对即将到来的变化。

2024年，AI(人工智能)技术以不可思议的速度发展，不断突破多模式融合和推理能力，促进技术界限的不断拓展。AI正在深刻重塑人类社会生活的方方面面，这一趋势是2025年国际消费电子展（CES 在2025年中得到了充分体现——AI正在迅速融入各种产品、服务和工作流程。

该公司纷纷涌入AI变革的浪潮，具体表现为“工业” AI”的方式。但是，在AI应用落地的速度、广度和效果上，各企业之间存在着显著的差异。这种差异不仅反映了行业发展的不同步，也反映了公司在信息化和数字化能力、技术和业务深度融合、应用领域复杂性和资源投入等方面的差距。特别值得注意的是，企业高层对AI技术及其知名度的认知深度、态度差异和推动AI转型的想法，显著影响了公司在这一领域的表现。

AI技术的边界无疑将在2025年延伸到更快的方向，今年将成为AI从“实验室”到大规模落地，从辅助工具到价值创造的关键一年。。本文将深入探讨2025年AI的发展方向，分享我们的一些看法，重点关注技术新突破、公司AI转型与管理角色重新定义、人类参与与潜力重塑三个方面。

趋势一：AI技术新突破

AI智能体正在逐步打破传统辅助工具的界限，为人们开启新时代的自主决策。

2025年将成为AI智能体（Agentic AI）的元年，这项技术从“增强知识”向“增强执行力”转变，促进了人类决策和控制的高度自动化，重新定义了公司的生产力和人机交互模式。AI智能体不再局限于被动协助，而是具有独立决策和任务执行能力的智能助手，从微软智能体分析商业邮件到OpenAI的o1/o3模型完成复杂的订单。OpenAI最近发布的ChatGPT Tasks意味着AI智能体的发展已经正式进入实质性阶段。

另外，AI智能体有望对SaaS(软件运营服务)产业产生颠覆性的影响。公司将从现有的SaaS模式向更智能的解决方案转变，逐步取代传统的SaaS应用，为用户提供更高效、更个性化的服务。

根据Gartner的预测，到2028年，AI智能体将自动化至少15%的日常决策，大大提高公司的生产力和运营效率。然而，随着AI自主性和自动化能力的不断提高，AI治理问题如数据安全、透明和伦理将更加突出。AI智能体只有在技术创新和责任承担之间找到平衡，才能真正成为促进商业和社会进步的核心力量。

小模型将引领“精简但强大”的新潮流

与大语言模型相比，小模型正在重新定义AI的实用性和可持续性，具有效率和准确性的优势。OpenAI、谷歌等科技巨头纷纷推出小模型，不仅可以在性能上与大模型相媲美，还可以以更低的会计成本和能耗实现快速部署。

我们认为，小模型的应用更接近实际需求，尤其是在处理重复性高的特定任务时，可能会表现得更好，为AI在本土化和广泛应用中创造更多的可能性。这一趋势将为AI的普及和落地提供全新的途径，推动AI技术向更高效、更环保的方向发展。

生成式搜索会颠覆传统的信息收集方式

AI技术正在将信息检索从基于关键词的传统搜索转变为以生成答案为核心的新范式。这一变化不仅显著提高了信息收集的效率，而且重新定义了用户与数据的互动技术。

但是，生成式搜索的兴起也会给内容生产生态带来深刻的调整。例如，原创内容的版权保护、AI生成内容的可信度问题、用户对一键生成答案的依赖等，正成为一个不容忽视的挑战。展望2025年，这一趋势将推动搜索引擎行业的技术创新，同时引发内容可信度、版权管理和伦理规范的新讨论，推动行业和社会平衡发展的解决方案。

持续投资基础设施和主权AI

全球科技巨头将继续增加AI基础设施建设。例如，2025年初，微软宣布在AI基础设施上投资800亿美元，中国也在推进100亿人民币规模的智能计算中心项目。这些措施不仅体现了全球对AI技术体系的高度关注，也体现了各国在R&D自主性方面的战略布局。

AI的核心目标是确保核心技术不依赖外部世界，保护数据主权，规范AI技术的应用与发展，主要目标是保证核心技术不依赖外部世界。

展望2025年，随着AI技术的不断进步和应用场景的不断扩大，AI基础设施和主权AI的持续投资将重塑全球科技竞争的局面。

规模法则效应将寻找新的扩展方向。

尽管规模化法则通过增加信息量、模型规模和计算能力来提高性能，（Scaling Law）效果正在逐步减弱，但是这个概念的关键将在新的发展方向上持续下去。未来，在扩大规模法则的过程中，AI将扮演更重要的角色。，例如，通过自我监督学习，我们可以改进数据处理，使用智能算法探索更有效的模型设计，促进计算资源的智能分配。这些进步将进一步发展AI技术，特别是通用人工智能（AGI）目标，确立重要保障。

趋势二：公司AI转型与管理角色重塑

2025年，我们不仅会看到技术的快速持续突破，还会加速AI向各个行业的渗透，从工具和辅助角色走向核心价值创造。

今年也将成为公司AI转型的一个重要转折点，AI应用将走得更深。

AI将逐步成为企业的必需品，AI转型将在战略上走向战略

到2024年，AI的应用大部分还处于个人员工自发使用的初始阶段。虽然这种分散的应用方法表现出了一定的潜力，但也暴露出许多问题。例如，由于缺乏系统的支持，公司很难实现知识的有效沉淀和共享；与此同时，零散的使用方式也容易带来数据安全和合规的风险。另外，该模式缺乏战略层面的整合，难以促进商业模式的创新和组织结构的深刻变化。要实现AI真正赋能企业，必须完成从零散应用向系统化、战略化的深度转变。

2025年，AI转型将面临所有企业。公司AI转型有两种不同的方式：

“AI in All"(现有业务 AI）：AI逐步融入到企业的产品、服务和工作流程中，实现从局部到整体的整合。其核心是通过降低成本、优化流程、增强互动体验等方式，将现有业务深度结合起来，提高企业的经营效率和效果。这种策略适用于大多数企业，是AI战略的初始阶段。强调从点到面的推广，即从实验应用逐步扩展到全面部署，风险相对较低，可以落地较强。“AI in All“关键特征是将AI作为工具的辅助手段，赋能员工和现有业务，而不是完全重塑运营模式。

“All in AI”（AI 创新业务）：代表AI转型的更高阶段。这种模式将通过从R&D到用户体验的全过程重塑，将战略提升到战略层面，打造“AI原生”公司。

企业在规划AI转型战略时，需要根据自己的实际情况，从两个关键层面进行分析：AI所能带来的潜在价值，以及AI实施的可行性。沃顿商学院的最新研究表明，AI工具可以在特定场景下显著提高工作效率，最高可达40%，这表明了AI在提高生产力方面的巨大潜力。然而，仅仅关注提高效率或降低成本并不足以支撑公司的长远发展。

随着技术获取成本的快速降低和AI专业知识的广泛普及，高进入门槛逐渐降低，AI将逐渐成为企业的必需品，仅靠工具很难保持AI技术的竞争优势。AI转型的核心不应该局限于降低成本，而应该是将AI深度整合到企业的经营战略中。企业只有通过战略整合，才能释放AI的真正潜力，形成可持续的差异化竞争优势。

AI时代公司的三大特点和成功转型的重要因素

AI时代，企业的成功转型不仅依赖于技术投入，而且依赖于技术投入。需要系统的战略规划和优秀的执行能力。。能快速抓住技术机会的公司一般有三个核心特征:对新技术的敏锐洞察力、前瞻性的战略布局能力和对用户需求的终极追求。这些特征使他们能够准确把握AI技术的潜力，并高效地将其转化为商业价值。相比之下，许多企业存在组织结构传统化和资源管理滞后的缺点，导致AI应用无法突破瓶颈，难以达到预期的效果。

AI转型的成功需要重点关注以下三个关键因素：战略价值、人才建设和可持续学习型组织。第一，明确战略定位是转型的核心。企业不仅要注重降低成本，还要把技术深度融入核心业务目标，作为推动增长和创造价值的战略杠杆。正如黄仁勋所说，“仅靠AI降低成本很难实现增长”，AI的潜力可以从增长战略上真正释放出来。第二，培养AI人才是关键。公司需要通过构建完善的人才体系和不断学习文化，加大对既懂技术又懂业务的复合型人才的投入，增强组织技术的适应性和创新能力。最后，AI的生产力变革对传统的组织模式提出了挑战。只要将技术嵌入旧的结构中，就可能导致“技术” 旧组织=昂贵的旧组织”的困境。为了满足不断变化的需要，充分发挥AI的潜力，实现真正的转型升级，企业必须重塑流程和架构。

从中层到高管的管理角色重新定义

2025年，中层管理者的角色将经历一定程度的调整和转变。中层管理者可以在战略决策、团队建设和员工指导等高价值活动上花费更多的时间，因为AI技术承担着基础性和重复性的工作。管理的核心正在从“管理者”转变为“领导者”，这就要求管理者不仅要与AI协调工作，还要不断提高数字素养和创新能力，满足“数字员工”与人类员工共存的新环境。管理者需要了解技术的应用，引导团队在技术变革中找到前进的方向，为组织创造持续的竞争力。

AI将进一步重塑企业高级管理人员的角色和职能，推动高级管理团队向合作和技术驱动转型。传统的职责界限将逐渐消失，高管角色将融合更多的跨领域能力。例如，首席人力资源官员（CHO）、首席信息官（CIO）以及首席技术官（CTO）职责交集将更加紧密，他们将共同负责管理和发展“人才”(包括人类员工和数字员工)、在保证数据安全、技术和人才可持续性的同时，构建智能基础设施，促进人机协同发展。

此外，有些企业可以开设首席人工智能官员（CAIO）这个新职位，成为企业AI转型的关键。首席人工智能官员负责制定和实施人工智能战略，将人工智能深度融入企业核心业务，与首席人力资源官员、首席信息官员和首席技术官员密切合作，确保人工智能技术的商业价值最大化。高级管理团队的整体战略重点将从传统的职能分工转变为集体推动人工智能驱动的增长和创新。他们不仅是领域专家，也是技术赋能者和跨职能合作者。

趋势三：人类加强参与，重塑自身潜能。

人们更积极地参与其中

在2025年，我们更加意识到，人工智能本身没有道德和社会责任，其发展方向主要取决于人类的设计和控制。。如果AI被允许“无限制”或“不受控制”发展，其隐含的伦理风险可能会造成长期的负面影响。公司、政府和社会各界将在这一变化中更加积极地发挥主动作用，不仅会探索技术的潜力，还会知道它应该服务于什么样的价值目标——人类的参与不仅是必要的，也是必不可少的。

在新的一年里，AI技术确实会在自主学习和复杂任务处理中表现出更多的“伪装”和“欺骗”。虽然这种情况不是出于恶意，但它显示了算法的不透明性和不可预测性。对企业而言，建立全面的AI治理框架，避免这种行为对企业和社会的影响，是一项不可避免的任务。更为重要的是，AI治理不仅仅是一个技术问题，而是一个关于企业能否获得用户信任，能否长期保持市场竞争力的战略问题。

AI将带来“技术”下岗

2025年，AI将取代越来越多的人类工作。。实际上，2024年，一些行业已经出现了“技术”下岗。根据斯坦福大学《2024年人工智能指数报告》，AI已经超越了人类在图像分类、视觉推理、语言逻辑等领域的能力，展现了惊人的技术迭代潜力。技术进步的速度引人注目，从初级对话机器人到具有基本逻辑推理能力的生成式AI。到2025年，公司的调整步伐难以跟上AI技术的迭代发展速度，各行各业都难以避免“技术”下岗。

我们可以看到，从“工具与控制”到“协同与共生”，人类与AI的关系逐渐趋向。虽然简单的分工可以提高社会效率，但很难从根本上扩大人类的能力边界。AI在重复任务方面有明显的优势，但AI在处理人类核心价值-情感理解、伦理判断和复杂问题方面仍然无能为力。

但是值得注意的是，那些只把AI当作工具“会使用AI的人”最终无法逃脱被取代的命运。换句话说，未来的关键不在于“AI能取代什么”，而在于“人类能与AI共同成就什么”。

重塑人类自身潜能

2025年，人类自身潜能的重塑已经成为AI时代不可避免的命题。。随着技术能力的快速扩张，传统技能的积累和单一领域的专业化已经不能满足未来社会的需要。人类需要超越简单的技能提升，转向多维潜能开发。创造性思维将成为人类在复杂环境中发现问题的核心竞争力，并制定颠覆性的解决方案。同时，情感智能和社交能力将被重新定义，不仅是人与人之间的深层联系，也是人与机器合作中不可替代的价值。面对不断变化的技术环境，应变能力和终身学习意识是人类保持竞争力的关键。不断创新的知识结构和心理韧性将决定个人和组织的生存和发展。

短期来看，虽然AI可能在情感和社会领域呈现出更多的“拟人化”特征，但我们相信这仍然只是一种技术模拟，并没有达到真正的意识水平。从长远来看，AI不是大规模失业的催化剂，也不是人类的终点，而是促进人类重新认识自我潜能的起点。真正的竞争不是超越机器，而是如何通过人与机器的协同，让人类的独特价值在未来更加突出。。

结语

距离GPT 3.5的发布已经过去几年了，AI浪潮带来的这种影响已经远远超出了我们两年前的预期。2025年，期待与焦虑并存，人类的独特价值不在于追求对技术的简单超越，而在于如何积极推进技术。在《权力与进步》中，阿西莫格鲁教授指出：“历史并非一成不变，人类具有主体性。”同样，在AI浪潮中，人类也不是被动的局外人，而是技术过程的设计者和规则的制定者。真正的未来并不取决于技术能走多远，而是取决于我们如何利用技术创造一个更加共享和繁荣的社会。

教授简介

方跃教授是中欧国际工商学院经济与决策科学教授、经济与决策科学系主任、中欧AI与企业管理研究领域主任。2018年，方跃教授在中欧成立了大数据研究中心，并担任研究中心首任主任。2024年初，方跃教授在中欧成立并负责人工智能与管理创新研究中心，重点关注人工智能对企业管理和行业发展的影响以及如何打造人工智能驱动组织，致力于打造具有商学院特色的人工智能产业研究平台和人工智能与管理创新的高端智库。

在加入中欧之前，他曾任美国多所大学的终身教授，并担任麻省理工学院国际金融服务研究中心（IFSRC）、麻省理工学院制造领导项目（LFM）以及美国能源部能源信息管理局（EIA）研究员。从2005年到2018年，方跃教授长期担任美国一家能源对冲基金的执行董事，并担任AT。&T、GE Capital、Intel 包括Capital在内的许多跨国公司和中国公司提供人工智能、数字智能转换、大数据和金融技术等咨询服务。

本文来自微信公众号“中欧国际工商学院”（ID：作者：方跃，36氪经授权发布，CEIBS6688)。

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