2025年人工智能现状报告-建筑手册.pdf
这份名为《建筑商手册：2025年人工智能现状报告》的文档，是ICONIQ公司发布的一份深度研究报告，旨在为构建和运营人工智能（AI）产品的企业提供指导。报告的核心关注点在于“如何做”——即如何构思、交付和扩展端到端的人工智能产品，而非仅仅关注购买或采用。报告的主要内容和关键启示总结如下：
**一、人工智能成熟度与产品类型：**
* **发展阶段：** 大多数SaaS公司正在积极发展，通过增加新的人工智能功能和产品来提升竞争力。报告将人工智能产品的发展阶段分为：传统软件即服务、人工智能化、人工智能赋能和人工智能原生。
* **产品类型：** 企业构建的人工智能产品类型主要集中在代理工作流、垂直人工智能应用和横向人工智能应用。人工智能原生公司更倾向于构建代理工作流。
**二、模型使用与技术：**
* **模型选择：** 企业在构建人工智能产品时，优先考虑模型的准确性，其次是成本。OpenAI的GPT模型仍然是最受欢迎的选择，但越来越多的公司开始采用多模型方法。
* **训练技术：** 检索增强生成（RAG）和微调是最常见的模型训练技术。高增长公司更倾向于使用更多种类的基于提示的技术。
**三、基础设施与部署：**
* **基础设施：** 大多数公司使用基于云的解决方案和AI API提供商进行训练和推理。
* **部署挑战：** 幻觉、可解释性和信任度以及证明投资回报率是模型部署的主要挑战。性能监控在人工智能产品扩展中变得越来越重要。
* **代理工作流：** 大量公司正在评估代理工作流，高增长的人工智能公司更积极地在生产中部署人工智能代理。
**四、上市战略与合规性：**
* **产品路线图：** 人工智能公司在其产品路线图中约有20%-35%专注于人工智能驱动的功能，高增长公司则为30%-45%。
* **定价模式：** 许多公司使用混合定价模式，包括基于订阅/计划和基于使用/结果的定价组合。大多数公司要么将人工智能功能作为高级产品的一部分，要么免费提供。
* **合规与治理：** 大多数公司都制定了人工智能道德和治理政策，其中大多数受访者都采用了“人在回路中”的监督方式。
**五、组织结构与人才：**
* **人工智能领导者：** 许多公司，特别是在营收达到一定规模时，都设有专门的人工智能/ML领导层。
* **角色：** 大多数公司都拥有专门的AI/ML工程师、数据科学家和AI产品经理。
* **招聘：** 招聘速度对于企业来说是一个挑战，缺乏合格的候选人是主要制约因素。高增长公司倾向于在工程团队中投入更多精力在人工智能领域。
**六、成本与投资回报率：**
* **研发支出：** 大多数公司计划在2025年增加在人工智能方面的支出。
* **预算分配：** 随着人工智能产品规模的扩大，人才成本占总支出的比例趋于下降，基础设施和计算成本趋于增加。
* **成本优化：** 企业正在探索开源模型和优化推理效率的方法来降低人工智能基础设施成本。
* **模型训练成本：** 模型训练成本因产品成熟度而异，但大多数公司至少每月对模型进行一次训练或微调。
* **推理成本：** 推理成本在启动后激增，高增长人工智能公司在GA和规模部署方面的支出是同行的两倍之多。
* **投资回报率衡量：** 大多数公司都跟踪使用人工智能带来的生产率提高和成本节约情况。
**七、内部生产力：**
* **预算：** 2025年，所有收入层级的内部人工智能生产力预算都将增加，公司支出将占总收入的1-8%。
* **预算来源：** 研发预算仍然是公司人工智能内部生产力的主要资金来源，但人头预算的使用也开始增加。
* **获取和使用：** 约70%的员工可以使用人工智能工具来提高内部生产力，但成熟企业更难采用。
* **应用案例：** 编码辅助、内容生成、客户参与、销售生产力等是热门的内部生产力用例，而编码辅助对生产力的实际影响最大。
**八、AI技术栈：**
* **模型训练与微调：** 核心深度学习框架仍然很流行，但完全托管或API驱动的产品也在兴起。
* **LLM与AI应用开发：** 协调框架的使用至关重要，安全性和高级别的SDK越来越受欢迎。
* **监测与可观察性：** 现有的基础设施仍然占主导地位，ML原生平台的早期吸引力正在增强。
* **推理优化：** NVIDIA 在推理优化方面占据主导地位。
* **模型托管：** 大多数团队直接从OpenAI、Anthropic等供应商访问模型主机。
* **模型评估：** 评估工具尚未形成统一标准，LangSmith 和 Langfuse 在专用评估工具中占据领先地位。
* **数据处理与特征工程：** 经典大数据工具仍然占主导地位，Python力量强大，功能存储正在兴起。
* **矢量数据库：** 矢量数据库领域竞争激烈，开源解决方案的兴起。
* **合成数据与数据增强：** 企业内部解决方案占主导地位，Scale AI 在第三方供应商中占据领先地位。
* **编码辅助：** GitHub Copilot 占据主导地位，竞争激烈。
总而言之，这份报告为人工智能产品构建者提供了一个全面的指南，涵盖了从模型选择、基础设施、部署、组织结构到成本效益和内部生产力等各个方面。它强调了战略、人才和对内部工作流程的整合对于成功实施人工智能至关重要。
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