2025 AI落地實戰指南：從戰略構建到規模化運營的五大關鍵洞察

作者：ICONIQ

編譯：Tim，PANews

人工智能發展步入新篇章：從熱議話題走向落地實踐。打造規模化AI産品正成為競爭的關鍵戰場。2025年度AI現狀報告《建設者手冊》將視角從技術採用轉向落地實踐，深度解析從構思、落地到規模化運營AI産品的全套方案。

基於2025年4月對300位軟件公司高管的獨家調研結果，並結合ICONIQ社區内人工智能領袖的深度訪談，本報告提供了一份戰術路綫圖，旨在將生成式人工智能的智能優勢轉化為可持續的商業競爭力。

該報告提煉出五大關鍵章節，以及它們將如何助力團隊積極構建AI應用。

1.人工智能産品戰略已邁入新的成熟階段

相較於那些僅在現有産品中集成人工智能的企業，以人工智能為主導的公司正更快地將産品推向市場。數據顯示，近半數（47%）人工智能原生企業已達成關鍵規模並被證實具有市場契合度，而集成人工智能産品的公司中僅有13%達到該階段。

他們在做什麼：智能體工作流與垂直應用成為主流。近八成AI原生開發者正佈局智能體工作流（即能代表用戶自主執行多步驟操作的AI係統）。

他們是如何做的：各公司正趨同選擇多模型架構，以優化性能、控制成本並匹配特定應用場景，在面向客戶的産品中，每位受訪者平均使用2.8個模型。

2.不斷演進的AI定價模式反映獨特經濟特性

人工智能正在改變企業為産品及服務定價的方式。根據我們的調查，許多公司正採用混合定價模式，在基礎訂閱費之上加上按用量計費的模式。也有公司正探索完全基於實際用量或客戶使用效果的定價模式。

目前許多公司仍免費提供AI功能，但有超過三分之一（37%）的企業計劃在未來一年調整定價策略，使價格更符合客戶獲得的價值及其對AI功能的使用量。

3.人才戰略作為差異化優勢

人工智能不僅是一個技術問題，更是一個組織問題。當前大多數頂尖團隊都在組建由人工智能工程師、機器學習工程師、數據科學家和AI産品經理組成的跨職能團隊。

展望未來，大多數企業預計其工程團隊中將有20-30%的人員專注於人工智能，而高增長企業的這一比例預計將高達37%。但調查結果顯示，找到合適的人才仍然是一個瓶頸。在所有人工智能特定崗位中，AI、機器學習工程師的招聘耗時最長，平均填補時間超過70天。

在招聘進度方面，人們存在意見分歧。盡管部分招聘者認為進展順利，但54%的受訪者表示進度落後，其中最普遍的原因在於符合條件的人才資源儲備不足。

4.人工智能預算激增，體現在公司損益表中

採用人工智能技術的企業正將10%-20%的研發預算投入AI領域，且2025年各營收區間的企業都呈現持續增長趨勢。這一戰略轉向愈發凸顯出：AI技術已成為産品戰略規劃的核心驅動力。

隨著人工智能産品規模的擴大，成本結構往往會發生顯著變化。在産品開發的早期階段，人力資源成本通常是最大的支出項目，包括人員招聘、培訓及技能提升費用。然而當産品走向成熟時，雲服務成本、模型推理費用和合規監管成本將佔據主要支出比例。

5.企業内部人工智能應用規模正在擴大，但分佈並不均衡

雖然多數受調查企業為約70%的員工提供了使用内部AI工具的權限，但實際定期使用這些工具的卻僅佔半數左右。在規模較大、體制較成熟的企業中，推動員工使用人工智能的難度尤為突出。

高採用率企業（即半數以上員工使用AI工具）平均在七個及以上内部應用場景部署人工智能，包括編程助手（使用率為77%）、内容生成（65%）和文檔搜索（57%）。這些領域的工作效率提升幅度達15%至30%。

AI工具生態雖仍舊分散，但正逐漸走向成熟

我們調查了數百家企業，以了解目前在生産環境中實際運行的技術框架、庫和平台。這份報告並非簡單排名，而是開發者跨不同領域所採用工具的真實寫照。

以下是按字母順序排列的最常用工具簡要概覽：

内容來源：PANews