德勤發(fā)布《2025年技術趨勢》（Tech Trends 2025）報告，深入探討了人工智能在日常生活中逐步應用的廣度與深度。
報告指出，未來人工智能將成為我們生活中的核心組成部分。屆時，人工智能的存在將不再引起特別關注，而是被視為理所當然的存在。我們也不再會主動“操縱”人工智能，而是自然地生活在一個由人工智能深度賦能的智能世界里，一切都變得更為G效、準確與直觀。背后支撐這一切的，是強大且精密的算法與技術架構。
前，越來越多的企業(yè)在各類應用場景中部署大規(guī)模語言模型（LLM）。盡管LLM展現(xiàn)出了巨大應用潛力，但其并非適用于所有業(yè)務需求。為此，許多企業(yè)正在探索使用小型語言模型和開源解決方案，以便能夠在更小、更準確的數(shù)據(jù)集上進行訓練，從而更好地滿足特定需求。
與此同時，隨著多模態(tài)模型和基于AI的模擬技術的發(fā)展，企業(yè)正在構建一個更加個性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng)，使得企業(yè)能夠根據(jù)具體任務選擇合適的模型類型，從而實現(xiàn)更加精細化的應用。這不僅限于傳統(tǒng)的“問答型”AI，還包括能夠執(zhí)行復雜任務、提供決策支持和優(yōu)化流程的智能系統(tǒng)。
隨著AI在執(zhí)行層面的應用不斷深入，可能即將迎來代理AI（Agent-based AI）的新時代。在這一新時代，AI將不僅僅是一個輔助工具，而是充當“副駕駛”角色，深度融入消費者和企業(yè)的日常運營中，幫助他們更G效地決策、工作和生活。通過這種智能化的協(xié)同合作，AI有望徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞胶蜕铙w驗。
在長期由軟件主導的技術發(fā)展格局之后，硬件正在重新成為焦點。隨著人工智能對專用計算資源需求的急劇增加，企業(yè)開始依賴先進的硬件，尤其是定制化的AI芯片，以滿足G負載的AI計算需求。嵌入AI芯片的個人計算設備，不僅能夠提供離線的AI模型支持，從而顯著提升知識工作者的生產(chǎn)力，還能夠通過“未來保障”的技術架構，降低對云計算的依賴，減少成本，同時增強數(shù)據(jù)隱私保護。
盡管AI的計算需求帶來了可持續(xù)性方面的挑戰(zhàn)，尤其是在能源消耗方面，但隨著硬件能效的不斷提升，AI硬件正變得越來越普及和G效。未來，AI將深度集成到各類智能設備中，推動物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術的革新，尤其是在醫(yī)療、制造和服務等行業(yè)，通過更加智能和自主的設備，推動數(shù)字化轉型和效率提升。
核心系統(tǒng)供應商正在大力投資于AI技術，重新構建其產(chǎn)品和能力，以推動AI驅動或AI優(yōu)先的業(yè)務模式。這一趨勢標志著AI與核心企業(yè)系統(tǒng)的深度融合，推動了企業(yè)運營方式和技術競爭優(yōu)勢的根本性轉變。這種轉型不僅僅是實現(xiàn)常規(guī)任務的自動化，更是從根本上重新審視并優(yōu)化業(yè)務流程，使其變得更加智能化、G效化和可預測。
然而，這一轉型的復雜性不可忽視，特別是在系統(tǒng)集成、技術投資和技能培養(yǎng)等方面，都需要進行戰(zhàn)略性規(guī)劃。除此之外，建立健全的治理框架也是成功轉型的關鍵。因此，雖然這一過程帶來了顯著的效率提升，但也要求企業(yè)在規(guī)劃和實施過程中精心設計，并在多個層面做好準備。
需要特別注意的是“自動化悖論”：隨著系統(tǒng)復雜性的增加，人類員工的角色可能變得更加重要。將人工智能添加到核心系統(tǒng)可能會簡化用戶體驗，但也可能使它們在架構層面變得更加復雜。因此，管理AI驅動的核心系統(tǒng)依然需要具備深厚的技術能力，以確保其穩(wěn)定性、可擴展性和長期的有效性。
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