自今年春节以来，AI能力的提升与成本下降态势显著。一方面，AI能力持续演进，既有能力加速发展，新能力不断涌现，特别是在认知推理领域展现出巨大潜力；另一方面，计算成本大幅降低，生成式AI及智能体的推理模型训练成本显著下降。

未来，高性能大语言模型的推理成本预计将以每年十分之一或更快的速度下降，这将极大地降低企业应用AI的门槛，促使更多企业将AI融入业务流程。

根据埃森哲全球调研数据，AI发展势头强劲，86%的全球企业高管计划加大对AI或生成式AI的投入，36%的企业已实现生成式AI的大规模应用，涵盖营销、客服、研发等多个领域。然而，仅有13%的企业从中获得了可量化的财务回报，这表明企业在AI应用中仍面临诸多挑战，尤其是数据准备度不足，凸显出数据治理与知识治理的重要性。

AI能否产生广泛而积极的影响，关键在于人们对AI的信任。因此，企业需更负责任地使用AI，同时确保数字系统和AI模型具备准确性、可预测性、一致性和可追溯性。

近日，埃森哲在《技术展望2025》报告中指出，自主性是AI区别于传统技术的关键特征。全球副总裁俞毅提到，自主性意味着只需设定目标，AI便能在规定范围内自主实现，智能体有望成为企业“同事”。报告深入剖析了AI对企业影响的四个趋势。

在“二进制大爆炸”趋势下，企业IT系统定位发生变化，智能体成为重要用户，系统架构需从记录型向动态部署转变。Salesforce、Adobe、Workday等企业已推出智能体相关产品与服务，中国企业如飞书、钉钉也在积极跟进。中国企业对AI智能体接受度高，57%的高管预计未来3年将大规模部署，且85%以上认为IT领域将发生大变革。

俞毅指出，目前智能体仍面临诸多挑战，企业高管最担心的始终是生成式AI的准确性问题，合规性也至关重要。为此，企业会为大模型部署规范防范机制，自动检查回答是否合规，同时让智能体记住客户之前的沟通内容，避免重复询问。

在“品牌新门面”趋势下，企业品牌塑造面临新挑战与机遇。传统渠道已无法满足需求，企业需结合数据优势，在大模型基础上打造个性化渠道。关于定制化专用小模型，俞毅表示，大模型作为基座已具备稳定性，而定制化小模型需落地中间层，整合行业数据，实现通用能力与垂直场景的结合。

从消费端来看，报告指出，78%的中国消费者愿意从社交媒体中获得启发，比全球高出15%。近八成的消费者愿意尝试AI导购或AI助手。企业可通过构建客户导向的AI智能体，利用客户画像、理解客户需求和自身业务，打造个性化品牌体验。

摩根士丹利报告指出，在人形机器人产业链中，中国占比高达63%。针对信任问题，77%的中国高管认为自然语言交流能增强人机之间的信任和协作。AI已从语言模型发展到空间模型、机器模型，能适应复杂环境。俞毅表示，推理模型的发展使机器人拥有“慢思维”和“快思维”，分别用于规划分析和快速执行。

“人机学习循环”强调人机相互赋能，而非替代。AI需人的“训练”变得更聪明，人也通过AI提升能力。学习能力比专长更重要。报告指出，企业对将AI作为战略核心持谨慎态度，更倾向于将AI视为工具。74%的中国高管计划在未来3年提升员工的生成式AI能力。58%的中国企业认为，有了工具和能力后，员工能从事更有价值的工作。

对于企业AI转型准备，俞毅建议，除数据治理外，还需完善体系建设、选择合适框架架构、避免认知误区。在AI应用生态中，模型、执行端及场景串联均不可或缺。

（文章来源：21世纪经济报道）