关于报告的所有内容，公众『行业报告智库』阅读原文或点击菜单获取报告下载查看。
在数字化浪潮的冲击下，人工智能正以前所未有的速度融入我们的生活和工作。调研预测，到2026年，AI将不再是一种“锦上添花”的技术，而是成为企业日常运营的核心组成部分。这绝不是危言耸听，而是基于全球AI市场支出的快速增长。如今，AI正从实验室走向生产线，从概念验证迈向深度嵌入，成为推动行业变革的关键力量。
AI的落地应用正在改变企业数据中心的构建逻辑。以往，企业更多关注AI模型的训练，但如今，推理成为关键。推理的频率远高于训练，一个训练好的模型可能每天要运行数百万次推理操作。调研预测，AI推理服务器的支出将以每年42%的速度增长，到2028年，超过80%的AI基础设施支出将用于支持推理工作负载。这意味着企业需要重新规划数据中心，以满足低延迟和高可用性的需求，否则将面临成本和效率的双重瓶颈。
AI项目的预算超支已成为行业常态。由于AI项目涉及基础设施、云资源、模型托管和应用开发等多个方面，成本难以预测。尤其是生成式AI模型，其基于输入输出令牌的定价模式让预算规划充满不确定性。传统IT成本管理方法在面对基于消费的AI服务时显得力不从心。到2027年，60%的大型企业将采用FinOps实践来管理AI项目，从被动的成本管理转向主动的财务治理。那些提前实施AI专属FinOps实践的企业，预算准确性和成本控制表现得更好。
AI代理正在成为企业运营的重要组成部分。这些能够自主决策和行动的软件实体，与传统的机器人流程自动化不同，它们可以根据目标指令自主完成任务、迭代工作、委派任务，并产生多样化的输出。在客户服务领域，AI代理能够处理复杂的业务流程，减少人工干预。到2028年，33%的企业软件将包含AI代理，到2030年，AI代理将自主完成15%的日常供应链决策。这不仅提高了自动化水平，还让人类能够专注于更具战略性和创造性的任务。
随着AI技术在多个业务领域的广泛应用，企业需要一致的方式来评估不同供应商和用例中的AI系统。传统的评估方法主要关注语言理解能力，但这些方法无法全面衡量AI在商业应用中的能力。未来，一个综合的评分系统，机器智能商数将成为标准工具，它将准确性、效率、可解释性、速度和合规性等指标整合为一个分数，取代目前各供应商不同的评估标准。这将使企业能够更公平地比较不同AI解决方案，并在投资决策中优先考虑高MIQ评分的方案。
AI正在改变企业的经济模式，使小型团队能够实现以往需要大规模组织才能完成的成果。AI原生公司的人均年收入达到135万美元，而传统软件公司仅为10.7万美元。这种效率的提升源于AI能够自动化处理员工60%至70%的日常工作。到2030年，一些估值数十亿美元的公司将仅由3至20人的团队运营。这些公司利用AI进行市场研究、客户支持、内容创作和产品开发，让人类专注于战略、监督和创造性任务。这种模式不仅降低了人力成本，还加快了企业实现正现金流的速度，降低了投资者风险。
AI人才市场正在发生转变，从数据科学家向AI工程师倾斜。到2027年，AI工程师的岗位数量将是数据科学家的三倍。这是因为企业从构建自定义机器学习模型转向部署和优化预训练的AI系统。AI工程师专注于模型选择、评估、构建提示库和风险缓解，而不是从头开始构建模型。数据显示，AI工程师是2025年增长最快的工作岗位之一，在美国、英国和荷兰排名第一。这种转变反映了企业对AI技术的实际应用需求，从开发转向生产验证和系统集成。
AI正在超越纯文本交互，能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型。多模态AI模型的出现，使人类与AI的交互更加自然和高效。现场工程师可以通过拍摄故障设备获得语音诊断指令，临床医生可以将X光片附加到病历中获取结构化报告草稿。到2028年，80%的数字工作者将使用多模态界面与AI交互，这将显著提高工作效率和工作场所的可访问性。这种能力减少了人类与AI交互的摩擦，使AI更容易被更多员工使用，无需特殊培训。
报告节选内容如下
图片
图片
图片
图片
图片
ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请点击举报。2024配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
