随着成本下降，AI 应用将迎来“爆炸式增长”

IBM 首席执行官 Arvind Krishna 在迪拜举行的世界政府峰会期间接受彭博社采访时表示：“随着成本下降，[人工智能的] 使用将呈爆炸式增长。”

换句话说，今年 1 月发布的 Deepseek R1 等低成本模型将成为 2025 年人工智能 (AI) 应用新高峰的推动力。

尽管投资者对 DeepSeek 发布消息的反应显示出对美国 AI 公司信心的短暂动摇，但从长期趋势来看，这对全球 AI 的发展可能是积极的。

“我认为这是一种验证，”Krishna 说，“我们一直在强调，您不必花这么多钱来购买这些模型。”Krishna 认为，DeepSeek 的出现验证了对更小、适合用途且为有限用例构建的机器学习模型的需求。

其他 AI 公司并没有放慢脚步。OpenAI 在 2 月下旬宣布，他们的每周活跃用户已达到 4 亿，在不到 3 个月的时间里增长了 33%。 ¹

这一增长大部分来自企业部门。麦肯锡报告称，在未来 3 年内，92% 的公司计划增加 AI 投资。²

“到目前为止，只有 1% 的企业数据融入了任何形式的 AI 模型，”Krishna 表示，这意味着 AI 解决方案的大部分价值尚未释放。

随着生成式 AI (Gen AI) 在企业环境中继续扩展，思考 Deepseek 在漫长的创新链中的位置将很有帮助，我们将会看到进一步的发现。

我们在 2025 年看到的另一个充满希望的趋势是 AI 基础设施解决方案的加速发展：新芯片、新的更高性能的网络解决方案和新的节能平台。

一些 AI 公司正在尝试制造自己的定制芯片 ，目标是减少对控制着大部分市场的 NVIDIA 的依赖。

此外，科技巨头们也在积极投资建设面向 AI 的新数据中心。Microsoft 计划在数据中心领域投资 800 亿美元，Amazon 预计将投资超过 750 亿美元，而 Meta 则被传言将投资超过 2000 亿美元。³

为了满足 AI 工作负载的动态需求，人们正在转向分解式和可组合式基础设施。这种方法可以灵活地分配计算资源，使数据中心能够根据特定的 AI 任务定制硬件配置，从而优化性能和效率。

由于数据中心消耗大量能源，因此人们日益重视可持续发展。各公司正在深入了解节能硬件解决方案和可再生能源，为 AI 运营提供动力。一些公司的目标是利用 AI 功能减少 AI 对不断扩展的基础设施的影响。

并非只有早期采用 AI 的科技公司才会优先考虑 AI 计划。AI 驱动的解决方案的采用率已超越早期采用者，也超越了科技行业。AI 技术正在解决各个行业可能出现的特定挑战。

在医疗保健领域， AI 驱动的预测性模型正在改善诊断和治疗规划。金融服务公司正在使用 AI 应用程序进行欺诈检测、 风险管理和算法交易。

供应链管理通过采用 AI 解决方案，在物流优化、需求预测和库存管理方面取得了显著改善。
电信提供商正在整合 AI 聊天机器人，以增强客户体验、自动实施服务运营并简化数字化转型工作。

在组织内部以及不同业务职能之间，AI 正发挥着关键作用。在人力资源领域，AI 工具的使用有助于人才招聘、绩效评估和员工队伍规划。

AI 驱动的自动化和优化正在重塑业务流程、降低运营成本并提高效率。通过采用 AI，网络安全得以加强，这些得益于使用算法检测威胁和防止网络攻击。

AI 的采用并非毫无挑战。IBM 商业价值研究院确定了采用 AI 的几项常见挑战。组织必须妥善应对数据隐私和负责任的 AI 要求。

推广合乎道德的 AI 系统和透明度对于维护信任至关重要。企业还必须投资于 AI 技能开发，以积累专业知识并支持 AI 驱动的计划。为 AI 战略分配预算和解决工作流程集成问题仍然是关键因素。

商业价值研究院与牛津经济研究所合作，在 2024 年 10 月和 11 月对全球 17 个行业、6 个地区的 400 位企业领袖进行了调查。调查发现，受访者 “仍在努力” 将 AI 应用于业务运营转型，但他们相信已处在突破的 “边缘”

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如果说 2024 年是实验之年，那么 2025 年则是实验逐步向前推进、逐渐成为常规的一年。然而，从实验和低风险、孤立的用例到宏大的、企业级的 AI 应用业务战略愿景，这条道路并非一帆风顺。

随着更便宜模型的出现，新技术的门槛也随之降低，我们可以预见，负责任的部署将再次受到关注。领导者知道，可以比以往更快、更经济地实施 AI，但以安全、负责任的方式实施 AI 是企业在 2025 年追求的目标。