2025 AI 落地实战指南：从战略构建到规模化运营的五大关键洞察

作者：ICONIQ

编译：Tim，PANews

人工智能发展步入新篇章：从热议话题走向落地实践。打造规模化AI产品正成为竞争的关键战场。2025年度AI现状报告《建设者手册》将视角从技术采用转向落地实践，深度解析从构思、落地到规模化运营AI产品的全套方案。

基于2025年4月对300位软件公司高管的独家调研结果，并结合ICONIQ社区内人工智能领袖的深度访谈，本报告提供了一份战术路线图，旨在将生成式人工智能的智能优势转化为可持续的商业竞争力。

该报告提炼出五大关键章节，以及它们将如何助力团队积极构建AI应用。

相较于那些仅在现有产品中集成人工智能的企业，以人工智能为主导的公司正更快地将产品推向市场。数据显示，近半数（47%）人工智能原生企业已达成关键规模并被证实具有市场契合度，而集成人工智能产品的公司中仅有13%达到该阶段。

他们在做什么：智能体工作流与垂直应用成为主流。近八成AI原生开发者正布局智能体工作流（即能代表用户自主执行多步骤操作的AI系统）。

他们是如何做的：各公司正趋同选择多模型架构，以优化性能、控制成本并匹配特定应用场景，在面向客户的产品中，每位受访者平均使用2.8个模型。

人工智能正在改变企业为产品及服务定价的方式。根据我们的调查，许多公司正采用混合定价模式，在基础订阅费之上加上按用量计费的模式。也有公司正探索完全基于实际用量或客户使用效果的定价模式。

目前许多公司仍免费提供AI功能，但有超过三分之一（37%）的企业计划在未来一年调整定价策略，使价格更符合客户获得的价值及其对AI功能的使用量。

人工智能不仅是一个技术问题，更是一个组织问题。当前大多数顶尖团队都在组建由人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家和AI产品经理组成的跨职能团队。

展望未来，大多数企业预计其工程团队中将有20-30%的人员专注于人工智能，而高增长企业的这一比例预计将高达37%。但调查结果显示，找到合适的人才仍然是一个瓶颈。在所有人工智能特定岗位中，AI、机器学习工程师的招聘耗时最长，平均填补时间超过70天。