正如过去几年的事件所证明的那样，AI 远非一时的趋势。这项快速发展的技术已经在全球经济格局中留下了自己的印记，到 2024 年，没有一个核心行业可以免于其影响。
与任何突破性技术一样，不拥抱这些发展只会导致企业错失机会。相反，凭借可靠的 AI 战略保持领先地位的领导者将更有能力保持其竞争优势，以及未来是否会出现潜在波动。
现实情况是，对于许多企业来说，AI 不再是锦上添花，而是成为必需品。因此，在今年结束时，我们总结了进入 2025 年时应该引起您关注的七大 AI 趋势。
2025 年将继续增长的 7 个 AI 趋势
我们涵盖了一些熟悉的、稍微鲜为人知的 AI 趋势，这些趋势有望在未来几年塑造商业格局。
1. 小语言系统 （SLM）
自从 ChatGPT 的推出掀起了人工智能热潮以来，“越大越好”一直是许多 AI 开发人员的口头禅。向前跳几年，中小型语言系统 （MLS） 变得越来越重要，因为它们相对于大型模型具有可扩展性和效率优势。
SLM 需要处理的参数更少，这意味着它们通常能够比 LLM 更快地生成响应。它们紧凑的尺寸和更适中的计算要求也意味着它们通常也能够在设备上运行，从而减少了从云来回发送数据的需求，从而降低了对环境的影响。
今年，一些科技界的知名企业推出了自己的 SLM。Microsoft 发布了 Phi-4，这是一个专门用于复杂推理的模型，Apple 推出了八个小型 AI 模型，这些模型足够小，可以在智能手机上运行。随着 SLM 使初创公司和小型企业能够以更实惠的价格扩展 AI，我们只能看到它们在未来几年越来越成为一种技术主食。
2. 智能体人工智能
智能体 AI 是自主的 AI 系统，能够以最少的人工输入做出决策。人工智能链可以从新数据中学习，并通过动态适应新情况来解决复杂问题。
研究和咨询公司 Gartner 将其命名为“2025 年的主要技术趋势”，该趋势有望通过简化流程和减少人工接触来改变各行各业的自动化。该技术已经被用于帮助企业提高效率，零售商使用代理 AI 来个性化购物体验，医疗保健提供商利用该技术分析患者数据。
谷歌在 12 月推出的 Gemini 2.0 中利用智能体 AI 已经顺应了这一趋势，到 2025 年可能会有更多的科技巨头效仿这一趋势。但是，由于智能体 AI 的发展速度超过了法律护栏，我们建议企业通过保持人工监督和执行 E2E 测试来谨慎部署该技术。
3. 人工智能网络安全
不幸的是，随着先进的 AI 模型变得更容易获得，随着犯罪分子继续利用该技术欺骗受害者，预计网络犯罪市场将在 2025 年进一步繁荣。具体来说，根据 Cybersecurity Ventures 的数据，在支持 AI 的网络钓鱼、深度伪造和恶意软件攻击增长的推动下，明年网络犯罪的年收入预计将超过 10.5 万亿美元。
然而，随着网络威胁的不断推进，旨在缓解威胁的协议也在不断推进。通过使用 AI 而不是传统解决方案，企业能够实时检测恶意软件、网络钓鱼企图和零日漏洞等威胁。AI 还被用于对零日漏洞进行逆向工程，允许开发人员在漏洞公开之前为漏洞创建安全补丁。
随着超过一半的企业已经使用 AI 来改进威胁检测，随着网络风险继续变得更加复杂，该技术在 2025 年及以后只会变得更加重要。
4. 人工智能搜索引擎
虽然搜索环境一直在发展，但 AI 的兴起从 2024 年彻底改变了我们检索信息的方式。
最值得注意的是，搜索引擎巨头谷歌在 5 月份推出了其 AI 摘要功能，有助于提高数十亿搜索查询的重点和尊重度。AI 开拓者和 ChatGPT maker OpenAI 于今年 10 月推出了自己的搜索引擎竞争对手——ChatGPT Search，以挑战谷歌在搜索领域的长期垄断地位。
虽然谷歌的 AI 搜索摘要功能最初遭到了一些反对，迫使该公司缩减了一些工作，但谷歌声称它使大多数用户对结果更加满意——18 至 24 岁的年轻人对该功能的参与度最高。
因此，虽然现在还不是告别传统搜索引擎结果页面的时候，但今年发生的发展以及生成式 AI 的快速进步表明，AI 在未来几年只会继续破坏我们的搜索方式。
5. AI 芯片
人工智能芯片是旨在处理 AI 任务的集成电路，包括机器学习 （ML）、自然语言处理 （NLP） 和数据分析。
由于这些芯片是在考虑 AI 的情况下创建的，因此与传统的中央处理器 （CPU） 相比，它们能够处理更高级的计算和更大的数据量。因此，AI 芯片通常以更低的延迟产生更准确的响应，使其成为 NVIDA、Intel、Google、Amazon 等公司的首选操作方式。
根据日本投资银行大和的数据，由于其竞争优势，行业分析预测，到 2025 年，AI 芯片需求将同比增长 35%，潜在市场价值将达到 1200 亿美元。
此外，随着台积电 （TSMC） 和三星在本土投资新的制造工厂，这一转变也有望通过减少全球对亚洲制造中心的依赖来解决供应链挑战，这表明人工智能芯片将成为未来芯片生态系统的核心。
6. 边缘人工智能
边缘 AI 是指 AI 与边缘计算的结合。通过将数据存储在靠近设备的位置，而不依赖外部云服务器，该解决方案能够减少带宽使用和延迟问题，同时提供额外的安全层。
通过在边缘设备上实现实时处理，边缘 AI 代表了企业处理数据处理和决策方式的重大转变。边缘 AI 已经在商业世界中掀起了巨大的浪潮，该技术被用于医疗保健行业以改善诊断和治疗，用于制造业分析职业危害，以及汽车行业用于提高自动驾驶汽车的安全性。
展望未来，边缘 AI 的部署只会增长得更快，专家预测，到 2030 年，该市场的价值将达到惊人的 629.3 亿美元。
7. 企业搜索系统
不要与 AI 搜索系统混淆，企业搜索系统是用于在企业组织内搜索信息的解决方案。
企业搜索工具利用所有主要信息孤岛中的数据，包括文档、代码存储库、电子邮件和项目管理工具。通过仅包含与特定公司相关的数据，内部搜索系统可以彻底改变员工解决查询的方式，从而使团队能够提高工作效率和盈利能力。
虽然企业搜索系统并不总是依赖 AI，但这项技术的整合有助于大幅提高搜索效率。通过从与传统搜索机制相关的简单关键字匹配继续前进，AI 企业搜索工具还使这些平台更具对话性和直观性，从而产生更像人类的交互。
因此，随着 2024 年新一批新的 AI 企业搜索系统问世，几乎可以肯定，人工智能将在未来几年继续优化传统的企业搜索流程。