（本文作者方躍，中歐國際工商學院經(jīng)濟學與決策科學教授）

2024年，AI（人工智能）技術以令人難以置信的速度發(fā)展，在多模態(tài)融合與推理能力等方面不斷取得突破，推動技術邊界的持續(xù)擴展。AI正在深刻重塑人類社會生活的方方面面，這一趨勢在2025年國際消費電子展（CES 2025）上得到了充分體現(xiàn)——AI正快速融入各類產(chǎn)品、服務和工作流程之中。

企業(yè)紛紛涌入這場AI變革浪潮，其主要表現(xiàn)為“產(chǎn)業(yè)+AI”的模式。然而，在AI應用落地的速度、廣度和成效上，各企業(yè)間顯現(xiàn)出顯著差異。這種差異不僅反映了行業(yè)發(fā)展的不同步，更深層次地體現(xiàn)了企業(yè)在信息化與數(shù)字化能力、技術與業(yè)務融合深度、應用場景復雜性以及資源投入力度等方面的差距。尤其值得關注的是，企業(yè)高層對AI技術及其影響力的認知深度、態(tài)度差異以及推動AI轉(zhuǎn)型的意愿顯著影響了企業(yè)在這一領域的表現(xiàn)。

2025年，AI技術的邊界無疑將沿多方向進一步快速拓展，這一年將成為AI從“實驗室”走向規(guī)?；涞?、從輔助工具邁向價值創(chuàng)造的關鍵年度。在本文中，我們將圍繞技術新突破、企業(yè)AI轉(zhuǎn)型與管理角色的重新定義、人類參與和潛能重塑三個方面，深入探討2025年AI的發(fā)展趨勢，并分享我們的一些見解。

趨勢一：AI技術新突破

AI智能體正逐步突破傳統(tǒng)輔助工具的邊界，為人類開啟自主決策的新時代

2025年將成為AI智能體（Agentic AI）的元年，這一技術從“增強知識”向“增強執(zhí)行”轉(zhuǎn)變，推動人類決策和操作的高度自動化，重新定義企業(yè)生產(chǎn)力與人機交互模式。從微軟智能體解析商業(yè)郵件到OpenAI的o1/o3模型完成復雜訂單，AI智能體已不再局限于被動輔助，而是具備自主決策與任務執(zhí)行能力的智能助手。OpenAI近期發(fā)布的ChatGPT Tasks標志著AI智能體的發(fā)展已正式邁入實質(zhì)性階段。

此外，AI智能體有望對SaaS（軟件運營服務）行業(yè)帶來顛覆性影響。通過逐步取代傳統(tǒng)SaaS應用，企業(yè)將從現(xiàn)有的SaaS模式向更加智能化的解決方案轉(zhuǎn)型，為客戶提供更高效、更個性化的服務。

根據(jù)Gartner的預測，到2028年，AI智能體將自動化至少15%的日常決策，大幅提升企業(yè)生產(chǎn)力與運營效率。然而，隨著AI自主性和自動化能力的不斷增強，數(shù)據(jù)安全、透明性和倫理等AI治理問題也將愈加突出。只有在技術創(chuàng)新與責任承擔之間找到平衡，AI智能體才能真正成為推動商業(yè)與社會進步的核心力量。

小模型將引領一場“精簡但強大”的新風潮

與大語言模型相比，小模型憑借高效和精準的優(yōu)勢，正在重新定義AI的實用性與可持續(xù)性。科技巨頭如OpenAI和谷歌相繼推出小模型，這些模型不僅能在性能上媲美大模型，還能以更低的計算成本和能耗實現(xiàn)高效部署。

我們相信，小模型的應用更貼近實際需求，特別是在處理重復性高的特定任務時可能會表現(xiàn)更加出色，為AI在本地化場景和廣泛應用中創(chuàng)造更多可能性。這一趨勢將為AI的普及和落地提供全新路徑，引領AI技術向更高效、更環(huán)保的方向發(fā)展。

生成式搜索將顛覆傳統(tǒng)的信息獲取模式

AI技術正將信息檢索從基于關鍵字的傳統(tǒng)搜索，轉(zhuǎn)變?yōu)橐陨纱鸢笧楹诵牡男路妒健＿@種變革不僅顯著提升了信息獲取的效率，還重新定義了用戶與信息的交互方式。

然而，生成式搜索的興起也將帶來內(nèi)容生產(chǎn)生態(tài)的深刻調(diào)整。例如，原創(chuàng)內(nèi)容的版權保護、AI生成內(nèi)容的可信性問題，以及用戶對自動生成答案的依賴等，正成為不可忽視的挑戰(zhàn)。展望2025年，這一趨勢將推動搜索引擎行業(yè)的技術創(chuàng)新，同時引發(fā)有關內(nèi)容可信性、版權管理和倫理規(guī)范的新要求，推動行業(yè)和社會尋求平衡發(fā)展的解決方案。

基礎設施與主權AI的持續(xù)投入

全球科技巨頭將持續(xù)加碼AI基礎設施的建設。例如，微軟在2025年初宣布投資800億美元用于AI基礎設施，而中國也在推動百億級人民幣規(guī)模的智算中心項目。這些舉措不僅彰顯了全球?qū)I技術體系的高度重視，還反映了各國在技術自主性上的戰(zhàn)略布局。

主權AI聚焦于技術自主性、數(shù)據(jù)安全以及技術治理等層面，其核心目標是確保關鍵技術不依賴于外部，保護數(shù)據(jù)主權，并規(guī)范AI技術的應用與發(fā)展。

展望2025年，隨著AI技術的持續(xù)進步和應用場景的不斷擴展，AI基礎設施和主權AI的持續(xù)投入將重新塑造全球科技競爭的格局。

規(guī)?；▌t效應將找尋新的拓展方向

盡管通過增加數(shù)據(jù)量、模型規(guī)模和計算能力來提升性能的規(guī)模化法則（Scaling Law）效應正逐漸減弱，但這一理念的核心將在新的發(fā)展方向中得到延續(xù)。未來，AI將在規(guī)?；▌t的拓展這一過程中扮演更加重要的角色，例如，通過自監(jiān)督學習優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、利用智能算法探索更高效的模型設計，以及推動計算資源的智能化分配。這些進步將為AI技術的進一步發(fā)展，特別是通向通用人工智能（AGI）的目標，奠定重要基礎。

趨勢二：

企業(yè)AI轉(zhuǎn)型與管理角色重塑

2025年，我們將看到的不只是技術的快速持續(xù)突破，AI將加速向各行業(yè)滲透，會從工具和輔助角色走向核心價值創(chuàng)造。

在這一背景下，這一年也將是企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的重要拐點，AI應用走深向?qū)崱?/p>

AI會逐漸成為企業(yè)的標配，AI轉(zhuǎn)型將從戰(zhàn)術走向戰(zhàn)略

2024年，AI的應用大多仍停留在個體員工自發(fā)使用的初級階段。這種零散化的應用方式雖然展現(xiàn)了一定的潛力，但也暴露出諸多問題。例如，由于缺乏系統(tǒng)性的支持，企業(yè)難以實現(xiàn)知識的有效沉淀與共享；同時，分散的使用模式容易帶來數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風險。此外，這種模式缺乏戰(zhàn)略層面的整合，難以推動商業(yè)模式的創(chuàng)新與組織結(jié)構的深層次變革。要實現(xiàn)AI真正賦能企業(yè)，必須完成從零散應用走向系統(tǒng)化與戰(zhàn)略化的深度轉(zhuǎn)型。

2025年，所有企業(yè)將面臨AI轉(zhuǎn)型。我們將看到企業(yè)AI轉(zhuǎn)型會有兩種不同模式：

• “AI in All”（現(xiàn)有業(yè)務+AI）：AI逐步融入企業(yè)的產(chǎn)品、服務和業(yè)務流程中，實現(xiàn)從局部到整體的整合。其核心在于深度結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務，通過降本增效、優(yōu)化流程和增強互動體驗來提升企業(yè)的運營效率與效果。這一戰(zhàn)略適用于大多數(shù)企業(yè)，是AI戰(zhàn)略的初始階段，強調(diào)從點到面的推進，即從試驗性應用逐步擴展到全面部署，風險相對低，可落地性強。“AI in All”的關鍵特征是將AI視為工具和輔助手段，賦能員工和現(xiàn)有業(yè)務，而非徹底重塑業(yè)務模式。
• “All in AI”（AI+創(chuàng)新業(yè)務）：代表了AI轉(zhuǎn)型的更高階段。該模式將從戰(zhàn)術提升至戰(zhàn)略層面，通過從研發(fā)到客戶體驗的全流程重塑，打造“AI原生”企業(yè)。

企業(yè)在規(guī)劃AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略時，需要結(jié)合自身實際情況，從兩個關鍵維度進行分析：AI所能帶來的潛在價值以及AI實施落地的可行性。沃頓商學院的最新研究表明，AI工具在特定場景下可以顯著提升工作效率，最高可達40%，展現(xiàn)了AI在提高生產(chǎn)力方面的巨大潛力。然而，僅關注效率提升或成本削減并不足以支撐企業(yè)的長遠發(fā)展。

隨著技術獲取成本的快速下降和AI專業(yè)知識的廣泛普及，曾經(jīng)高昂的進入門檻逐步降低，AI會逐漸成為企業(yè)的標配，使得AI技術的競爭優(yōu)勢更難僅憑工具層面維持。AI轉(zhuǎn)型的核心不應局限于降本增效，而在于將AI深度整合到企業(yè)的業(yè)務戰(zhàn)略中。只有通過戰(zhàn)略性的整合，企業(yè)才能釋放AI的真正潛力，形成可持續(xù)的差異化競爭優(yōu)勢。

AI時代企業(yè)的三大特質(zhì)與成功轉(zhuǎn)型的關鍵因素

在AI時代，企業(yè)的成功轉(zhuǎn)型不僅依賴技術投入，更需要系統(tǒng)化的戰(zhàn)略規(guī)劃和卓越的執(zhí)行能力。能夠迅速抓住技術機遇的企業(yè)通常具備三大核心特質(zhì)：對新技術的敏銳洞察力、前瞻性的戰(zhàn)略布局能力，以及對用戶需求的極致追求。這些特質(zhì)使它們能夠精準把握AI技術的潛力，將其高效轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。相比之下，許多企業(yè)存在組織架構傳統(tǒng)化和資源管理滯后的短板，導致AI應用無法突破瓶頸，難以實現(xiàn)預期效果。

成功的AI轉(zhuǎn)型需要聚焦于以下三個關鍵因素：戰(zhàn)略價值、人才構建和可持續(xù)學習型組織。首先，明確戰(zhàn)略定位是轉(zhuǎn)型的核心。企業(yè)需將技術深度融入核心業(yè)務目標，不僅關注降本增效，更要將其作為推動增長和創(chuàng)造價值的戰(zhàn)略杠桿。正如黃仁勛所言，“僅靠AI削減成本無法實現(xiàn)增長”，從增長戰(zhàn)略出發(fā)才能真正釋放AI潛力。其次，AI人才的培養(yǎng)是基礎。企業(yè)需要加大對既懂技術又懂業(yè)務的復合型人才的投入，并通過構建完善的人才體系和持續(xù)學習文化，增強組織的技術適應力和創(chuàng)新能力。最后，AI的生產(chǎn)力變革對傳統(tǒng)組織模式提出了挑戰(zhàn)。僅將技術嵌入舊有結(jié)構，可能導致“技術+舊組織=昂貴的舊組織”的困境。企業(yè)必須重塑流程和架構，以適應快速變化的需求，充分發(fā)揮AI的潛力，實現(xiàn)真正的轉(zhuǎn)型升級。

重新定義中層到高管的管理角色

2025年，中層管理者的角色將經(jīng)歷不同程度的調(diào)整與轉(zhuǎn)型。隨著AI技術承擔基礎性和重復性工作，中層管理者得以將更多時間聚焦于戰(zhàn)略決策、團隊建設和員工輔導等高價值活動。管理的核心正在從“管理”人轉(zhuǎn)向“領導”人，這要求管理者不僅能與AI協(xié)同工作，還需不斷提升數(shù)字素養(yǎng)與創(chuàng)新能力，以適應“數(shù)字員工”與人類員工共存的新環(huán)境。管理者需要理解技術的運用，并引導團隊在技術變革中找到前進方向，為組織創(chuàng)造持續(xù)的競爭力。

AI將進一步重塑企業(yè)高管的角色和職能，推動高管團隊向協(xié)作化與技術驅(qū)動化轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的職能界限將逐漸消失，高管角色將融合更多跨領域能力。例如，首席人力資源官（CHO）、首席信息官（CIO）和首席技術官（CTO）之間的職責交集將更為緊密，他們將共同負責管理和發(fā)展“人才”（包括人類員工與數(shù)字員工）、構建智能基礎設施，以及推動人機協(xié)同的發(fā)展，同時確保數(shù)據(jù)安全和技術與人才的可持續(xù)性。

此外，一些企業(yè)可能設立首席人工智能官（CAIO）這一新興崗位，成為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的關鍵角色。首席人工智能官負責制定并執(zhí)行AI戰(zhàn)略，將AI深度融入企業(yè)核心業(yè)務，與首席人力資源官、首席信息官和首席技術官等密切協(xié)作，確保AI技術的商業(yè)價值最大化。高管團隊整體的戰(zhàn)略重心將從傳統(tǒng)的職能分工轉(zhuǎn)向集體推動AI驅(qū)動的增長與創(chuàng)新，他們不僅是領域?qū)＜?，更是技術賦能者和跨職能協(xié)作者。

趨勢三：

人類加強參與和自身潛能的重塑

人類更加積極地參與

2025年，我們更加意識到，AI本身并不具備道德感和社會責任，其發(fā)展方向完全取決于人類的設計和監(jiān)管。如果任由AI“無限制”或“不受控”發(fā)展，其隱含的倫理風險可能會引發(fā)深遠的負面影響。企業(yè)、政府和社會各界會更加積極地在這場變革中承擔起主動角色，不僅會探索技術的潛力，更會明確它應服務于何種價值目標——人類的參與不僅是必要的，更是不可或缺的。

新的一年中，AI技術在自主學習和復雜任務處理中的確會展現(xiàn)出更多的“偽裝”與“欺騙”行為，這種現(xiàn)象盡管并非出于惡意，但暴露出算法的不透明性和不可預測性。對于企業(yè)來說，建立全面的AI治理框架，避免此類行為對業(yè)務和社會造成沖擊，是不可回避的任務。更重要的是，治理AI并不只是技術問題，而是關乎企業(yè)能否贏得用戶信任、能否長期保持市場競爭力的戰(zhàn)略命題。

AI會帶來“技術性”失業(yè)

2025年，AI會替代越來越多的人類工作。實際上，2024年，“技術性”失業(yè)已在一些行業(yè)出現(xiàn)。根據(jù)斯坦福大學《2024年人工智能指數(shù)報告》，AI已經(jīng)在圖像分類、視覺推理和語言理解等領域超越了人類能力，并展現(xiàn)出驚人的技術迭代潛力。從初級對話機器人到具備基礎邏輯推理能力的生成式AI，技術進步的速度令人矚目。2025年，企業(yè)的調(diào)整步伐很難跟上AI技術的迭代發(fā)展速度，“技術性”失業(yè)在很多行業(yè)很難避免。

我們會看到，人類與AI的關系從“工具與操控”逐步趨向“協(xié)同與共生”。簡單的分工雖可提升社會效率，卻難以從根本上拓展人類的能力邊界。AI在重復性任務中具備明顯優(yōu)勢，但在人類的核心價值——情感理解、倫理判斷與復雜問題解決上，AI仍顯得力不從心。

但值得強調(diào)的是，那些只把AI當工具“會用AI的人”最終也逃脫不了被替代的命運。換言之，未來的關鍵并非“AI能替代什么”，而是“人類能與AI共同成就什么”。

人類自身潛能的重塑

2025年，人類自身潛能的重塑已成為AI時代不可回避的命題。在技術能力迅速擴張的背景下，傳統(tǒng)的技能積累與單一領域的專精已難以滿足未來社會的需求。人類需要超越簡單的能力提升，轉(zhuǎn)向多維度的潛能開發(fā)。創(chuàng)造性思維將成為核心競爭力，推動人類在復雜環(huán)境中發(fā)現(xiàn)問題的本質(zhì)并制定顛覆性的解決方案。同時，情感智能與社交能力將被重新定義，不僅是構建人與人之間的深度連接，更是在人與機器的協(xié)作中體現(xiàn)出不可替代的價值。面對快速變化的技術環(huán)境，應變能力和終身學習意識是人類保持競爭力的關鍵，不斷更新的知識體系和心理韌性將決定個體和組織的生存與發(fā)展。

短期內(nèi)，AI雖然在情感與社交領域可能會展現(xiàn)出更多的“擬人化”特征，但我們相信這仍然只是技術性模擬，未達到真正的意識層面。長遠來看，AI并非大規(guī)模失業(yè)的催化劑，也并非人類的終點，而是促使人類重新認識自我潛能的起點。真正的競爭不在于超越機器，而在于如何通過人與機器的協(xié)同，讓人類的獨特價值在未來更加凸顯。

結(jié)語

距離GPT 3.5的發(fā)布已經(jīng)過去兩年了，AI浪潮帶來的這波沖擊已遠遠超過我們兩年前的預期。在期待與焦慮并存的2025年，人類的獨特價值不在于追求對技術的簡單超越，而在于如何主動引領技術的方向。阿西莫格魯教授在《權力與進步》中提到：“歷史不是一成不變的，人類具有主體性。”同樣，在AI浪潮中，人類不是被動的旁觀者，而是技術進程的設計者和規(guī)則的制定者。真正的未來不取決于技術能走多遠，而在于我們?nèi)绾卫眉夹g，塑造一個更加共享和繁榮的社會。

本文僅代表作者觀點。