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世界瞬息万变过去一年市场格局的演进仍然超出了我们的预期1**、企业 AI 预算持续超标增长从试点项目跃升为 IT 和业务核心预算的一部分。**2**、企业在“多模型组合”上的运用日益成熟开始注重性能与成本的平衡。OpenAI、谷歌和 Anthropic 是闭源市场的主力而 Meta 与 Mistral 成为开源阵营的热门选择。**3**、AI 模型采购流程日趋接近传统软件采购评估更严、托管更讲究、标准化测试更受重视。与此同时更复杂的 AI 工作流也在推高模型替换成本。**4**、AI 应用生态逐渐成型标准化应用开始取代定制开发AI 原生的第三方应用迎来爆发增长。**本报告将围绕企业在预算分配、模型选择、采购流程与应用使用四大维度的最新趋势帮助创业者更细致地理解企业客户真正关注的重点。一预算AI 支出超出预期并持续增长AI 预算增长远超预期且毫无放缓迹象企业对大语言模型LLM的投入已大幅超出去年原本就很高的预算预期且预计未来一年将继续增长平均增幅约为 75%。正如一位 CIO 所说“我 2023 年一整年的支出现在一周就能用完。”预算上升的原因有二一方面企业持续发掘更多内部用例推动员工广泛采用另一方面越来越多的企业开始部署面向客户的 AI 应用尤其是科技创新型企业这些场景的投入呈指数级扩展。一家大型科技公司表示“去年我们主要专注于内部效率提升今年的重点将转向面向客户的 Gen AI投入会大大增加。”AI 正式纳入核心预算结束“试验期”一年前企业在 LLM 上的支出中仍有约 25% 来自创新专项预算如今这一比例降至 7%。企业普遍将 AI 模型和应用的费用纳入常规 IT 与业务部门预算体现出 AI 不再是探索性项目而是业务运转的“基础设施”。一位 CTO 指出“我们的产品正在陆续集成 AI 功能相关支出也自然水涨船高。”这意味着AI 融入主流预算的趋势还将进一步加速。二模型多模型策略成为主流三大厂商初步确立领先地位多模型时代已成常态“差异化”而非“同质化”成驱动力当前市面上已存在多个性能出色的 LLM企业开始在实际生产中部署多种模型。虽然避免供应商绑定是一个重要原因但更根本的动因是不同模型在不同用例中的表现差异越来越显著。本年度调查中37% 的企业正在使用五种及以上的模型较去年的 29% 明显增长。虽然模型在某些通用评估中得分相近但企业用户发现其实际效果差异不容忽视。例如Anthropic 的 Claude 更擅长细粒度代码补全而 Gemini 更适用于系统设计和架构。在基于文本的任务中用户反馈 Anthropic的语言流畅性和内容生成更强而 OpenAI 的模型更适合复杂问答任务。这种差异促使企业采用“多模型最佳实践”既保障性能优化又降低对单一厂商的依赖。我们预判这种策略将在未来继续主导企业的模型部署路径。模型格局仍激烈但三大厂商初显优势虽然企业在实验和生产中持续试用多个模型但市场上已出现三个领先者OpenAI 保持市场份额领先谷歌和 Anthropic 则在过去一年迅速追赶。具体来看1OpenAI其模型组合被广泛应用GPT-4o 是最常部署到生产环境中的模型推理模型 o3 也引发高度关注。67% 的OpenAI 用户在生产中部署了非前沿模型这一比例远高于谷歌41%和 Anthropic27%。2谷歌在大型企业中表现更突出得益于 GCP 客户基础和品牌信任。Gemini 2.5 不仅具备顶级上下文窗口在性价比上也具明显优势——Gemini 2.5 Flash 每百万 Token 成本为 0.26 美元远低于 GPT-4.1 mini 的 0.70 美元。3Anthropic在技术前沿型企业如软件公司与初创企业中受到高度青睐。其在代码相关任务中的表现尤为突出是增长最快的 AI 编码应用背后的核心引擎。此外开源模型如Llama 与 Mistral 更受大型企业青睐主要出于数据安全、合规和可定制性考虑。新玩家 xAI 的 Grok 模型也开始受到广泛关注市场仍充满变数。对于中小型模型而言闭源模型的性价比优势愈发明显如前所述模型成本正以每年一个数量级的速度下降。在这一趋势下闭源模型尤其是中小型模型的性能/成本比正变得越来越有吸引力。目前在这一领域表现领先的是 xAI 的 Grok 3 mini 和谷歌的 Gemini 2.5 Flash。例如一些客户表示出于成本考量及生态系统集成便利他们更倾向选择闭源模型。正如一位客户坦言“现在的定价已经非常诱人而我们已经深度嵌入谷歌生态从 G Suite 到数据库都在使用他们的企业服务经验对我们来说很有价值。”另一位客户则更直白地总结道“Gemini 很便宜。”这反映出闭源模型在中低成本场景中正逐步赢得市场。随着模型能力增强微调的重要性正在下降随着模型智能水平和上下文窗口显著提升企业发现实现优异性能已不再依赖微调而是更多依靠高效的 Prompt 工程。某家企业观察道“我们不再需要提取训练数据去微调模型只要把它放进一个足够长的上下文窗口结果几乎一样好。”这一转变带来两个重要影响1降低使用成本Prompt 工程成本远低于微调2降低供应商绑定风险Prompt 可轻松迁移至其他模型而微调后的模型往往存在迁移困难和高前期投入。不过在某些超特定用例中微调仍不可或缺。比如一家流媒体公司就针对视频搜索中的查询增强对开源模型进行了微调以适应领域语言。此外若强化微调Reinforcement Fine-tuning等新方法在实验室外得到广泛应用微调在未来也可能迎来新一轮增长。总体而言大多数企业在常规场景中对微调的 ROI 预期已经下降且更倾向于在成本敏感型场景中选用开源模型。企业对“推理模型”前景乐观正积极准备规模化部署推理模型Reasoning Models能够让大语言模型更准确地完成更复杂的任务从而显著扩大 LLM 的可用场景。尽管目前多数企业仍处于测试阶段尚未正式上线部署但对于其潜力普遍持乐观态度。一位高管表示“推理模型能帮助我们解决更多新型、复杂的任务场景我预计它的使用量很快会出现大幅增长。只是目前我们还处于早期测试阶段。”在早期使用者中OpenAI的推理模型表现最为突出。尽管 DeepSeek 在行业中也有不少关注但在生产部署方面OpenAI 的优势非常明显本次调研显示有 23% 的企业已在生产中使用 OpenAI 的 o3 模型而使用DeepSeek 的仅为 3%。不过DeepSeek 在初创企业中的采用率相对更高企业市场渗透仍较低。随着推理能力逐步融合进企业应用主流程其影响力有望迅速放大。三采购企业AI 采购流程趋于成熟正全面借鉴传统软件采购机制模型采购流程日趋规范成本敏感度提升当前企业在选择模型时已普遍采用系统性的评估框架。在我们访谈中安全性和成本与准确性、可靠性一样成为模型采购的核心考量。正如一位企业负责人所言“现在大多数模型的基础能力都够用价格反而成了更重要的因素。”此外企业在“用例-模型”匹配上也日益专业化1对于关键场景或对性能要求高的任务企业更倾向于选择具有强品牌背书的顶级模型2对于内部或低风险任务企业更多以“成本导向”作决策。企业对模型厂商信任度显著提升托管策略更加多元过去一年企业与模型厂商之间的信任明显提升。虽然仍有一部分企业偏好通过现有云服务关系托管模型如通过 AWS 使用 OpenAI但越来越多的企业选择直接与模型提供方合作或通过 Databricks 等平台托管尤其是在模型并未由主力云厂商托管时。正如一位受访者所说“我们想第一时间用上最新最强的模型预览版本也很关键。”相较去年“尽可能绕回主云厂商”的策略这种直接托管趋势是一个显著转变。随着任务复杂性上升模型切换成本也在快速上涨去年不少企业在设计AI 应用时刻意降低切换成本希望模型“来去自如”。但随着“代理式工作流”的兴起这一策略开始失效。代理工作流通常涉及多步骤协作模型之间的替换将牵一发而动全身。企业在构建提示语、设计护栏、验证质量方面投入大量资源后更不愿意轻易更换模型。一位 CIO 总结得非常直接“我们所有提示都为 OpenAI 优化过了每个 prompt 都有特定的结构和细节。要切到另一个模型不仅要重新调教所有提示还可能影响整个工作流的稳定性。”外部评估基准日渐成为“模型采购的第一道筛选”随着模型数量激增企业采购者也越来越依赖类似 Gartner 魔力象限那样的外部评价体系如 LM Arena。这类评估为模型采购提供了初筛参考。尽管企业仍高度重视内部基准测试、金标数据集和开发者反馈但外部指标正在成为“第一道门槛”。不过企业普遍强调外部 benchmark 只是评估的一部分真正决定性因素仍然来自实际试用和员工反馈。四应用AI 应用加速落地企业从“自建”转向“采购”企业从“自己开发”向“购买成品”大幅转变AI 应用生态正在迅速成熟。过去一年企业从“自己构建”向“采购专业第三方应用”的转变非常明显。原因主要有两个1性能与成本的动态差异使持续评估和调优成为必要而这通常更适合由专业团队而非内部团队执行2AI 领域演进迅速内部自研工具难以长期维护且未必构成竞争优势反而降低了“自建”的性价比。例如在客户支持场景中超过 90% 的受访 CIO 表示正在测试第三方应用。一家上市金融科技企业曾尝试自研客户服务系统但最终决定转向采购成熟方案。这一趋势在医疗等高风险行业尚未完全展开因数据隐私与合规仍是首要考量。“按结果计费”仍不被 CIO 广泛接受尽管“按效果付费”被广泛讨论但企业在实践中仍有诸多顾虑——例如结果定义模糊、归因困难、成本不可控等。多数 CIO 表示他们更倾向于按使用量计费的方式因为这更直观、可预测、可控。软件开发成为首个“杀手级”AI 应用场景虽然 AI 已在内部搜索、数据分析、客户服务等多个领域落地但软件开发的应用爆发最为显著。这得益于三重利好1模型能力显著提升2现成工具质量极高3投资回报率直接可见适用行业广泛。一家高增长 SaaS 公司 CTO 表示他们现在近 90% 的代码由 Cursor 和 Claude Code 生成——而一年前使用 GitHub Copilot 时仅占比 10-15%。这种跃迁式采用虽仍属于前沿现象但可能正是企业界未来的风向标。Prosumer 市场生产者消费者融合拉动应用早期增长强消费品牌带动企业采购决策的现象再次上演。ChatGPT 是典型案例许多 CIO 表示购买企业版 ChatGPT 是因为“员工用得惯、喜欢、信得过”。从生产者市场向企业端的自然延伸加速了新一代 AI 应用的增长。AI 原生应用的速度与质量正在超越传统巨头虽然传统厂商拥有渠道优势和品牌信任但在产品质量与迭代速度上AI 原生公司已开始超越。例如在编码工具领域Cursor 这类专为 AI 场景构建的工具让用户对传统的 GitHub Copilot 明显“不再满意”。一位公共安全行业 CIO点出“第一代和第二代 AI 编码工具差异极大。新一代原生产品更智能也更实用。”展望未来企业级AI 的“试验时代”已经结束**企业部署 AI 不再是试验项目而是战略行动。**预算已经常态化、模型选择多元化、采购流程标准化、AI 应用开始系统落地。尽管用例碎片化但这正是企业拥抱的方向。一些关键厂商正在脱颖而出企业也越来越多选择成品应用以加速落地。市场形态愈加接近传统软件但变化节奏与复杂性却完全不同——这是 AI 的特有节奏。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】