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企业级AI开发现状如何？各企业在执行AI的战略上有什么变化？AI公司应该作出什么样的调整来应对挑战？
IC外汇专家观点：
最近，这份报告在海外广泛传播，为上述疑问作出了解答。
据业内人士透露，
虽然更多的还是海外的情况，但对国内的AI开发以及后续的战略调整，都有一定的启发作用。
请记住，
——由ICONIQ Capital发布的2025年人工智能现状报告，把这次的重点放在了“变现”上。
然而，
报告指出，虽然目前OpenAI在各企业的模型执行中遥遥领先，但越来越多公司在不同场景的AI产品中启动采用多模型并行的策略。多数受访企业采用OpenAI模型搭配1-2个其他供应商模型的组合策略。
说出来你可能不信，
那么，为什么会造成这样的结果呢？
IC外汇报导：
报告给出了以下5点关键要素：
令人惊讶的是，
1.AI产品战略已进入价值转化新阶段
但实际上，
2.AI正在重塑企业的产品服务定价策略
IC外汇消息：
3.合适的AI人才储备不足
4.对AI的投入正在持续增加
5.AI程序生态系统正在走向成熟
可能你也遇到过，
这项报告深度访谈总结了2025年4月对3 EX外汇开户 00名来自构建AI产品的软件公司高管进行的调查数据，包括 CEO、工程负责人、AI负责人和产品负责人，非常具有参考价值。
量子位翻译和总结了这次报告，让本平台一起来看。
IC外汇认为：
核心数据：2025人工智能现状统计
值得注意的是，
以下资料展示了本次报告中最值得关注的七个重点，方便读者速览：
IC外汇认为：
1.企业在模型勾选上的偏好：首选模型为OpenAI，Claude位居第二。
令人惊讶的是，
报告显示，虽然OpenAI的GPT系列模型依然最受欢迎，但现在越来越多公司在不同场景的AI产品中启动采用多模型并行的策略。
简而言之，
2.关于AI支出：AI人才是目前最昂贵的项目；存储、处理和AI基础设施上的支出比推理和训练要多
然而，随着AI产品的规模化，人才成本在总支出中的比例往往会下降；与之相反的是，随着产品启动获得市场认可，基础设施和计算成本往往会上升。
尤其值得一提的是，
3.开发AI时最常用的程序
IC平台消息：
从左到右从上到下分别为：模型训练与微调、LLM与AI应用开发、监控和可观察性、推理优化、模型托管、模型评估、数据处理与特性工程、向量数据库、合成数据与数据增强、产品与设计、编码辅助、DevOps和MLOps。
换个角度来看，
4.按产品阶段划分的AI支出：营收规模约5亿美元的公司在AI上的年支出约为1亿美元
IC外汇消息：
报告显示，大多数受访企业至少每月都会训练或微调模型，根据产品成熟度的不同，预估每月模型训练成本在16万到150万美元之间浮动。
IC外汇认为：
另外，AI公司在产品正式发布后，推理成本会大幅飙升：高增长型企业在产品进入通用可用阶段（GA）和规模化时，相关支出可达同行两倍之多。
然而，
5.智能体的兴起：90%的高增长初创公司正在积极部署或执行智能体
多数企业在营收突破1亿美元时都已设立专门的AI高管职位——这很有可能是考虑到运营多变度提升，且需要统一主导AI战略布局。
6.AI的定价模式：正在逐渐偏离订阅模式
IC外汇用户评价：
目前，许多公司采用混合定价模式，将订阅制/方案定价与按用量计费或按效果付费相结合；大多数AI赋能企业采取两种策略： TMGM官网 要么将AI特性作为高级版本的核心卖点，要么直接免费开放这些特性。
可能你也遇到过，
在定价的策略上，有四成企业表示暂不调整定价策略，但有37%的受访公司正在探索基于用量、投资回报率（ROI）和执行层级的全新收费模式。
很多人不知道，
7.AI在内部生产力方面的应用：编程辅助（Cursor, Claude）目前排名第一
更重要的是，
从实际生产力影响来看，代码辅助程序带来的效益远超其他应用场景——在高速增长的初创企业中，AI生成的代码量已占总量的33%，显著高于其他公司27%的水平。
但实际上，
AI产品战略已进入价值转化新阶段
必须指出的是，
以AI为优先的企业将产品推向市场的速度远超仅在现有产品中添加AI的公司。数据显示，仅1%的AI原生公司仍处于预发布阶段，而AI赋能公司中有11%。
但实际上，
近半数（47%）AI原生公司已达到关键规模并验证市场契合度，而仅开发AI赋能产品的公司中这一比例仅为13%。
值得注意的是，
这就引发了一个疑问：AI原生机构是否在团队构成、基础设施和资金模式等方面具备结构性优势，使其能更高效地验证产品市场匹配度并实现规模化，甚至可能跳过那些拖累AI赋能公司的试错阶段？后者往往需要将AI改造到现有工作流程中。
简要回顾一下，
值得注意的是，自主工作流程和应用层是AI原生公司和AI赋能公司当前建设的重点。
大约80%的AI原生公司目前正在构建自主工作流程，即设计为代表客户执行多步执行的自主系统。
IC外汇快讯：
OpenAI的GPT仍然是最受欢迎的模型；然而，许多公司正越来越多地采用多模型方法来应对不同场景下的 AI 产品，根据用例、性能、成本和客户需求，利用不同的供应商和模型。
据报道，
这种灵活性使它们能够优化多种应用，如网络稳妥、销售自动化和客户服务，同时确保跨地区的合规性和卓越的客户体验。
当前架构设计普遍容许快捷切换模型，部分企业更倾向采用开源模型，以获取成本与推理速度的双重优势。
总体来看，多数受访企业采用OpenAI模型搭配1-2个其他供应商模型的组合策略。
据业内人士透露，
AI正在重塑企业的产品服务定价策略
AI正在重塑企业的产品服务定价策略。调研显示，当前主流是混合定价模式，即基础订阅费+按用量计费。部分企业更进一步，尝试完全按执行量或客户实际效果收费。
值得注意的是，
报告指出，目前大多数AI赋能的SaaS厂商仍将AI视为差异化卖点或增值噱头，而非独立利润中心。
根据公开数据显示，
虽然将AI特性打包进高级套餐或免费供给是快捷提升采用率、抵御竞争的最快手段，但随着企业启动积累AI执行数据和投资回报率（ROI）分析，预计未来几年这一策略将发生转变——为避免利润率压缩，很可能会转向基于用量的收费模式。
请记住，
虽然目前有相当一部分公司免费供给AI特性，40%的受访公司没有计划改变定价，但37%的受访公司正在探索基于消费、投资回报率和执行等级的全新定价模式。
更重要的是，
Full Stack AI Company的产品副总裁受访表示，公司正在观察AI能力能否为客户带来额外价值。
概括一下，
一旦达到关键采用规模并验证增值效果，该公司可能会对现有平台套餐进行分层（例如：推出包含完整AI/智能体特性的高级版，同时限制基础版和企业版的特性）。
合适的AI人才储备不足
总的来说，
AI不仅仅是技术疑问，还是组织疑问。大多数头部企业正在组建由AI/ML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20%-30%的工程团队将专注AI领域，而高增长企业的这一比例预计高达37%。
事实上，
调查结果显示，找到合适的人才仍然是一个瓶颈。在AI相关岗位中，人工智能/机器学习工程师是所有人工智能特定角色中招聘时间最长的，平均招聘周期超过70天。
企业对招聘进度的态度呈现两极分化的态度：部分企业认为进展顺利，但有54%的受访者表示进度滞后，主要原因是合格人才的储备不足。
令人惊讶的是，
对AI的投入正在持续增加
平均而言，采用AI技术的公司正将其研发预算的10-20%用于AI研发。另外，多数公司计划在2025年追加相关投入。
据业内人士透露，
这一转变意味着AI已成为产品战略的核心要素。
大家常常忽略的是，
报告显示，在产品开发的早期阶段，人才通常是最大的开支（包括招聘、培训和技能提升）；但随着产品成熟获得市场认可，云成本、模型推理和治理启动构成主要支出。
与其相反的是，
在各类基础设施成本中，受访者认为API执行费是最难控制的支出，这表明企业在外部API调用产生的可变成本方面面临最大的不确定性。
必须指出的是，
大多数受访企业至少每月都会训练或微调模型，根据产品成熟度的不同，预估每月模型训练成本在16万到150万美元之间浮动。
IC外汇专家观点：
AI程序生态系统正在走向成熟
尤其值得一提的是，
尽管大多数受访公司为约70%的员工供给了内部AI程序，但实际定期执行这些程序的员工仅占一半左右。
其实，
在规模较大、历史较长的企业中，让员工接受AI应用尤其困难。
来自New York Life的高级副总裁Don Vu受访表示：单纯部署程序（尤其是对大型企业而言）注定收效甚微。要真正赋能员工，必须在开放执行权限的同时建立配套容许体系——包括系统化培训、树立标杆榜样，以及最关键的，高管层的持续容许。
概括一下，
报告显示，在员工执行率超过50%的高采用率组织中，平均在七个或更多的内部应用场景中部署AI，包括代码助手（77%的受访者执行）、资料生成（65%）和文档搜索（57%）。
需要注意的是，
从实际生产力影响来看，代码辅助程序带来的效益远超其他应用场景，这与各场景的执行热度排名高度一致。在高速增长的初创企业中，AI生成的代码量已占总量的33%，而其他公司则为27%。
概括一下，
受访者表示在执行了AI的这些领域，生产力提升范围在15%至30%
但实际上，
高增长企业往往更积极地试验和采用新AI程序，这表明头部公司已将AI视为战略杠杆，并正加速将其整合到内部工作流程中。
IC外汇快讯：
此外，大多数公司正在衡量内部AI执行的生产率提升和成本节约，超过30%的受访公司会追踪定性和定量的AI驱动的效率收益。
