全球知名研究机构Gartner近日发布报告，梳理了2025年中国人工智能（AI）发展的十大关键趋势。报告指出，中国企业应超越技术炒作与过度宣传，聚焦AI的可持续路径、实际效益及可落地的应用场景。随着中国在AI研发与部署领域取得显著进展，特别是在生成式人工智能（GenAI）技术方面，中国正通过强大的设计、工程能力及日益完善的生态系统，推动AI行业迈向新阶段。
Gartner高级首席分析师费天祺分析称，中国AI生态已形成涵盖IT基础设施、数据、人才、安全及模型工程创新的完整体系。在高效利用资源的前提下，大语言模型（LLM）及其他应用得以快速发展，这些变化构成了当前中国AI趋势的核心主题。报告预测，到2026年，中国50%的AI产业生态将基于开放式GenAI模型构建，这一趋势自2025年1月DeepSeek开源后愈发明显。开源模式不仅促进了技术合作与创新，还降低了AI技术的使用门槛，使开发者能够基于现有模型进行定制化开发，推动全社会共享AI红利。
在技术应用层面，“自建”策略正成为企业主流选择。面对数字化转型与AI带来的机遇，越来越多的中国企业倾向于自主开发AI模型，而非直接采购。这种趋势得益于开放与低成本技术的普及，企业通过自主开发能够更灵活地部署模型，将专有业务知识与特定场景深度结合，并与现有系统无缝集成。Gartner预测，到2028年，随着企业组建内部团队管理专有AI解决方案的需求增长，中国对AI开发技能的需求将提升50%。
代理型AI的崛起是另一大趋势。随着AI技术在中国快速落地，企业开始利用代理型AI优化业务流程、提升运营效率。报告指出，到2028年，33%的企业软件将集成代理型AI功能，而2024年这一比例尚不足1%。这一转变与中国对AI驱动的数字化转型的重视密切相关，也使代理型AI成为战略性技术发展的关键。
节俭型AI的普及则反映了中国经济的多元化特征。该技术通过减少对AI芯片和算力的依赖，提供高性价比的解决方案，尤其适合资源有限的小型企业和初创公司。这一趋势不仅促进了公平竞争，还与中国兼顾包容性与平衡发展的经济目标高度契合。
工程化能力成为中国AI发展的独特优势。与部分地区优先关注产品成熟度不同，中国更注重工程实践，在技术与运营优化方面形成了独特路径。企业倾向于通过定制化开发满足特定需求，而非被动适配标准化产品。这一导向在AI模型设计、应用实施及基础设施部署中均有体现。
AI安全与风险管理需求推动协作式AI防御体系的形成。Gartner预测，到2028年，60%部署AI技术的中国企业将组建跨部门团队应对网络安全风险，而目前这一比例仅为5%。这一趋势反映了企业对AI安全威胁的重视，包括数据泄露、经济损失及业务中断等风险。
AI人才的快速增长是中国AI生态繁荣的直接体现。随着国内AI产业对高技能人才的需求激增，中国已成为全球AI人才培养的领军者。报告预测，到2027年，超过一半的首席数据与分析官（CDAO）将为数据素养和AI素养项目争取专项预算，以应对GenAI投入未能实现预期价值的挑战。
AI的全面普及正在改变中国社会。充满活力的数字生态系统为AI融入日常生活提供了理想环境，企业通过开发简便的AI产品满足本地需求，加速了技术普及。Gartner预测，到2030年，中国社会的AI普及率将超过50%，技术进步将持续释放社会影响力。
在生态构建方面，中国AI生态正朝着“协同竞争”的方向演进。科技巨头在市场份额上竞争激烈，但在AI价值链的特定环节中展开合作，共同构建层次丰富的生态体系。这种协作横跨云服务商、硬件厂商及AI模型开发者等多个角色，推动了生态系统的包容性发展。
最后，企业关注点正从模型本身转向数据资源。报告指出，真正的竞争优势在于独特内部数据的获取与利用能力。随着AI模型日益标准化，企业能否高效利用自身数据、持续提升AI表现，将成为差异化竞争的关键。越来越多的企业开始围绕“从数据到AI”构建完整生态系统，以推动创新实践。
