划重点
01Cloudera发布2025年五大科技趋势预测，其中生成式AI热度将减退，企业将采取更务实的AI策略。
02智能体将在商业决策中发挥重要作用，如电信网络变得更加智能，主动预测风暴等影响服务的情况。
03企业面临AI生成数据激增的挑战，亟须提升数据治理能力，单纯的混合云架构已无法满足需求。
04私有大语言模型将逐渐取代公有大语言模型，成为企业优选，对GPU的高性能支持提出更高要求。
05与此同时，企业将增加对检索增强生成技术的应用，将通用LLM转化为行业或组织专属的数据仓库。
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本报记者 张靖超 北京报道
近日，Cloudera公布2025年五大科技趋势预测，其中包括，一是生成式AI热度减退，企业将采取更务实的AI策略；二是智能体（AI Agent）将在商业决策中发挥重要作用；三是企业面临着AI生成数据激增的挑战，亟须提升数据治理能力；四是单纯的混合云架构已无法满足企业需求，企业需要强大的数据管理和多云策略来访问、存储和分析数据，从而获取数据的最大价值，充分发挥AI潜力；五是私有大语言模型（LLM）将逐渐取代公有大语言模型，成为企业优选。
在其中，生成式AI、大模型、智能体等备受业界关注。Cloudera大中华区技术总监刘隶放向《中国经营报》记者表示，生成式AI的核心价值在于规模化的知识获取和洞察生成，数据质量是确保AI模型成功运行的关键。因此，拥有庞大、可信数据的企业将在这一趋势中更具竞争优势，可以利用这些数据获得可操作的洞察。对于缺乏足够的数据储备的企业而言，将专注于制定与企业整体目标一致的技术投资计划。
对于智能体，刘隶放则表示：“我们将见证电信网络变得更加智能，AI能够预测风暴等影响服务的情况，从而主动采取措施，将潜在的服务中断降至最低，同时以意想不到的方式全面提升客户体验。”
大模型退潮
自2022年年末ChatGPT引发全球关注以来，生成式AI、大模型的热度至今不减。
麦肯锡的数据显示，65%的企业已通过生成式AI实现了人力资源成本的有效控制，并在供应链管理中提升了收入。例如，金融服务机构作为生成式AI的早期用户，正逐步从基于规则的欺诈检测系统向基于模型的系统转型，推动行业迈向新的发展阶段。
深度科技研究院院长张孝荣认为，部分企业由于数据储备不足难以从生成式AI中获得显著效益，不过，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，大模型将在更多领域展现出其价值。
“企业未来将在生成式AI应用上分化为两大阵营。一类是已成功应用生成式AI的企业，通过成熟应用实现了显著成效。另一类企业由于缺乏足够的数据储备，暂时难以从生成式AI中获得相同效益。”刘隶放对此解释称，“开始做最简单的生成式AI问答是比较容易的，自己拿个工具训练就可以做，特别是企业内部做一些培训，相对来说比较安全可控。企业一旦对外服务客户，比如训练的时候，当生成式AI产生模糊性结果的时候，可能会一本正经地胡说八道。所以企业应先把马步扎实。”
与此同时，麦肯锡研究显示，目前仅有不到一半（47%）的企业在积极定制和开发其专属模型。Cloudera预计，到2025年，企业将加快定制AI解决方案的步伐，包括AI聊天机器人、虚拟助手和专属代理应用等，以满足特定行业或业务的需求。
“这个不代表企业自己要开发大语言模型，而是企业去选择。企业选择大语言模型的时候，都可以拿现在最流行的公有云的算法去训练，但训练的过程中很可能会出现合规的问题。对于注重隐私的企业，倾向于在自己管理的IT域里面划一块做这个事情。”刘隶放表示，越来越多企业将采用企业级LLM，这将对GPU的高性能支持提出更高要求，以比传统CPU更快的速度运行，同时确保数据管理系统具有更高的安全性和隐私保护。此外，企业还将增加对检索增强生成（RAG）技术的应用，将通用LLM转化为行业或组织专属的数据仓库，从而为现场支持、人力资源和供应链等领域的终端用户提供更加精准、可靠的数据支持。
智能体潮起
在2024年，智能体已开始被各大科技公司重视起来。
张孝荣对记者表示：“智能体的作用主要体现在能够自主执行任务、做出决策并与人类进行交互。它们可以根据预设的目标和规则，在复杂的环境中自主寻找解决方案，并通过学习和优化来不断提升自己的能力。在市场上，AI智能体可能会以多种形式出现，如智能家居中的控制中枢、企业中的自动化办公助手、游戏中的智能角色等。这些AI智能体有可能为用户提供便捷、高效和个性化的服务体验。”
Cloudera认为，虽然目前，AI仍无法复制人类做出的所有决策，但明年Agentic AI将改变这一现状。生成式AI智能体是中国企业持续探索创新行业应用场景并实现投资变现的一种方式。Agentic AI将推动创新浪潮，改变实时问题解决和决策过程。AI智能体高效优化任务，迅速应对挑战，并实时灵活调整。这将促使企业构建事件驱动型架构，支持AI能够及时响应现实事件，从而彻底改变电信和物流等行业。
“Agentic AI运行复杂模拟的能力，将帮助企业更快地规划、测试和优化，提供实时且可实践的深刻洞察。”刘隶放预测，在2025年，智能体将会出现一些成熟的实践应用。
“现在大家都看到，从数据平台到数据使用，到最后AI训练，就是一个生态圈。在生态圈里有硬件、有软件、有方法，我们现在看到这两年基本每年都有一两个成熟的最佳实践的出现，然后别人借鉴，通过碰撞去产生更多的算法利用。所以我相信这个算法形成之后，对生成式AI决策性、时限性有更大的促进之后，会有更多的产业跟它衔接起来。”
（编辑：吴清 审核：李正豪 校对：翟军）