Gartner發布2025年中國人工智能（AI）十大趨勢。企業不應流連于夸大其詞的宣傳或陷入到過度炒作所帶來的恐懼中，而是應該關注AI的可持續的發展路徑、實際的經濟效益以及切實可行的應用場景。
Gartner高級首席分析師費天祺表示：“中國在AI研發和部署方面取得了巨大進步，包括生成式人工智能（GenAI）技術，并且正憑借強大的設計、工程能力和日益完善的生態系統推動AI行業快速前進。中國的AI行業及相關生態系統涵蓋了IT基礎設施、數據、人才、安全和模型工程創新，在實現高效資源利用的前提下推動了大語言模型（LLM）及其他應用的快速發展。這些變化構成了今年中國AI十大趨勢的核心主題。”（見圖一）
圖一、中國AI領域的重要趨勢
隨著全球AI格局的持續演變，中國所取得的進步讓我們能夠深入了解能夠塑造未來市場的新興技術和能力。2025年中國AI十大趨勢為：
開放式GenAI模型
自2025年1月DeepSeek獲得廣泛關注后，對模型進行一定程度的開源已成為中國超大規模云和AI提供商的普遍做法。它促進了合作與創新，使開發者能夠在現有模型的基礎上進行開發、根據特定需求對模型進行定制以及為整個AI行業做出貢獻。開放式GenAI模型實現了先進AI技術的普及，在加快研究速度、推動技術進步和讓全社會都能享受到AI的好處方面發揮了關鍵作用。
Gartner預測，到2026年，中國50%的AI產業生態將基于開放式方式GenAI模型構建。
“自建”策略傾向
目前，中國許多企業在推進數字化轉型的同時，正面臨著AI帶來的新挑戰與機遇。在AI的使用上，他們越來越傾向于“自主開發”而非“購買”，而且開放和低成本技術也進一步增加了“自主開發”或“融合”對他們的吸引力。采取這一做法的企業不僅能夠靈活部署AI模型、將模型與自身專有的業務知識相結合以及根據特定企業場景對模型進行定制，還能夠將解決方案與企業特有的運營環境深度融合，例如與現有系統集成。
Garter預測，到2028年，隨著企業越來越傾向于組建能夠自主開發和管理專有AI解決方案的內部團隊，中國企業對AI開發技能的需求將增長50%。
代理型AI
伴隨著AI技術在中國的快速落地，代理型AI正在成為一大趨勢。越來越多的中國企業開始使用代理型AI優化業務流程、提高運營效率和增加競爭優勢。中國高度重視AI驅動的數字化轉型，這一點與全球朝代理型AI轉變的趨勢相契合，使代理型AI成為中國戰略性技術發展的一大關鍵。
到2028年，33%的企業軟件將包含代理型AI，而2024年的這一比例還不到1%。
節儉型AI
節儉型AI減少了對AI芯片和算力的消耗，能提供高性價比的AI解決方案，因此正成為中國的一大趨勢。中國既有高度發達的城市地區，也有相對落后的農村地區，而節儉型AI對于這種多元化的經濟格局尤為重要。這項AI技術的普及使小型企業和初創公司能夠在更加公平的競爭環境中發展，符合中國兼顧包容性和平衡發展的總體經濟目標。
工程化能力
中國歷來重視工程實力，這一傳統正在推動“工程化能力”成為重要趨勢。與許多以產品成熟度為優先的地區不同，中國更加注重工程實踐，在技術與運營優化方面形成了獨特路徑，也契合了當前“自主開發傾向”的市場趨勢。企業傾向于專注于工程化能力和定制化開發，而不是被動適配標準化產品。這一導向在AI模型的設計與開發、AI應用的實施，以及AI基礎設施的部署等方面均有明顯體現。
協作式AI防御體系
中國AI技術的加速落地產生了AI安全與風險管理需求。若AI安全風險得不到有效管控，就會對企業造成巨大威脅，包括數據泄露、經濟損失、聲譽受損乃至業務中斷。
Gartner預測，到2028年，60%部署AI技術的中國企業將采取協作式AI防御體系，組建跨部門團隊應對與AI相關的網絡安全風險，而目前這一比例僅為5%。
快速增長的AI人才
中國國內快速發展的AI產業對人才的需求日益增加，同時，中國政府為實現其遠大的AI目標而采取培養一支高技能人才隊伍的戰略舉措，使中國迅速發展成為全球AI人才培養和部署的領軍者。
Gartner預測，到2027年，超過一半的首席數據與分析官（CDAO）將為數據素養和AI素養項目爭取到專項預算，其背后推動力是企業在GenAI上的投入未能實現預期價值。
無處不在的AI
中國充滿活力的數字生態系統為AI的全面普及提供了肥沃的土壤，為AI融入人們的日常生活提供了理想的環境。隨著用戶期望的不斷提升以及對本地需求的深入了解，中國企業開發出了使用簡便的AI產品，引起了廣大受眾的共鳴。面向大眾市場的路徑不僅加速了AI的普及進程，也確保技術進步能第一時間作用于社會日常，在這一正在進行數字化躍遷的社會中持續釋放影響力。
Gartner預測，到2030年，中國社會的AI普及率將達到50%以上。
包容性AI生態系統
在中國，AI生態正朝著高度碎片化卻又包容并蓄的方向演進。這一看似矛盾的趨勢被稱為“協同競爭”。各大科技巨頭雖然在市場份額和用戶爭奪上競爭激烈，但在AI價值鏈的特定環節中，卻展開了具有戰略意義的合作，以實現共同利益。這種協作橫跨云服務商、硬件廠商、IT服務集成商及AI模型開發者等多個角色，共同構建起一個層次豐富、相互關聯的AI生態體系。
從數據到AI的生態系統
在快速演進的AI格局中，企業的關注點正從單純打造先進的AI模型，轉向優化支撐模型運行的數據資源。越來越多的企業意識到，真正的競爭優勢并不在于模型本身，而在于那些他人難以獲取或復制的獨特內部數據。這些數據正成為推動AI落地和差異化創新的關鍵驅動力。
這一優勢的核心在于企業對自身數據生態系統的整合能力。隨著AI模型日益標準化、普及化，真正的差異化競爭將取決于企業能否高效利用自身數據，持續提升AI的表現。正因如此，越來越多的企業開始加大投入，推動圍繞“從數據到AI”構建完整生態系統的創新實踐。 
