近日，Cloudera公布了2025年的五大科技趨勢預測。這些預測包括生成式AI熱度減退，企業(yè)將采取更務實的AI策略；智能體將在商業(yè)決策中發(fā)揮重要作用；企業(yè)面臨AI生成數據激增的挑戰(zhàn)，需要提升數據治理能力；混合云架構已無法滿足企業(yè)需求，企業(yè)需強大的數據管理和多云策略來訪問、存儲和分析數據，以獲取最大價值并充分發(fā)揮AI潛力；私有大語言模型將逐漸取代公有大語言模型，成為企業(yè)優(yōu)選。

生成式AI、大模型、智能體等備受關注。Cloudera大中華區(qū)技術總監(jiān)劉隸放表示，生成式AI的核心價值在于規(guī)模化的知識獲取和洞察生成，數據質量是確保AI模型成功運行的關鍵。擁有龐大、可信數據的企業(yè)將在這一趨勢中更具競爭優(yōu)勢，可以利用這些數據獲得可操作的洞察。對于缺乏足夠數據儲備的企業(yè)來說，制定與企業(yè)整體目標一致的技術投資計劃尤為重要。

關于智能體，劉隸放認為電信網絡將變得更加智能，AI能夠預測風暴等影響服務的情況，從而主動采取措施，降低潛在的服務中斷風險，并全面提升客戶體驗。

自2022年末ChatGPT引發(fā)全球關注以來，生成式AI和大模型的熱度持續(xù)不減。麥肯錫數據顯示，65%的企業(yè)已通過生成式AI有效控制人力資源成本，并在供應鏈管理中提升了收入。金融服務機構作為生成式AI的早期用戶，正逐步從基于規(guī)則的欺詐檢測系統向基于模型的系統轉型，推動行業(yè)邁向新的發(fā)展階段。

深度科技研究院院長張孝榮指出，部分企業(yè)由于數據儲備不足難以從生成式AI中獲得顯著效益，但隨著技術進步和應用場景拓展，大模型將在更多領域展現其價值。劉隸放進一步解釋稱，未來企業(yè)在生成式AI應用上將分化為兩大陣營：一類是已成功應用生成式AI的企業(yè)，另一類則因數據儲備不足暫時難以從中獲益。企業(yè)應先扎實基礎，避免生成式AI產生模糊性結果導致問題。

目前僅有不到一半（47%）的企業(yè)在積極定制和開發(fā)專屬模型。Cloudera預計，到2025年，企業(yè)將加快定制AI解決方案的步伐，包括聊天機器人、虛擬助手和專屬代理應用等，以滿足特定行業(yè)或業(yè)務需求。劉隸放表示，越來越多企業(yè)將采用企業(yè)級LLM，這將對GPU的高性能支持提出更高要求，同時確保數據管理系統具有更高的安全性和隱私保護。此外，企業(yè)還將增加對檢索增強生成技術的應用，為終端用戶提供更加精準、可靠的數據支持。

2024年，智能體開始受到各大科技公司的重視。張孝榮表示，智能體的作用主要體現在自主執(zhí)行任務、做出決策并與人類交互。它們可以在復雜環(huán)境中自主尋找解決方案，并通過學習和優(yōu)化不斷提升能力。在市場上，AI智能體可能以多種形式出現，如智能家居中的控制中樞、企業(yè)中的自動化辦公助手等，為用戶提供便捷、高效和個性化的服務體驗。

Cloudera認為，盡管目前AI仍無法復制人類的所有決策，但明年Agentic AI將改變這一現狀。生成式AI智能體是中國企業(yè)持續(xù)探索創(chuàng)新行業(yè)應用場景并實現投資變現的一種方式。Agentic AI將推動創(chuàng)新浪潮，改變實時問題解決和決策過程。AI智能體高效優(yōu)化任務，迅速應對挑戰(zhàn)，并實時靈活調整。這將促使企業(yè)構建事件驅動型架構，支持AI及時響應現實事件，徹底改變電信和物流等行業(yè)。

劉隸放預測，在2025年，智能體將會出現一些成熟的實踐應用。他相信算法形成后，對生成式AI的決策性和時限性有更大的促進作用，會有更多的產業(yè)與其銜接。