人工智能不再是大科技公司的专利。了解人工智能的民主化如何彻底改变竞争格局，以及以下企业正在采取哪些战略 公司各种规模的公司正在采取哪些战略来保持竞争力。
2025 年是人工智能市场的一个重要转折点。正如行业分析师所指出的，虽然客户的成本正在趋近于零，但一个根本的问题是，在最先进的技术迅速成为商品的情况下，企业如何才能保持其竞争价值。
人工智能的商品化不再是对未来的预测，而是实实在在的现实，它正在改变各种规模公司的游戏规则。人工智能的民主化使小公司和初创企业能够利用复杂的算法，而这些算法曾经只有拥有巨大资源的科技巨头才能使用。
最能体现这一转变的事件是 2025 年 1 月DeepSeek的发布。这家中国初创公司证明，只需 560 万美元就能开发出最先进的人工智能模型，这只是 GPT-4 和 Gemini Ultra 所需的 7,800-1.91 亿美元的一小部分。
硅谷最有影响力的风险投资人之一马克-安德森（Marc Andreessen）将 DeepSeek 的推出描述为 "我所见过的最惊人、最令人印象深刻的突破之一--作为开放源代码，它是献给世界的一份厚礼"。
大型企业正面临一场战略革命。正如 Databricks 的专家所指出的，"公司可以通过自动化基本任务和按需生成数据智能来实现巨大的效率提升，但这仅仅是个开始"。
例如，微软公司报告称，《财富》500 强企业中有 85% 以上使用了微软的人工智能解决方案，66% 的首席执行官报告称，生成性人工智能举措带来了可衡量的商业利益。该公司制定了创新战略，例如
对于中小型企业来说，人工智能的商品化是一个历史性机遇。正如一位行业专家所指出的，"人工智能的商品化使获取强大人工智能能力的途径变得更加民主化，从而促进了各行业的竞争优势和创新"。
为中小企业带来的具体好处：
然而，正如专家们所警告的，"质量控制、可扩展性、道德考量和市场饱和度给采用商品化人工智能解决方案的公司带来了巨大挑战"。
2025 年出现的组织已经认识到，可持续的人工智能优势与其说来自技术本身，不如说来自三个相互依存的因素，首先是问题的选择和战略框架。
这不再是一个将人工智能应用于显而易见的用例的问题，而是一个开发系统性方法，以确定人工智能能够释放出巨大价值的高度利用型业务问题的问题。
部门案例研究：
虽然模型本身已经商品化，但专有数据仍然是一个强大的差异化因素。正如数据战略专家所指出的，"随着人工智能能力日益商品化，专有数据成为可持续竞争优势的关键差异化因素"。
建立数据护城河的策略：
最成功的实施案例是将人工智能功能无缝融入现有工作流程，为员工和客户创造直观体验。
这种整合专长--围绕人工智能功能重新设计流程而不是简单地将技术叠加到现有系统上的能力--或许已成为当前环境中最稀缺、最宝贵的技能。
有效的人工智能战略采用的是一种组合方法，即组合中的一部分开发出强大的 "地面游戏"，通过系统化的方法取得许多小的胜利。
投资组合战略的组成部分：
规模较小的公司正利用其与生俱来的灵活性：
正如一位行业专家所指出的，"建立特定领域解决方案或在商品化模型上叠加专有数据的公司将占据优势"。
医疗保健行业推动了人工智能的应用，重点是劳动力转型、定制化、技术升级和消除人工智能前流程的 "流程债务"。
变革性应用：
金融科技领域的原生人工智能公司重新崛起，它们专注于利用新平台和商业模式解决老问题。
新兴趋势：
到 2030 年，许多公司将接近 "数据无处不在"，数据将嵌入系统、流程、渠道、互动和决策点，从而推动自动化行动。
研究表明，到 2030 年，人类与人工智能之间的合作可释放出高达 15.7 万亿美元的经济价值，但这将取决于对两者优势和技能的衡量。
能力的演变：
研究发现，工人与人工智能之间的日常互动主要有三种类型：作为下属的机器、作为上司的机器和作为队友的机器。
2025 年，企业将开始利用人工智能代理改变整个工作职能，如人才招聘，主动寻找被动候选人并实现外联自动化。
尽管 92% 的公司计划在未来三年内增加人工智能投资，但只有 1% 的领导者称其公司在人工智能部署方面 "成熟"。
进化阶段：
大公司
针对中小企业：
2025 年，企业领导者将不再奢望以不一致的方式或在业务的孤立领域解决人工智能治理问题。我们需要一种系统而透明的方法。
基本组成部分：
在企业环境中，"员工自下而上地推动应用，往往没有监督"，这就造成了巨大的影子人工智能风险。
缓解战略：
2024 年，多模态人工智能市场规模超过 16 亿美元，预计 2025 年至 2034 年的复合年增长率将达到 32.7%。Gartner预测，2023年只有约1%的公司在使用这项技术，但预计到2027年，这一数字将跃升至40%。
随着人工智能应用成为关键业务，传统云方法的局限性正推动企业转向边缘人工智能，以减少延迟、改善数据隐私并提高运营效率。
谷歌预测，人工智能代理、多模态人工智能和企业搜索将在 2025 年占据主导地位，重点是 "代理治理"，以支持 "不同的代理无处不在，并在所有这些不同的系统中工作"。
人工智能的商品化并不代表创新的终结，而是一个新时代的开始，价值将从技术转向组织能力。正如研究指出的那样，"人工智能实验时代已经过去。我们已经进入了人工智能操作化的时代，在这个时代，持久的优势来自于围绕技术建立的组织能力"。
能够繁荣发展的公司将是这样的公司：
正如麻省理工学院研究人员总结的那样，"公司必须培养创造力、决心和激情。这些正是创新的支柱，它们一直是伟大公司的标志；人工智能不会改变这一切"。
答：人工智能商品化是指曾经独一无二、高利润的人工智能技术变得与市场上的其他产品无异，从而导致竞争加剧、价格下降的过程。正如行业分析师所强调的那样，人工智能代币成本向零下降，以及获取尖端能力的途径民主化，都加速了这一进程。
答：在人工智能商品化的时代，中小企业有几个优势：
答：主要风险包括
答：研究表明，超过三分之二的领导者在一年多前推出了他们的第一个生成式人工智能用例，但只有 1% 的领导者认为自己在实施方面已经 "成熟"。典型的路线图包括
答：关键能力包括："解决问题和创新的创造力、情商和人际交往能力，以及迅速掌握 新技能或适应不断变化的环境的能力"。此外，它们还变得至关重要：
答：专家建议采取系统的方法，包括 "通过战略伙伴关系有意识地收集数据，对提供有价值数据的用户采取激励机制，以及部署物理传感器以捕捉独特的真实世界数据"。重要的是要记住，最有效的数据护城河是通过长期不懈的努力建立起来的。
答：领先行业包括医疗保健、技术、媒体和电信、先进工业和农业。医疗保健行业以劳动力转型和个性化为重点，而金融服务行业则以原生人工智能解决方案见证了金融科技的复兴。
答：有效的管理需要："主动发现所有正在使用的人工智能工具，根据数据敏感性和角色制定细化政策，持续监控并进行风险分类"。必须从'封锁和等待'策略转变为主动治理方法。
答：目前，只有 19% 的 C 级高管表示收入增长超过 5%，39% 的高管表示收入增长在 1-5% 之间。不过，87% 的高管预计，在未来三年内，人工智能将带来收入增长，这表明在中长期内将实现全部价值。
答：选择取决于几个因素：
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