2025年3月20日，摩根士丹利發(fā)布《人工智能的下一個飛躍：塑造創(chuàng)新和投資回報率的5大趨勢》（AI’s Next Leap: 5 Trends Shaping Innovation and ROI），文章探討了人工智能未來發(fā)展的五大趨勢及其為企業(yè)帶來投資回報率（ROI）的能力。啟元洞見編譯文章主要內(nèi)容，旨在為讀者了解人工智能未來的發(fā)展趨勢提供參考。
目前，全球最大的科技公司正競相優(yōu)化人工智能的前沿應(yīng)用，這些應(yīng)用包括：具備類似人類推理能力的大語言模型（LLM）；推動自然語言處理、圖像生成和編程等領(lǐng)域取得突破的前沿模型；以及能夠整合文本、圖像和視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
在這一過程中，各大企業(yè)爭相擴大人工智能市場份額，以滿足其客戶需求。企業(yè)正在投資人工智能以降低成本、提高生產(chǎn)效率，并希望獲得性能優(yōu)化、盈利能力提升以及更高的安全性。
“今年的核心是客戶?！蹦Ω康だ蚧ヂ?lián)網(wǎng)投資銀行主管凱特·克拉森（Kate Claassen）表示，“我們正站在全新技術(shù)基礎(chǔ)的門檻上，最頂尖的技術(shù)正變得可供所有企業(yè)使用。企業(yè)成功的關(guān)鍵在于，如何全面地將這些技術(shù)交付給客戶。”
在最近于舊金山舉行的摩根士丹利技術(shù)、媒體與電信大會上，全球頂級科技公司的高管們齊聚一堂，討論他們在構(gòu)建領(lǐng)先人工智能平臺以及與人工智能生態(tài)系統(tǒng)各方合作方面的努力。同時，他們也分享了所面臨的挑戰(zhàn)，包括美國出口禁令和關(guān)稅政策的不確定性、能源供應(yīng)限制以及圖形處理單元（GPU）的短缺等問題。
會議期間，五大關(guān)鍵趨勢值得企業(yè)高管和投資者關(guān)注以下五項內(nèi)容。
一、人工智能推理與定制芯片
推動半導(dǎo)體需求增長
芯片設(shè)計和制造公司的高管表示，人工智能推理是推動計算需求增長的主要因素之一，這也帶動了對半導(dǎo)體的需求的增長。人工智能推理不僅涵蓋了基礎(chǔ)理解，還涉及高級的學(xué)習(xí)與決策過程，因此需要額外的計算能力來支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)以及推理階段。
高管們強調(diào)，他們正積極投資數(shù)據(jù)中心架構(gòu)優(yōu)化能力，以滿足客戶需求，主要關(guān)注內(nèi)存管理、功耗優(yōu)化等領(lǐng)域，并開發(fā)專為特定人工智能任務(wù)設(shè)計的定制芯片（Custom Silicon），以替代通用計算芯片。
客戶正在權(quán)衡是否購買專用集成電路（ASICs）以滿足特定需求。相比通用GPU，ASICs在效率和性能方面更具優(yōu)勢，但GPU提供更大的靈活性和廣泛的應(yīng)用場景。高管們表示，隨著邊緣人工智能（Edge AI）在小型設(shè)備上的應(yīng)用增加，ASICs的需求可能會加速增長。
“對于芯片公司而言，客戶的需求體現(xiàn)在廣泛的人工智能工作負載和可編程基礎(chǔ)架構(gòu)上。”摩根士丹利美國半導(dǎo)體投資銀行主管馬可·拉戈斯·莫拉萊斯（Marco Lagos Morales）表示，“不同客戶的數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求各不相同，這意味著市場將采取更具適應(yīng)性的策略，而非單一標(biāo)準，這一趨勢從原始設(shè)備制造商（OEM）的設(shè)計階段就已經(jīng)開始顯現(xiàn)。”
高管們還提到了營收增長面臨的挑戰(zhàn)，包括：
（一）晶圓代工產(chǎn)能受限：由于新建生產(chǎn)基地需要多年時間，且受物理空間限制，產(chǎn)能擴張面臨挑戰(zhàn)。
（二）美國出口管制的不確定性：許多企業(yè)表示，在明確出口限制標(biāo)準之前，難以評估其對公司盈利的影響。
二、超大規(guī)模云計算企業(yè)
將云遷移與人工智能工作負載視為營收機遇
超大規(guī)模云計算企業(yè)（Hyperscalers），即具備最強計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的云服務(wù)商，在會上探討了如何說服企業(yè)客戶盡可能多地使用其軟件中的各類服務(wù)，以此打造更龐大的人工智能平臺，并進一步擴大市場份額。
各大企業(yè)高管表示，他們正在大規(guī)模投資商用云服務(wù)器，并拓展人工智能服務(wù)，以提升人工智能推理能力，同時開發(fā)專用人工智能應(yīng)用，推動向智能體邁進。此外，他們計劃通過定制芯片優(yōu)化計算性能來降低成本，并著眼于長期利用其土地和數(shù)據(jù)中心建設(shè)。
高管們還強調(diào)，近期人工智能在計算效率方面的進步對其業(yè)務(wù)有利，因為這不僅能降低成本，還能進一步推動人工智能需求增長。
“近期人工智能的進步將利用‘杰文斯悖論’（Jevons Paradox）的力量，推動人工智能長期需求增長，并進一步擴大整個生態(tài)系統(tǒng)的潛在市場規(guī)模?！蹦Ω康だ蚩萍纪顿Y銀行主管戴夫·陳（Dave Chen）表示。杰文斯悖論指的是效率提升反而導(dǎo)致總消費量增加的經(jīng)濟效應(yīng)，在人工智能領(lǐng)域，這意味著更高效的計算將促使市場對人工智能的需求持續(xù)上升。
三、大語言模型在企業(yè)
人工智能推理領(lǐng)域展現(xiàn)潛力
全球最大的大語言模型（LLMs）開發(fā)公司計劃利用最先進的芯片和最優(yōu)的軟件，打造企業(yè)和消費者不可或缺的人工智能服務(wù)。LLMs早期的主要應(yīng)用包括內(nèi)容生成、摘要提取和分類，但企業(yè)人工智能推理才是其尚未被充分挖掘的最大潛力。
目前，企業(yè)主要使用LLMs進行：客戶支持與聊天機器人；內(nèi)部知識檢索與搜索；內(nèi)容生成與營銷；代碼自動化；商業(yè)智能分析。
然而，通過人工智能推理，LLMs還可以幫助企業(yè)提供上下文感知的推薦、數(shù)據(jù)洞察、流程優(yōu)化、合規(guī)分析和戰(zhàn)略規(guī)劃。高管們預(yù)計，未來代碼生成能力將進一步加速，有高管估計單個軟件工程師的產(chǎn)出已提升10倍或以上。在率先全面應(yīng)用定制人工智能以實現(xiàn)十倍工作效率的行業(yè)中，生物技術(shù)（如臨床試驗和法規(guī)提交）和法律（如人工智能輔助律師事務(wù)）可能會走在前列。
數(shù)據(jù)安全是企業(yè)最關(guān)心的問題之一，因此，一些大語言模型公司正在研究并嘗試商業(yè)化“機制可解釋性”（Mechanistic Interpretability），以理解人工智能模型的決策過程。這對于所有公司都至關(guān)重要，尤其是金融服務(wù)等受監(jiān)管行業(yè)。
“LLMs正在競爭為企業(yè)提供最佳推理能力與人工智能治理體系，打造強大的推理推斷技術(shù)棧?！蹦Ω康だ麞|海岸科技銀行主管布雷特·克萊因（Brett Klein）表示，“借助復(fù)雜推理和自適應(yīng)學(xué)習(xí)，‘代理式人工智能（Agentic AI）’將能夠做出決策并采取行動，以最小的人類干預(yù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)?！?/p>
高管們還談到了與晶圓代工廠合作設(shè)計和制造定制芯片，以降低大規(guī)模推薦系統(tǒng)（如廣告、視頻推薦）的開發(fā)成本。此外，他們認為，持續(xù)學(xué)習(xí)（Continuous Learning）等人工智能新進展具有積極影響，因為它能讓人工智能根據(jù)最新交互和數(shù)據(jù)進行調(diào)整，而無需完全重新訓(xùn)練。
四、數(shù)據(jù)公司
專注于人工智能評估
數(shù)據(jù)和云基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)中的公司正通過構(gòu)建工具來滿足企業(yè)需求。這些工具能夠幫助它們自動化可觀測性（Observability）——即通過分析系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)來理解其行為，并創(chuàng)建人工智能評估系統(tǒng)，以幫助客戶提升投資回報率（ROI）。
一些數(shù)據(jù)公司正在支持前沿模型，使缺乏商業(yè)智能背景的用戶也能從數(shù)據(jù)中提取洞察。高管們談到了定制人工智能工具（如聊天界面）的重要性，這些工具可以解析企業(yè)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無論是受行業(yè)監(jiān)管的企業(yè)，還是數(shù)據(jù)必須存儲在本地的國家。
高管們還重點提到了“湖倉一體（Data Lakehouse）革命”——這一趨勢融合了數(shù)據(jù)湖（Data Lake）的低成本存儲與靈活性，以及數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)化管理功能，以創(chuàng)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺。這可能涉及與大型企業(yè)和人工智能生態(tài)系統(tǒng)中的科技公司建立合作伙伴關(guān)系，以打造最優(yōu)的人工智能與機器學(xué)習(xí)服務(wù)，涵蓋云集成、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享以及特定行業(yè)解決方案。
五、軟件公司
將目光投向代理式人工智能
軟件行業(yè)高管們討論了他們目前在市場營銷和工程領(lǐng)域利用人工智能提升生產(chǎn)力的情況，以及在自主計算（Agentic Computing）未來搶占市場份額的長期前景。這些公司正致力于構(gòu)建大型系統(tǒng)，使人工智能體能夠自主決策、執(zhí)行任務(wù)，并適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，實現(xiàn)跨行業(yè)的真實世界應(yīng)用。
高管們談到了下一代技術(shù)如何向個性化內(nèi)容和購物體驗轉(zhuǎn)變，形成深入了解用戶興趣和查詢的智能助手。許多人還警告稱，代理式人工智能正處于炒作周期（Hype Cycle），強調(diào)投資者不應(yīng)指望在未來三到五年內(nèi)實現(xiàn)盈利。
摩根士丹利全球軟件銀行主管布列塔尼·斯科達（Brittany Skoda）稱，“軟件公司正爭相打造更強大的操作系統(tǒng)，整合機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）、大語言模型（LLMs）、自然語言處理（NLP）、生成式人工智能（Generative AI）和決策算法（Decision-Making Algorithms），以邁向代理式人工智能未來?！?/p>
摩根士丹利全球軟件銀行主管梅麗莎·諾克斯（Melissa Knox）表示，“最終，這些系統(tǒng)可能會對消費者、創(chuàng)作者、廣告商以及各類企業(yè)帶來巨大價值?！?/p>
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國際技術(shù)經(jīng)濟研究所（IITE）成立于1985年11月，是隸屬于國務(wù)院發(fā)展研究中心的非營利性研究機構(gòu)，主要職能是研究我國經(jīng)濟、科技社會發(fā)展中的重大政策性、戰(zhàn)略性、前瞻性問題，跟蹤和分析世界科技、經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢，為中央和有關(guān)部委提供決策咨詢服務(wù)。“全球技術(shù)地圖”為國際技術(shù)經(jīng)濟研究所官方微信賬號，致力于向公眾傳遞前沿技術(shù)資訊和科技創(chuàng)新洞見。
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