這幾年國內經濟可謂冰火兩重天，很多企業受到了整體經濟大環境的影響，以及中美貿易摩擦的干擾，業務發展不容樂觀，然而也有一些企業依靠AI 實現了業務騰飛。2025 年及未來的形勢會如何？如何把握AI 帶來的機遇？

2024 年底，IDC 舉辦了“IDC FutureScape： 中國ICT市場預測論壇”，主題是“AI 賦能，加速創新”。多位資深分析把脈生成式AI 帶來的機遇。

1 AI如何塑造未來時代

IDC中國區總裁霍錦潔女士指出，生成式AI 帶來了整個業界的轉型，另外中國企業要做好出海的策略及準備。

1.1 IT支出高于GDP，2024年中國增長8%以上

過去這幾年，除了2009 年以外，IT 支出相對GDP經濟增長偏高，特別是在經濟動蕩時期，IT 增長的反彈比整個GDP 要快。

2024 年AI 是最熱的話題。因為AI 的原因，2024年全球大部分投資都在服務器/ 存儲（storage）——硬件的投資非常高，全球服務器與存儲增長率是37%。但是到2025 年，預計服務器/ 存儲的投資會放緩，只有10% 的增長，更高的增長是在云/IaaS 方面，達到20%以上（注：2024 年是19%）。

現在很多中國企業關注出海。那么看一下全球的IT支出，2023 年全球IT 支出是3.2 萬億美元，美國占全球ICT 支出的41%（注：美國GDP 占全球25%），是比重最高的國家。相比之下，中國ICT 占全球的11%（注：中國GDP 占全球16%）。可見中國ICT 的未來發展空間非常大。

中國、全球在IT 開支的分布不同，中國硬件占比75%，軟件與服務市場只占25%。

由于中國的優勢分布與全球不同，會影響到在海外要去找的合作伙伴。首先，中國IT 技術在哪里開支較大？答案是在端側，中國終端支出占總IT 支出的52%，這是因為人口眾多，在未來也不會有太大的改變。對比全球，全球的端測只占IT 支出的29%。其次，中國服務器/ 存儲的份額在中國IT 支出中占23%，而全球服務器/ 存儲在全球IT 支出的占比是14%，主要原因是中國的服務器/ 存儲比例偏低，因此現在投資很大。可見中國和全球“服務器/ 存儲”的百分比差異非常大。

1.2 AI對經濟的影響有多大？

IDC預測2024—2030 的7 年里，AI 對全球經濟的累計影響接近20 萬億美元，這相當于中國2023 年全年的GDP。預計2030 年AI的影響占全球GDP 3.5%。由于AI的重要性，每個人都要關注AI，應該做好相應的準備。過去十年，人們一直在提數字化轉型，今天要改為AI 轉型。很多人感覺現在經濟已經進入了慢車道。

但實際上，如果要看數字化業務、數字化轉型，尤其是AI 驅動下的新數字化轉型，業務依舊在快車道，甚至已經沖上了超車道。

2 2025年中國市場的5個判斷

對于很多行業用戶，現在可謂冰火兩重天。如何通過AI幫助業務產生價值？這幾乎是所有人面臨的問題。

“AI 無處不在”的時代將要到來，所有組織未來都會走向AI 驅動的商業模式。會有三個發展階段：剛開始是嘗試階段，然后是推廣采用階段，接下來是加速普及。這時每家企業都會要思考：我的優勢是什么，哪個是我的短板？我應該如何做？

IDC 中國區副總裁兼首席分析師武連峰介紹了對2025 年中國市場的五個判斷。

最重要的一個判斷：政府在數智化政策支持方面會更為聚焦深化。

第二，回歸商業本質將成為企業戰略的核心。

第三，AI 相關的智能體實用業務場景開始爆發涌現。

第四，集成的數字業務平臺會驅動流程的現代化。

最后，技能如何更好地轉型，生態系統如何重構？

以下簡要展開。

第一個角度——政府支持政策現在政策更加聚焦深化，可以分為幾個層面。

●   未來產業和新興技術一定是支持的重點。

我國在新能源產業鏈上已經處于領先地位，所以未來幾年國家在這方面的支持可能會慢慢減緩，所以一定要尋找新興產業。

●   安全可信，自主可控。

●   企業出海和全球化。希望把中國大量的產能往全球更好地輸出，在一帶一路上有更大的影響。

●   社會公平和可持續性。

從未來產業和新興技術角度來看，中國現在已經規劃了未來產業6 個大的方向，以及第十大標志性產品。六大方向是：未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間及未來健康。十大標志性產品有：人形機器人，量子計算機，新型顯示，腦機接口，6G 網絡設備，超大規模新型智算中心，第三代互聯網，高端文旅裝備，先進高效航空裝備，深部資源勘探開發裝備。可以發現，每個方面都與數字技術甚至AI 相關。

IDC預測，AI對于全球影響接近20萬億美元左右。在中國，從2025—2027 年，AI 支出將以整體數字技術支出的1.4 倍速度增長，到2027 年底給中國累計帶來近1萬億美元的經濟影響，即超過7 萬億元人民幣，一年平均2 萬億元多，相當于中國GDP 近2%。

在2024 年12 月9 日的中央經濟工作會議上，有三個關鍵詞對于所有研究宏觀經濟的人非常重要。①超常規逆周期調節，②適度寬松的貨幣政策，適度寬松的貨幣政策在2008 年金融危機之后就沒有再提過，以前叫穩健的貨幣政策，也就意味著2025 年開始的未來幾年，貨幣寬松一定是一個核心點。③更加積極的財政政策，在“積極的財政政策”前增加了“更”，意味著政府會有更多的錢要花在持續經濟增長上。

第二個角度——回歸商業本質。

在客戶體驗方面，預計實體零售會復興，到2026 年，80% 的中小企業將在在線渠道被大企業取代，許多中小企業將回歸線下，給用戶提供更好的產品和服務。未來任何一家企業做營銷時，如何充分利用好全渠道平臺會變得非常關鍵。

第三個角度——AI 智能體使用業務場景開始爆發。其發展路徑如下。第一步：破圈，很多人在手機上安裝了生成式AI 的客戶端，例如對話應用，表明普通人員/ 不懂技術的人已經開始把它利用起來了。第二步，今天有大量的企業用Copilot、Cosmic，國內外的軟件公司都開始把它加入進來。第三步，創新的AI 原生應用與具身智能，例如機器人公司把生成式AI 用于機器人開發上。

第四個角度——集成的數據業務平臺。

前三個角度的底層一定需要有好的數據支撐，例如私有云平臺、AI 平臺、軟件開發平臺、數據中臺、治理平臺、監控平臺、安全平臺……，但是往往這些平臺并沒有很好地整合起來，沒有把數據統一地利用起來，

所以集成的數據業務平臺會變得特別關鍵。IDC 預測到2026 年，擁有集成數字業務架構的企業將會從數據中至少獲得3 倍的價值增長，并且將成果交付的時間縮短20%。所以現在把平臺做集成，重新打造平臺2.0 時代應該已經到來。

第五個角度——技能轉型驅動生態系統的重構。

IDC 對中國的統計數字表明，當前“組織內缺乏生成AI 技能或專業知識”排在首位，所以如何做好技能轉型是很重要的。IDC 預測提到2027 年，65% 的企業將會面臨整個數字技能短缺問題，從而導致項目延遲，減緩AI 技術的實施。所以在這個方面，如果人才問題沒有解決好，未來利用AI 做創新將非常艱難。如果企業自己缺乏人才，就要考慮如何利用合作伙伴和外部的生態。所以未來生態系統會重構。

全球和中國喜歡哪類合作伙伴？中國和全球還是有較大的區別的。全球把云服務提供商、企業應用程序提供商、生成式AI 模型/ 工具供應商列為未來12 個月最重要的商業合作伙伴。而中國是“基礎設施廠商”，生成式AI 初創公司，甚至半導體供應商，包括生成式AI模型/ 工具供應商，這跟中國的市場現狀很相符。

3   AI及大模型對中國ICT市場的影響

IDC 中國區副總裁鐘振山介紹了四大總體趨勢，指出生成式AI 尚處于早期；AI 智能體處于L3.5 階段；“百模大戰”將終結，鼓勵廠商去卷應用；在出海方面，中國廠商的特色是定制整體解決方案。

3.1 四大趨勢

第一，基礎模型的持續開發。一方面是更高效地使用算力，另一個方向是從基礎的文本型或大語言模型，轉向多模態模型產品。

第二，基礎設施仍面臨挑戰。這對于整體中國的大模型廠商的訓練效率，以及最后所達成的結果有非常大的影響。從算力角度看，中國呈現高速發展，IDC2024 年上半年曾預測中國的算力市場有大概20% 的增速，但是下半年預測是中國整體算力市場的增速超過100%，所以中國整體市場的發展態勢是非常好的。但是中國的算力市場跟國外不太一樣，這種超大規模的算力基礎設施非常難以建設。很多中國的算力分散在不同地點，為了有效地去利用這種分散的算力，中國的很多廠商2024 年推出了“算力調度平臺”概念或產品，這樣可以讓無論是企業級的用戶還是模型廠商，都可以把這種分布式的算力資源調動起來。

第三，業務變現。很多廠商在大規模投入在基礎模型訓練的同時，發現業務變現遇到了很大挑戰，如何把他們所訓練出的模型賣出去，是2025 年及今后幾年大模型廠商所面臨的一大挑戰。市場上已有很多模型廠商與企業級用戶一起去探索創新型的業務場景，包括過去兩年，在大模型領域比較熱的一個話題是智能體的概念。關于消費端的應用，很多人在手機上裝有類似于ChatGPT的應用。實際上，很多廠商在關注企業級市場的同時，也意識到了這種獲客的重要性。最后是開源、打造開發者生態。實際上AI、大模型等市場一直是開源和閉源并行的市場，開源存在的意義是可以讓更多的企業級開發者使用起來，這樣才能讓殺手級的應用成為可能。

第四，出海。這是很多中國科技企業談了多年的話題。2025 年大體還是如此，整體出海的方向還是圍繞東南亞、中東、拉丁美洲這三個地區。

3.2 生成式AI還處于早期

因為現在很多大規模企業還缺乏統一的生成式AI的整體戰略，很多的投資還集中在算力的積累及平臺的搭建層面，如何把這項技術大規模推廣到企業的應用場景中和業務場景中，還需要一段時間。

但是，在基礎模型的測試中，過去一年，廠商之間的模型理解能力的差距變得越來越小，所以未來可能各家之間的能力差距并不大，真正體現出一家廠商優勢的還是在應用層面：是不是有殺手級的應用，能否探索創新型的應用場景。

從營銷的角度，無論是在客戶的服務，售后的支持，還是客戶的購買習慣，營銷的手段等層面，其實都有相關的應用。但是大概這個比例只占1/5 ~ 1/3 左右，所以這個市場還是存在著巨大的空間。

3.3 AI智能體處于L3.5階段

生成式AI 技術在未來幾年市場主要的發展動力還是會來源于智能體整體的發展。目前發展處于L3.5 階段，即已跨越智能交互與高級智能之間的界限，雖尚未完全實現多領域高度自主與性能的優化，但在深化交互理解與增強自主決策能力方面穩步前進。

預計到2028 年，智能體市場大概600 億元人民幣，存在著非常大的潛力。當很多科技廠商在模型層面的投入遇到一定的內部挑戰和阻力時，如何持續地去發展模型自身的能力，取決于其變現能力。而變現的能力大部分來源于智能體市場。

從工業角度看，中國是工業大國，國內GDP 大概30% 來源于工業收入，所以AI 在工業落地將會成為左右我國經濟進一步發展的一個關鍵性因素。

工業AI 的應用場景其實已經覆蓋了研產銷服等各個環節。從研發設計，到產品制造、供應鏈、運營和售后服務有很多這方面的嘗試。

值得注意的是，工業市場碎片化非常嚴重，有很多大型IT 廠商/ 科技廠商都曾嘗試著打入到工業中，但是遇到了各種各樣的挑戰，其中之一是沒法去售賣一款標品，甚至每家工廠之間的需求也是完全不同的，需要大規模定制。這不僅體現在AI 層面，包括很多國內傳統工業軟件廠商也反映這個市場難做。在國外這種模式相對好一點，因為國外有比較成熟的服務體系。中國企業如果也借鑒國外的這種業務模式，可能會推動工業數智化的發展進程加速。

3.4 “百模大戰”將終結，鼓勵廠商卷應用

過去幾年中國有很多大模型，截至2024 年12 月初，工信部注冊的數量是138 個。但是做一個大膽的預測，中國市場容不下這么多的基礎模型，預計到2026 年，80% 的企業級應用將會使用最多8 個基礎模型。從100 多個降到8 個，這種落差非常大，剩下的這些企業去干什么？他們需要轉型成為應用型的企業，為在行業內能把這項技術落地做出貢獻。

3.5 出海：亞太區企業級用戶對中國廠商的印象是什么？

據IDC 調查，亞太區企業級用戶對于中國廠商的印象總體是比較正面的，包含了我們具備很強的技術創新性，并且愿意投入和適應當地市場整體的需求，我們高度關注安全和信任。我們在某些特定的行業中，也具有都有非常強的這種影響力，例如游戲、零售、工業等。最后很有特色的一點是：我們非常愿意去提供整體的解決方案。跟上一節的工業特點正好相反，在海外很多軟件廠商是以售賣標品為主，很多服務類的業務交給服務的供應商去做，但是中國的廠商為了有更高的市場滲透力，是非常愿意去接一些定制化的項目的。短期內這可能也是我們逐步地去滲透到海外市場的一個優勢點，可能也是很多想要出海的廠商可以考慮的一點。

（本文來源于《EEPW》202503）