隨著Gartner 2024年新興技術(shù)成熟度曲線為不久的將來(lái)提供了路線圖，現(xiàn)在是時(shí)候展望2025年了。生成式人工智能已經(jīng)越過(guò)了 “過(guò)高期望峰值”，正越來(lái)越接近 “幻滅低谷”。2024年是生成式人工智能的試驗(yàn)之年，IT領(lǐng)導(dǎo)者們正在根據(jù)業(yè)務(wù)成果改善的實(shí)際情況，了解哪些應(yīng)該、哪些不應(yīng)該大規(guī)模投入生產(chǎn)。

與此同時(shí)，人工智能代理在沿著 “創(chuàng)新觸發(fā)” 斜坡上升的過(guò)程中逐漸受到關(guān)注。對(duì)于那些不清楚生成式人工智能和智能代理式人工智能區(qū)別的IT領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō)，可以這樣理解：生成式人工智能負(fù)責(zé)創(chuàng)造，而智能代理式人工智能負(fù)責(zé)行動(dòng)。

人類與生成式人工智能緊密合作，生成并使用外聯(lián)電子郵件、源代碼、商業(yè)計(jì)劃和營(yíng)銷(xiāo)策略，但啟動(dòng)生成式人工智能的是人類，對(duì)生成式人工智能的輸出采取行動(dòng)的也是人類。

就智能代理式人工智能而言，代理可以啟動(dòng)生成式人工智能，以及外部工作流程和記錄系統(tǒng)。代理還可以確定并執(zhí)行后續(xù)步驟，這可能需要也可能不需要人類干預(yù)。

雖然生成式人工智能的商業(yè)價(jià)值可能難以評(píng)估，但智能代理式人工智能的好處則更為直接，因?yàn)榇嬖?“待完成工作” 的人力成本，這可以與代理完成工作的成本進(jìn)行比較。此外，智能代理式人工智能具有彈性，這使得人工智能代理能夠根據(jù)可預(yù)測(cè)的季節(jié)性因素（如黑色星期五促銷(xiāo)、報(bào)稅日支持）或意外事件（如重大服務(wù)中斷或自然災(zāi)害），以經(jīng)濟(jì)高效的方式進(jìn)行擴(kuò)展或縮減。

2025年的五項(xiàng)人工智能預(yù)測(cè)

人工智能領(lǐng)域正在迅速變化，新的進(jìn)展和趨勢(shì)不斷涌現(xiàn)。隨著新的一年即將到來(lái)，技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者們必須預(yù)測(cè)并為這些變化做好準(zhǔn)備。

以下是2025年將同樣令技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者們既興奮又具挑戰(zhàn)的五項(xiàng)人工智能預(yù)測(cè)：

1. 人工智能代理的成功將取決于集成

2. 大型行動(dòng)模型（LAMs）

3. 小型語(yǔ)言模型（SLMs）

4. 能源效率

5. 多個(gè)人工智能模型環(huán)

人工智能代理的成功將取決于集成

在過(guò)去的一年里，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們一直在重復(fù)這樣一個(gè)理念：“你的人工智能戰(zhàn)略的好壞取決于你的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。” 這是事實(shí)，因?yàn)槿绻愕臄?shù)據(jù)被困住，人工智能無(wú)法訪問(wèn)，那么你得到的生成式人工智能結(jié)果充其量只是泛泛而令人失望，最壞的情況是會(huì)產(chǎn)生有害的幻覺(jué)。隨著我們的人工智能之旅擴(kuò)展到代理領(lǐng)域，我們很快就會(huì)認(rèn)識(shí)到一個(gè)推論：“你的代理戰(zhàn)略的好壞取決于你的集成戰(zhàn)略。”

為什么會(huì)這樣呢？就像一臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)良好的機(jī)器依賴于其各個(gè)部件之間的無(wú)縫協(xié)作一樣，人工智能代理的成功在很大程度上也將取決于它們?cè)诟鼜V泛的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中的集成。

人工智能代理具有自動(dòng)化任務(wù)和做出決策的能力，有望徹底改變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面。然而，只有當(dāng)它們與企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源無(wú)縫集成時(shí)，其真正潛力才能得以釋放。

想象一下，一個(gè)負(fù)責(zé)客戶服務(wù)的人工智能代理。為了真正發(fā)揮效力，它需要訪問(wèn)客戶數(shù)據(jù)、訂單歷史、產(chǎn)品信息、運(yùn)輸信息，甚至是實(shí)時(shí)庫(kù)存水平。如果沒(méi)有這種集成，該代理的用處將受到嚴(yán)重限制，導(dǎo)致更少的問(wèn)題自動(dòng)解決，以及更高的支持成本。

2025年IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做的事

• 優(yōu)先考慮集成：不要將人工智能代理視為獨(dú)立的解決方案。相反，應(yīng)將它們視為整體IT基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。

• 投資強(qiáng)大的集成平臺(tái)：探索并實(shí)施能夠促進(jìn)人工智能代理與現(xiàn)有系統(tǒng)之間無(wú)縫數(shù)據(jù)交換和通信的工具和技術(shù)。

• 打破數(shù)據(jù)孤島：確保不同部門(mén)和職能的人工智能代理都能隨時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。

通過(guò)優(yōu)先考慮集成，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以讓人工智能代理發(fā)揮出最佳性能，為他們的組織實(shí)現(xiàn)最大的商業(yè)價(jià)值。

大型行動(dòng)模型將成為佼佼者

讓開(kāi)，大語(yǔ)言模型（LLMs）—— 城里來(lái)了個(gè)新縮寫(xiě)詞。雖然大語(yǔ)言模型擅長(zhǎng)理解和生成人類語(yǔ)言，但大型行動(dòng)模型（LAMs）更進(jìn)了一步，將這種理解轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。

可以這樣想：大語(yǔ)言模型就像是運(yùn)作的大腦，能夠處理信息并生成見(jiàn)解。而大型行動(dòng)模型則是雙手，將這些見(jiàn)解付諸行動(dòng)。

為什么大型行動(dòng)模型對(duì)智能代理式人工智能的成功至關(guān)重要

大型行動(dòng)模型有望成為智能代理式人工智能成功背后的驅(qū)動(dòng)力，智能代理式人工智能專注于創(chuàng)建能夠自主執(zhí)行任務(wù)并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的人工智能代理。通過(guò)與企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用程序編程接口（APIs）集成，大型行動(dòng)模型可以與各種系統(tǒng)和應(yīng)用程序進(jìn)行交互，使其能夠執(zhí)行復(fù)雜的行動(dòng)。

例如，一個(gè)由大型行動(dòng)模型驅(qū)動(dòng)的人工智能代理可以實(shí)現(xiàn)新員工入職流程的自動(dòng)化。它可以收集必要的信息，創(chuàng)建賬戶，授予對(duì)相關(guān)系統(tǒng)的訪問(wèn)權(quán)限，甚至安排入職會(huì)議。

將大型行動(dòng)模型與應(yīng)用程序編程接口集成

釋放大型行動(dòng)模型全部潛力的關(guān)鍵在于它們與應(yīng)用程序編程接口的集成。應(yīng)用程序編程接口就像是不同軟件應(yīng)用程序之間的連接組織，使它們能夠相互通信和交換數(shù)據(jù)。

通過(guò)將大型行動(dòng)模型與應(yīng)用程序編程接口集成，企業(yè)可以讓人工智能代理與廣泛的基于云的和本地部署的系統(tǒng)和服務(wù)進(jìn)行交互，從客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)和企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)到營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化平臺(tái)和電子商務(wù)平臺(tái)。這種集成開(kāi)啟了自動(dòng)化任務(wù)、簡(jiǎn)化流程和提高效率的無(wú)限可能。

2025年IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做的事

• 探索大型行動(dòng)模型的潛力：了解大型行動(dòng)模型與大語(yǔ)言模型的區(qū)別，以及它們?nèi)绾斡糜谕苿?dòng)智能代理式人工智能計(jì)劃。

• 制定應(yīng)用程序編程接口戰(zhàn)略：確保你的組織有一個(gè)明確的應(yīng)用程序編程接口戰(zhàn)略，以促進(jìn)大型行動(dòng)模型與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成。

• 投資應(yīng)用程序編程接口管理工具：實(shí)施能夠幫助你有效管理和監(jiān)控應(yīng)用程序編程接口的工具，確保與大型行動(dòng)模型的無(wú)縫集成。

通過(guò)接納大型行動(dòng)模型并優(yōu)先考慮它們與應(yīng)用程序編程接口的集成，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以讓他們的組織充分收獲智能代理式人工智能的好處，實(shí)現(xiàn)新的自動(dòng)化和效率水平。

小型語(yǔ)言模型：規(guī)模真的重要嗎？

雖然大語(yǔ)言模型憑借其令人印象深刻的能力主導(dǎo)了人工智能領(lǐng)域，但一個(gè)新趨勢(shì)正在興起：小型語(yǔ)言模型（SLMs）。隨著企業(yè)認(rèn)識(shí)到這些緊湊高效模型的優(yōu)勢(shì)，它們正逐漸受到關(guān)注。

小型語(yǔ)言模型是大語(yǔ)言模型的精簡(jiǎn)版本。它們的參數(shù)數(shù)量明顯更少，這帶來(lái)了幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

• 成本效益高：小型語(yǔ)言模型需要的計(jì)算能力和內(nèi)存更少，因此訓(xùn)練和部署的成本更低。

• 速度和延遲：它們較小的規(guī)模使其能夠更快地處理數(shù)據(jù)，延遲更低，非常適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。

• 占用空間小：小型語(yǔ)言模型可以部署在更小的設(shè)備和邊緣計(jì)算環(huán)境中，將其應(yīng)用范圍擴(kuò)展到資源受限的環(huán)境。

• 增強(qiáng)隱私性：小型語(yǔ)言模型可以在設(shè)備上完成所有處理，最大限度地減少了將敏感數(shù)據(jù)發(fā)送給第三方或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男枨蟆?/p>

• 可用性更高：小型語(yǔ)言模型可以部署在網(wǎng)絡(luò)連接有限的環(huán)境中，適用于遠(yuǎn)程或離線應(yīng)用。

小型語(yǔ)言模型的創(chuàng)建方式

研究人員采用各種技術(shù)來(lái)創(chuàng)建在減小規(guī)模的同時(shí)仍能保持性能的小型語(yǔ)言模型：

• 師生訓(xùn)練：一個(gè)更大的 “教師” 模型指導(dǎo)一個(gè)較小的 “學(xué)生” 模型的訓(xùn)練，有效地傳遞知識(shí)。

• 模型剪枝：從更大的模型中去除不必要的參數(shù)，簡(jiǎn)化其架構(gòu)。

• 大語(yǔ)言模型量化：用更低的精度表示模型參數(shù)，減少內(nèi)存需求。

對(duì)公共部門(mén)的好處

小型語(yǔ)言模型對(duì)公共部門(mén)尤其有前景，特別是對(duì)于那些需要在設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序。這對(duì)于前沿部署場(chǎng)景或在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)連接到基于云的前沿大語(yǔ)言模型的系統(tǒng)上運(yùn)行的機(jī)密應(yīng)用程序至關(guān)重要。

2025年IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做的事

• 針對(duì)特定用例評(píng)估小型語(yǔ)言模型：確定小型語(yǔ)言模型能夠在提供足夠性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更高效率的任務(wù)和應(yīng)用程序。

• 通過(guò)集成提高小型語(yǔ)言模型的質(zhì)量：將組織數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并統(tǒng)一為一致的格式，以便小型語(yǔ)言模型能夠輕松理解和使用。

• 監(jiān)控、優(yōu)化和管理小型語(yǔ)言模型的采用：使用應(yīng)用程序編程接口管理來(lái)管理和控制小型語(yǔ)言模型的訪問(wèn)，并監(jiān)控其使用情況，以便與其他小型語(yǔ)言模型和基于云的前沿大語(yǔ)言模型進(jìn)行性能對(duì)比。

小就是大。通過(guò)接受 “精簡(jiǎn)即時(shí)尚” 的理念并利用小型語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以優(yōu)化他們的人工智能計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)成本效益、速度、隱私和可訪問(wèn)性的目標(biāo)。

能源效率將與性能同等重要

隨著生成式人工智能進(jìn)入主流，其對(duì)環(huán)境的影響受到越來(lái)越多的審視。企業(yè)意識(shí)到，大語(yǔ)言模型的廣泛使用會(huì)顯著影響其環(huán)境可持續(xù)性指標(biāo)和目標(biāo)。

這些強(qiáng)大模型的能源消耗是一個(gè)日益嚴(yán)重的問(wèn)題。訓(xùn)練和運(yùn)行大語(yǔ)言模型需要巨大的計(jì)算能力，這意味著會(huì)產(chǎn)生大量的碳足跡。這引發(fā)了對(duì)人工智能環(huán)境成本的更高透明度和問(wèn)責(zé)制的呼吁。

提高透明度的努力

幸運(yùn)的是，人們正在努力解決這個(gè)問(wèn)題。研究人員和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正在致力于開(kāi)發(fā)一種類似于 “能源之星” 的人工智能模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，提供明確的指標(biāo)來(lái)評(píng)估其對(duì)環(huán)境的影響。這將使企業(yè)能夠在選擇模型時(shí)做出明智的決策，在性能和可持續(xù)性之間取得平衡。

優(yōu)化大語(yǔ)言模型的選擇

企業(yè)將不再默認(rèn)在每個(gè)應(yīng)用程序中都使用最先進(jìn)、資源消耗最大的前沿模型，而是越來(lái)越多地根據(jù)自身特定需求優(yōu)先選擇最適合的大語(yǔ)言模型。就像他們考慮價(jià)格和性能等因素一樣，他們也會(huì)將模型對(duì)環(huán)境的影響納入考量。

這種向能源效率的轉(zhuǎn)變將有助于鼓勵(lì)創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)更可持續(xù)的人工智能模型。研究人員將專注于創(chuàng)建既能提供高性能又具有較低碳足跡的模型，采用模型壓縮、量化和高效訓(xùn)練方法等技術(shù)。

2025年IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做的事

• 評(píng)估人工智能計(jì)劃對(duì)環(huán)境的影響：評(píng)估你當(dāng)前使用的人工智能模型的能源消耗和碳足跡。

• 優(yōu)先選擇能源效率高的模型：在選擇大語(yǔ)言模型時(shí)，除了考慮性能和成本外，還要考慮其對(duì)環(huán)境的影響。

• 支持可持續(xù)的人工智能開(kāi)發(fā)：鼓勵(lì)使用能源效率高的訓(xùn)練方法和模型優(yōu)化技術(shù)。

• 倡導(dǎo)透明度：要求提供明確、標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)來(lái)評(píng)估人工智能模型對(duì)環(huán)境的影響。

通過(guò)在關(guān)注性能的同時(shí)優(yōu)先考慮能源效率，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以確保他們的人工智能計(jì)劃與組織的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)保持一致，為更綠色的未來(lái)做出貢獻(xiàn)。

多個(gè)人工智能模型環(huán)將統(tǒng)領(lǐng)一切

隨著企業(yè)越來(lái)越依賴大語(yǔ)言模型來(lái)驅(qū)動(dòng)其人工智能應(yīng)用程序，高效且經(jīng)濟(jì)高效地管理大語(yǔ)言模型變得至關(guān)重要。這就是大語(yǔ)言模型路由器作為大語(yǔ)言模型請(qǐng)求的智能流量導(dǎo)向器發(fā)揮作用的地方。

大語(yǔ)言模型路由器通過(guò)分析傳入的提示，并根據(jù)復(fù)雜度、性能要求和成本將它們路由到最合適的模型，從而優(yōu)化大語(yǔ)言模型的使用。這確保了較簡(jiǎn)單的任務(wù)由成本較低的模型處理，而更復(fù)雜的任務(wù)則被導(dǎo)向最強(qiáng)大的模型。

RouteLLM：大語(yǔ)言模型路由的一個(gè)實(shí)際例子

大語(yǔ)言模型路由器的一個(gè)例子是RouteLLM，這是一個(gè)旨在優(yōu)化大語(yǔ)言模型服務(wù)的開(kāi)源框架。RouteLLM會(huì)分析傳入的查詢，并動(dòng)態(tài)選擇最適合處理每個(gè)請(qǐng)求的模型，同時(shí)考慮成本和性能等因素。這種方法不僅可以在保持前沿模型95% 性能的同時(shí)將成本降低多達(dá)85%，還可以提高整體效率和響應(yīng)時(shí)間。

擴(kuò)展大語(yǔ)言模型路由器的作用

雖然目前的大語(yǔ)言模型路由器主要側(cè)重于在價(jià)格和性能方面進(jìn)行優(yōu)化，但其潛力遠(yuǎn)不止于此。隨著人們對(duì)大語(yǔ)言模型環(huán)境影響的認(rèn)識(shí)不斷提高，大語(yǔ)言模型路由器可以在促進(jìn)可持續(xù)性方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

想象一下，一個(gè)大語(yǔ)言模型路由器不僅考慮價(jià)格和性能，還考慮每個(gè)模型對(duì)環(huán)境的影響。這將使企業(yè)能夠?yàn)榭沙掷m(xù)性優(yōu)化其大語(yǔ)言模型的使用，為每個(gè)提示選擇最節(jié)能的模型。

2025年IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做的事

• 探索大語(yǔ)言模型路由解決方案：研究大語(yǔ)言模型路由器在改善大語(yǔ)言模型使用和降低成本方面的好處。

• 在大語(yǔ)言模型路由中考慮可持續(xù)性：倡導(dǎo)開(kāi)發(fā)在考慮價(jià)格和性能的同時(shí)也考慮環(huán)境影響的大語(yǔ)言模型路由器。

• 將大語(yǔ)言模型路由器集成到人工智能基礎(chǔ)設(shè)施中：實(shí)施大語(yǔ)言模型路由器來(lái)管理和優(yōu)化組織的大語(yǔ)言模型部署。

• 從一開(kāi)始就建立人工智能靈活性：采用以應(yīng)用程序編程接口為主導(dǎo)的連接方式，以便開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在可以使用最好的人工智能模型和路由器，并且明天能夠快速輕松地切換到更好的模型和路由器。

通過(guò)接納大語(yǔ)言模型路由器并將其功能擴(kuò)展到包括可持續(xù)性考量，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以確保他們的人工智能計(jì)劃既高效又環(huán)保。

人工智能的未來(lái)今非昔比

人工智能的未來(lái)充滿了令人興奮的可能性，這五項(xiàng)預(yù)測(cè)讓我們得以一窺2025年技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者們將面臨的趨勢(shì)和挑戰(zhàn)。通過(guò)保持消息靈通并做好準(zhǔn)備，企業(yè)能夠在這個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域中航行，利用人工智能的力量推動(dòng)創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，成為顛覆者而非被顛覆者。