Cloudera發(fā)布2025年科技趨勢預測

近日，Cloudera發(fā)布2025年五大科技趨勢預測，揭示了在未來(lái)一年生成式AI和AI Agent等創(chuàng )新技術(shù)的發(fā)展趨勢。其中包括生成式AI的應用將趨向務(wù)實(shí)，AI Agent將在商業(yè)決策中發(fā)揮重要作用。同時(shí)，企業(yè)面臨著(zhù)AI生成數據激增的挑戰，亟需提升數據治理能力。企業(yè)需要強大的數據管理和多云策略來(lái)訪(fǎng)問(wèn)、存儲和分析數據，從而獲取數據的最大價(jià)值，充分發(fā)揮AI潛力。

預測一：生成式AI熱度減退，企業(yè)將采取更務(wù)實(shí)的AI策略

預計到2025年，企業(yè)將在生成式AI應用上分化為兩大陣營(yíng)。一類(lèi)是已成功應用生成式AI的企業(yè)，通過(guò)成熟應用實(shí)現了顯著(zhù)成效。麥肯錫的數據顯示，65%的企業(yè)已通過(guò)生成式AI實(shí)現了人力資源成本的有效控制，并在供應鏈管理中提升了收入。例如，金融服務(wù)機構作為生成式AI的早期用戶(hù)，正逐步從基于規則的欺詐檢測系統向基于模型的系統轉型，推動(dòng)行業(yè)邁向新的發(fā)展階段。生成式AI的核心價(jià)值在于規?；闹R獲取和洞察生成，數據質(zhì)量是確保AI模型成功運行的關(guān)鍵。因此，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)勢發(fā)，可以利用這些數據獲得可操作的洞察。

而另一類(lèi)企業(yè)由于缺乏足夠的數據儲備，難以從生成式AI中獲得相同效益。因此他們將更傾向于采用傳統AI或確定性機器學(xué)習模型，以提升效率和生產(chǎn)力。Cloudera預測，企業(yè)將不再相信生成式AI的大肆炒作，而是專(zhuān)注于制定與企業(yè)整體目標一致的技術(shù)投資計劃。

預測二：AI智能體（AI Agent）將重塑商業(yè)決策

目前，AI仍無(wú)法復制人類(lèi)做出的所有決策，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)持續探索創(chuàng )新行業(yè)應用場(chǎng)景并實(shí)現投資變現的一種方式。Agentic AI將推動(dòng)創(chuàng )新浪潮，改變實(shí)時(shí)問(wèn)題解決和決策過(guò)程。AI智能體高效優(yōu)化任務(wù)，迅速應對挑戰，并實(shí)時(shí)靈活調整。這將促使企業(yè)構建事件驅動(dòng)型架構，支持AI能夠及時(shí)響應現實(shí)事件，從而徹底改變電信和物流等行業(yè)。

Agentic AI運行復雜模擬的能力，將幫助企業(yè)更快地規劃、測試和優(yōu)化，提供實(shí)時(shí)且可實(shí)踐的深刻洞察。例如，我們將見(jiàn)證電信網(wǎng)絡(luò )變得更加智能，AI能夠預測風(fēng)暴等影響服務(wù)的情況，從而主動(dòng)采取措施，將潛在的服務(wù)中斷降至最低，同時(shí)以意想不到的方式全面提升客戶(hù)體驗。

預測三：“全天候”AI為數據管理帶來(lái)新挑戰

展望2025年，AI將如同空氣無(wú)處不在，滲透至個(gè)人生活的方方面面。智能手機將成為私人助力，不僅能自動(dòng)分析電子郵件，還可以根據個(gè)人日常習慣和偏好，智能規劃后續行動(dòng)步驟或確認任務(wù)的優(yōu)先級，而且上述處理都將在本地模型中完成，嚴格保障隱私安全。同時(shí)，汽車(chē)也會(huì )變得更加智能，根據實(shí)時(shí)交通信息和天氣預測，為個(gè)人出行預測最佳路線(xiàn)。

隨著(zhù)AI全面普及，其生成的數據量將呈現爆炸式增長(cháng)。隨著(zhù)中國企業(yè)對計算能力需求的提高，這一趨勢也會(huì )為數據管理帶來(lái)巨大挑戰。IDC預測，到2026年50%的中國企業(yè)將與云服務(wù)商形成生成式AI平臺、開(kāi)發(fā)者工具、基礎設施的戰略合作，這給企業(yè)數據和成本的管控治理提出了新的要求。

面對數量龐大且種類(lèi)繁多的AI生成數據，企業(yè)如何從中挖掘出有價(jià)值的信息，成為亟待解決的問(wèn)題。企業(yè)努力從不斷增長(cháng)且種類(lèi)繁多的AI生成數據中獲取洞察力，糟糕的數據管理可能會(huì )導致企業(yè)被信息流淹沒(méi)，難以有效地利用這些數據資源。

隨著(zhù)AI成為日常運營(yíng)的標配，新挑戰也隨之而來(lái)。如何確保AI提供的洞察信息既相關(guān)、又具可操作性，同時(shí)滿(mǎn)足最基本的安全性和彈性要求，避免其成為無(wú)意義的噪音，成為企業(yè)亟需攻克的難題。為了充分釋放 AI 潛力，企業(yè)需要強大的數據管理和多云策略來(lái)訪(fǎng)問(wèn)、存儲和分析數據，無(wú)論數據是在本地、云中還是在邊緣，都能提煉獲取數據的最大價(jià)值。

預測四：?jiǎn)渭兊幕旌显萍軜嬕褵o(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)需求

如果說(shuō)2024年是生成式AI的試點(diǎn)年，那么在2025年企業(yè)將致力于推動(dòng)生成式AI的全面生產(chǎn)和規?；渴?。這一轉變表明，單純的混合云架構已無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)需求，用于數據和分析的多云及混合能力將成為關(guān)鍵。隨著(zhù)混合環(huán)境的逐步擴展，企業(yè)的數據分布于本地、大型機、公有云和邊緣等多種平臺，生成式AI模型需要靈活部署到數據所在之處，確保數據和工作負載在業(yè)務(wù)內的無(wú)縫遷移，以產(chǎn)生高效洞察并滿(mǎn)足企業(yè)需求。

隨著(zhù)大量數據輸入至AI模型服務(wù)中，安全和治理問(wèn)題也日益凸顯。德勤的研究指出，企業(yè)采用生成式AI的最大障礙是合規風(fēng)險和治理問(wèn)題。隨著(zhù)企業(yè)開(kāi)始在本地或公有云中運行私有AI模型和應用，混合數據管理平臺的需求日益增長(cháng)。這類(lèi)平臺集成了本地與云數據源，因此具備更高的靈活性且支持更廣泛的數據訪(fǎng)問(wèn)，在保障模型端點(diǎn)安全和治理的同時(shí)，賦予企業(yè)更強的控制力。

預測五：私有大語(yǔ)言模型（LLM）將逐漸取代公有大語(yǔ)言模型，成為企業(yè)優(yōu)選

隨著(zhù)企業(yè)AI創(chuàng )新將在未來(lái)一年成為新的焦點(diǎn)，企業(yè)將逐步摒棄公有LLM，轉而選擇企業(yè)級或私有LLM，以提供更加符合企業(yè)背景的精準洞察。麥肯錫研究顯示，目前僅有不到一半（47%）的企業(yè)在積極定制和開(kāi)發(fā)其專(zhuān)屬模型。預計到2025年，企業(yè)將加快定制AI解決方案的步伐，包括AI聊天機器人、虛擬助手和專(zhuān)屬代理應用等，以滿(mǎn)足特定行業(yè)或業(yè)務(wù)的需求。

越來(lái)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，以比傳統CPU更快的速度運行，同時(shí)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（RAG）技術(shù)的應用，將通用LLM轉化為行業(yè)或組織專(zhuān)屬的數據倉庫，從而為現場(chǎng)支持、人力資源和供應鏈等領(lǐng)域的終端用戶(hù)提供更加精準、可靠的數據支持。

彈指一揮間，Cloudera在中國已經(jīng)走過(guò)了十年發(fā)展歷程。在過(guò)去十年中，Cloudera始終走在創(chuàng )新浪潮的最前端，從近幾年來(lái)火爆的數據湖倉一體、大語(yǔ)言模型和AIGC，再到元數據管理。Cloudera始終關(guān)注著(zhù)創(chuàng )新技術(shù)的誕生和發(fā)展，并同步更新其產(chǎn)品路線(xiàn)圖，支持客戶(hù)在業(yè)務(wù)環(huán)境中部署和落地創(chuàng )新技術(shù)應用，從數據中獲得更多業(yè)務(wù)洞察。展望未來(lái)，Cloudera將繼續保持前瞻性技術(shù)創(chuàng )新，與中國客戶(hù)及合作伙伴攜手，開(kāi)啟下一個(gè)十年輝煌。