九游体育：2025年十大数据与人工智能趋势：从合成数据到非结构化的崛起
在即将到来的2025年，数据和人工智能领域展现出显著的发展趋势，成为学术界和产业界关注的焦点。近期，数据分析师和投资者Tomasz Tunguz对2024年人工智能现状做出了深入分析，并为2025年的趋势提出了前瞻性的见解。以下是十大关键趋势的总结和分析，帮助企业和个人更好地把握未来机遇。
进入人工智能的“反乌托邦”时代，虽然生成式人工智能的应用开始在一些领域取得成功，如智能助手和搜索工具，但许多企业在实际操作中仍面临着模型推理能力不足的问题。Tomasz指出，目前的人工智能在处理复杂任务和多步骤工作流的能力上，依然存在较大短板。这意味着，企业在选择应用场景时，需更为谨慎，确保所选用的工具具备良好的适用性。
在数据和人工智能的生态中，工艺往往超过工具本身的重要性。企业需要专注于如何高效整合和运用这些工具，而不仅仅是选择最先进的技术。随着对数据质量要求的提高，企业应优先选择可快速部署且能立刻产生价值的解决方案，以满足生产级别的需求。
虽然生成式人工智能在降低成本方面展现出了一定的能力，但在直接创造收入方面却不如预期。企业如何在大量流入的销售线索中找到真正的盈利点，依然是一个挑战。有效地运用人工智能工具，如销售开发代表(SDR)和推荐系统，将是未来提升收入的关键。
与去年企业对人工智能的热情高涨相比，2024年领导者们的态度趋于冷静，显现出对技术实际应用的深思。许多组织在早期实验中并未获得预期的回报，导致其对未来的投资更加谨慎。如何在这种波动中发现新的商业价值，将是企业的重要任务。
未来几年，企业倾向于使用更小、更开源的人工智能模型，这不仅降低了运行成本，更提升了模型在特定任务上的性能。在大规模公司大举依赖现成模型的同时，B2B公司则会更注重使用小型模型，以满足灵活的需求和特定的应用场景。
随着需求的增加，数据分析师和数据工程师的界限逐渐模糊。在未来，数据团队需要更高效地协调协作，运用人工智能技术以自助服务的方式解决问题，提升整体的工作效率。
面临训练数据愈发枯竭的挑战，合成数据作为解决方案的重要性日益突显。尽管在某些情况下合成数据能够有效提升模型性能，但其长期依赖的风险不容忽视，如何在真实数据与合成数据之间找到平衡，将是研究者们需要解决的问题。
非结构化数据在未来的人工智能应用中展现出极大潜力。企业在有效管理和利用这一数据类型方面，将有机会获得新的商业价值。预计到2025年，能够有效处理非结构化数据的工具和技术将成为市场的热潮。
虽然人工智能在对话式应用中表现良好，但在实际应用中的部署仍显不足。特别是在多步骤的工作流程中，人工智能代理的成功率亟需提升。企业在导入这些技术时，应重视模型的准确性与稳定性。
在数据输出的质量管理上，企业面临着严峻的挑战。数据管道数量的快速增长并没有伴随质量管理的同步提升，如何在复杂的数据环境下确保数据质量，是未来工作的重要方向。
进入人工智能的“反乌托邦”时代，虽然生成式人工智能的应用开始在一些领域取得成功，如智能助手和搜索工具，但许多企业在实际操作中仍面临着模型推理能力不足的问题。Tomasz指出，目前的人工智能在处理复杂任务和多步骤工作流的能力上，依然存在较大短板。这意味着，企业在选择应用场景时，需更为谨慎，确保所选用的工具具备良好的适用性。
在数据和人工智能的生态中，工艺往往超过工具本身的重要性。企业需要专注于如何高效整合和运用这些工具，而不仅仅是选择最先进的技术。随着对数据质量要求的提高，企业应优先选择可快速部署且能立刻产生价值的解决方案，以满足生产级别的需求。
虽然生成式人工智能在降低成本方面展现出了一定的能力，但在直接创造收入方面却不如预期。企业如何在大量流入的销售线索中找到真正的盈利点，依然是一个挑战。有效地运用人工智能工具，如销售开发代表(SDR)和推荐系统，将是未来提升收入的关键。
与去年企业对人工智能的热情高涨相比，2024年领导者们的态度趋于冷静，显现出对技术实际应用的深思。许多组织在早期实验中并未获得预期的回报，导致其对未来的投资更加谨慎。如何在这种波动中发现新的商业价值，将是企业的重要任务。
未来几年，企业倾向于使用更小、更开源的人工智能模型，这不仅降低了运行成本，更提升了模型在特定任务上的性能。在大规模公司大举依赖现成模型的同时，B2B公司则会更注重使用小型模型，以满足灵活的需求和特定的应用场景。
随着需求的增加，数据分析师和数据工程师的界限逐渐模糊。在未来，数据团队需要更高效地协调协作，运用人工智能技术以自助服务的方式解决问题，提升整体的工作效率。
面临训练数据愈发枯竭的挑战，合成数据作为解决方案的重要性日益突显。尽管在某些情况下合成数据能够有效提升模型性能，但其长期依赖的风险不容忽视，如何在真实数据与合成数据之间找到平衡，将是研究者们需要解决的问题。
非结构化数据在未来的人工智能应用中展现出极大潜力。企业在有效管理和利用这一数据类型方面，将有机会获得新的商业价值。预计到2025年，能够有效处理非结构化数据的工具和技术将成为市场的热潮。
虽然人工智能在对话式应用中表现良好，但在实际应用中的部署仍显不足。特别是在多步骤的工作流程中，人工智能代理的成功率亟需提升。企业在导入这些技术时，应重视模型的准确性与稳定性。
在数据输出的质量管理上，企业面临着严峻的挑战。数据管道数量的快速增长并没有伴随质量管理的同步提升，如何在复杂的数据环境下确保数据质量，是未来工作的重要方向。
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