2025 年值得關注的 7 大人工智慧趨勢

過去幾年的事件已經證明，人工智慧遠非曇花一現。快速發展的科技已經在全球經濟格局中留下了印記，到2024年，沒有一個核心產業能夠倖免於它的影響。

與任何突破性技術一樣，未能接受這些發展只會導致企業錯失機會。相反，透過可靠的人工智慧策略保持領先地位的領導者將更有能力保持其競爭優勢，以及未來是否會出現潛在的障礙。

現實情況是，對許多企業來說，人工智慧不再是可有可無，而是成為必需品。因此，在今年結束時，我們總結了進入 2025 年時您應該關注的七個人工智慧趨勢。

2025 年將持續成長的 7 個人工智慧趨勢

我們介紹了一些熟悉且鮮為人知的人工智慧趨勢，這些趨勢有望在未來幾年塑造商業格局。

1. 小語言系統（SLM）

自從 ChatGPT 的推出引發人工智慧熱潮以來，「越大越好」一直是許多人工智慧開發人員的口頭禪。向前推進幾年，中小型語言系統 (MLS) 因其相對於大型模型的可擴展性和效率優勢而變得越來越重要。

SLM 需要處理的參數較少，這意味著它們通常能夠比 LLM 更快地產生回應。它們緊湊的尺寸和更適中的計算要求也意味著它們通常也能夠在設備上運行 - 減少了從雲端來回發送資料的需要，從而降低了環境足跡。

科技領域的一些知名企業今年推出了自己的 SLM。微軟發布了專門從事複雜推理的模型 Phi-4，蘋果則推出了八個小型人工智慧模型，這些模型小到足以在智慧型手機上運行。隨著 SLM 使新創公司和小型企業能夠以更經濟的方式擴展人工智慧，我們只能看到它們在未來幾年變得更加重要的技術。

2. 代理人工智慧

代理人工智慧是自主人工智慧系統，能夠以最少的人類輸入做出決策。人工智慧鏈可以從新數據中學習，並透過動態適應新情況來解決複雜問題。

該趨勢被研究和諮詢公司 Gartner 命名為“2025 年頂級技術趨勢”，該趨勢有望透過簡化流程、減少人為幹預來實現跨行業自動化轉型。這項技術已經被用來幫助企業提高效率，零售商使用代理人工智慧來個人化購物體驗，醫療保健提供者利用該技術來分析患者數據。

谷歌在12 月推出的Gemini 2.0 中已經利用代理人工智慧抓住了這一趨勢，更多科技巨頭可能會在2025 年追隨這一趨勢。建議企業部署該技術透過保持人工監督並進行端到端測試來保持謹慎。

3.人工智慧網路安全

不幸的是，隨著先進的人工智慧模型變得越來越容易獲得，網路犯罪市場預計到 2025 年將進一步繁榮，因為犯罪分子將繼續利用該技術來欺騙受害者。具體來說，根據 Cyber​​security Ventures 的數據，在人工智慧網路釣魚、深度造假和惡意軟體攻擊成長的推動下，明年網路犯罪年度收入預計將超過 10.5 兆美元。

然而，隨著網路威脅的不斷發展，旨在緩解這些威脅的協定也在不斷發展。透過使用人工智慧而不是傳統解決方案，企業能夠即時偵測惡意軟體、網路釣魚嘗試和零時差漏洞等威脅。人工智慧也被用於對零日漏洞進行逆向工程，使開發人員能夠在漏洞公開之前為其創建安全修補程式。

超過一半的企業已經使用人工智慧來改善威脅偵測，隨著網路風險不斷變得更加複雜，該技術只會在 2025 年及以後變得更加重要。

4.人工智慧搜尋引擎

雖然搜尋領域一直在不斷發展，但人工智慧的崛起將在 2024 年徹底改變我們檢索資訊的方式。

最值得注意的是，搜尋引擎巨頭Google在五月推出了人工智慧摘要功能，幫助提高了數十億搜尋查詢的焦點和尊重度。 AI 拓荒者和ChatGPT 製造商 OpenAI今年 10 月推出了自己的搜尋引擎競爭對手——ChatGPT Search ，以挑戰Google在搜尋領域的長期壟斷。

雖然谷歌的人工智慧搜尋摘要功能最初遭到了一些反感，迫使該公司縮減了部分工作，但谷歌聲稱，它讓大多數用戶對結果變得更加滿意——年齡在18 至24 歲的年輕人的搜索水平最高。

因此，雖然現在還不是告別傳統搜尋引擎結果頁面的時候，但今年發生的發展以及生成式人工智慧的快速進步表明，人工智慧只會在未來幾年繼續擾亂我們更多的搜尋方式。

5.人工智慧晶片

人工智慧晶片是旨在處理人工智慧任務的積體電路，包括機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP) 和資料分析。

由於這些晶片是在人工智慧的基礎上創建的，因此它們比傳統的中央處理單元 (CPU) 能夠處理更高級的計算和更大量的數據。因此，人工智慧晶片通常會以更低的延遲產生更準確的回應，使其成為 NVIDA、英特爾、谷歌、亞馬遜等公司的首選。

由於其競爭優勢，日本投資銀行大和預測，2025年AI晶片需求將年增35%，潛在市場價值將達到1,200億美元。

更重要的是，隨著台積電和三星在本土投資建設新的製造工廠，這一重心預計還將透過減少全球對亞洲製造中心的依賴來解決供應鏈挑戰，這表明人工智慧晶片將變得更加重要。

6. 邊緣人工智慧

邊緣AI是指人工智慧與邊緣運算的結合。透過將資料儲存在設備附近，而不依賴外部雲端伺服器，該解決方案能夠減少頻寬使用和延遲問題，同時提供額外的安全層。

透過在邊緣設備上實現即時處理，邊緣人工智慧代表了企業資料處理和決策方式的重大轉變。邊緣人工智慧已經在商業領域掀起了巨大的浪潮，該技術被用於醫療保健行業以改善診斷和治療，在製造業中用於分析職業危害，以及在汽車行業中用於提高自動駕駛車輛的安全性。

展望未來，邊緣人工智慧的部署只會成長得更快，專家預測到 2030 年該市場價值將達到驚人的 629.3 億美元。

7.企業搜尋系統

不要與人工智慧搜尋系統混淆，企業搜尋系統是用於在企業組織內搜尋資訊的解決方案。

企業搜尋工具利用所有主要資訊孤島的數據，包括文件、程式碼儲存庫、電子郵件和專案管理工具。透過僅包含與特定公司相關的數據，內部搜尋系統可以徹底改變員工解決查詢的方式，從而使團隊提高生產力和利潤。

雖然企業搜尋系統並不總是依賴人工智慧，但這項技術的結合有助於大幅提高搜尋效率。透過擺脫與傳統搜尋機制相關的簡單關鍵字匹配，人工智慧企業搜尋工具也使這些平台變得更加對話和直觀，從而實現更加人性化的互動。

因此，隨著 2024 年新一代人工智慧企業搜尋系統的問世，幾乎可以肯定人工智慧將在未來幾年繼續優化傳統企業搜尋流程。