2025年人工智能报告——基于对300位软件公司高管的调研洞察

AI正从“概念验证”迈向真正的规模化实践。越来越多企业不再满足于将AI作为附加功能，而是将其深度嵌入产品核心，驱动业务增长和效率提升。

ICONIQ 基于2025年4月对300位软件公司高管的深入访谈与调研，结合与多位AI领导者的一手交流，发布了这份《构建者指南》报告。它不仅描绘了当前AI产品的构建现状，更提供了一套可落地的战术路线图，帮助团队在构思、交付与扩展AI产品过程中做出更明智的决策。

以下是我们从报告中提炼出的五大关键洞察：

一、AI产品战略迈入成熟期

AI原生公司在市场推进速度和产品验证方面显著优于传统企业在原有产品中“叠加AI”的做法。

• 市场表现：47%的AI原生公司已实现规模扩张并验证市场契合度，而AI增强型产品公司仅有13%达到同等水平。
• 技术趋势：代理工作流程（Agent Workflows）和垂直应用成为主流方向。近80%的AI原生构建者正在开发能够代表用户执行多步骤任务的自主系统。
• 模型架构：为兼顾性能、成本和特定场景需求，企业普遍采用多模型策略。平均每个面向客户的产品使用2.8个不同模型。

二、定价模式正在适应AI经济特性

随着AI能力逐渐成为产品核心组成部分，传统的订阅制正在被重新定义。

• 混合定价兴起：许多公司采用基础订阅+按使用量计费的组合模式，部分甚至尝试完全基于使用或成果的定价方式。
• 免费到价值变现：尽管目前多数AI功能仍以免费形式提供，但已有37%的企业计划在未来一年内调整定价，使其更贴合AI带来的实际价值。

三、人才战略成差异化关键

AI不仅仅是技术问题，更是组织能力的问题。顶级构建者正在通过跨职能团队打造更具执行力的AI产品团队。

• 组织结构：大多数领先团队由AI/ML工程师、数据科学家与AI产品经理组成。
• 人力配置：约20%-30%的工程团队资源用于AI相关工作，高增长企业这一比例可达37%。
• 招聘挑战：AI/ML工程师是所有AI岗位中最难填补的职位，平均招聘周期超过70天。54%的企业因候选人稀缺而陷入用人困境。

四、AI预算快速增长，影响损益结构

随着AI产品进入规模化阶段，其在企业财务中的地位日益凸显。

• 研发投入：AI驱动型企业将10%-20%的研发预算用于AI开发，且各收入层级均呈上升趋势。
• 成本演变：初期主要支出集中在人才成本；产品成熟后，云服务、推理计算与治理成本逐步上升，成为主要开销项。

五、内部AI使用加速，但普及不均

虽然企业内部AI工具的部署范围不断扩大，但真正高频使用的员工比例仍有待提升。

• 使用情况：约70%的员工可以访问内部AI工具，但仅有一半定期使用。
• 成功经验：在高采用率组织中（即50%以上员工使用AI工具），通常部署至少七个内部用例，包括：
  • 编码助手（77%）
  • 内容生成（65%）
  • 文档搜索（57%）
• 效率提升：这些用例带来了15%-30%的生产力提升。

AI工具生态系统：分散但趋于成熟

ICONIQ 调查了数百家企业的生产环境，发现AI工具链呈现出高度多样化特征。尽管尚未形成统一标准，但整体生态正在向稳定与成熟演进。

这不是一份工具排名榜单，而是开发者在真实项目中所依赖的技术栈快照。