2025 年《人工智能现状报告——构建者手册》#ai创造营#

ICONIQ 基于对 300 位软件公司高管的调查结果发布

深入解析从构思、交付到端到端扩展人工智能驱动产品所需的要素。

核心结论：

1️⃣ 人工智能产品战略已进入下一个成熟曲线阶段：

AI原生公司（AI-native）比仅为现有产品添加AI的公司推进更快，近一半（47%）的AI原生公司已实现规模化并验证市场适配度，而AI赋能型公司仅为13%。

2️⃣不断演变的 AI 定价模型反映独特的经济特性：

AI 正在改变公司为其产品和服务定价的方式。许多公司现在采用混合定价模式，结合基础订阅费和基于使用量的收费。一些公司甚至在尝试完全基于使用量或客户实际取得的结果来定价，虽然目前有相当多的公司免费提供 AI 功能，但超过三分之一（37%）计划在明年调整定价。

3️⃣人才战略作为差异化因素

人工智能不仅仅是一个技术问题，更是一个组织问题。大多数顶尖开发者正在组建由人工智能/机器学习工程师、数据科学家和人工智能产品经理组成的跨职能团队。

展望未来，大多数组织预计其工程团队中有 20-30%将专注于人工智能，高增长公司预计这一比例可达 37%。找到合适的人才仍然是瓶颈。人工智能/机器学习工程师是所有人工智能相关职位中招聘时间最长的，平均招聘周期超过 70 天。

4️⃣人工智能预算快速增长，并以真实的损益表形式体现：

具备人工智能能力的公司将 10-20%的研发预算分配给人工智能开发。到 2025 年，这一比例在各个收入区间都在增长。这一转变凸显了人工智能在产品战略中的核心地位。

在产品开发的早期阶段，人才通常是最大的开支——这包括招聘、培训和技能提升。但随着产品的成熟，云计算成本、模型推理和治理开始占据大部分支出。

5️⃣ 内部 AI 采用正在扩大，但不均衡：

高采用率的组织中，50%或以上的员工使用 AI 工具，这些组织平均在七个或更多内部使用场景中部署 AI。这些场景包括编码助手（77%的受访者使用）、内容生成（65%）和文档搜索（57%）。这些领域的生产力提升幅度在 15%到 30%之间。

详细信息：iconiqcapital.com/growth/reports/2025-state-of-ai