2025企业数智化年度指南-红杉中国

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红杉中国携手 239 位 CIO 全景调研 2025 企业数 智 化年度指南 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 在这个 AI 推动的游戏空间中，边界正在消融，规则正在重塑。你完全有机会创造属于 你的游戏世界并设定全新的规则。探索、发现与创造，成为了新的主线。这是一个真 正有机会重新设定世界观的时代。 然而，这场巨大的跃迁充满张力。一边是 AI 令人目眩的迭代速度——以往需要半年 才 可感知的进步，如今几乎以“周”为单位展开。这股前所未有的“推力”，正强势驱动我们驶向 未来。 另一边，是历史变革中常见的“拉力”。即便是电力这样划时代的技术 ，也曾耗费 30 年 才实现普及 ，背后并非技术本身的迟缓，而是因为整个社会早已围绕蒸汽机建构起高 大的“厂房”。今天，我们既有的产业关系、组织结构、流程设计与心智模型 ，也构成了 这个时代的“厂房”，惯性成为变革最深层的阻力。 在巨大“推力”与“拉力”的共同作用之下，未来正被悄然重塑。 在 AI 飞速进化的时代，认知的“半衰期”被显著压缩。任何判断与结论都不可避免地带有 局限。我们无意断言未来，只希望分享一些值得思考的观察。真正的答案 ，只能在您 的游戏过程中自己去探索。这也正是无限游戏最大的魅力，不是么？ 游戏已经开始，祝您玩得愉快！ 美国学者詹姆斯 ・ 卡斯（ James P. Carse ）在 1986 年出版的《有限与无限的 游戏》 中提出，世界上的游戏分为两种： 第一种 ，是有限游戏。它的目的在于“赢得”游戏，因此必须有一个明确的结局。 它有固定的规则、清晰的边界和可预知的参与者。我们所熟知的商业竞争、体 育赛事、季度财报，大都属于此类。人们在边界内追逐胜利，在规则下积累优 势，直到分出胜负，游戏结束。 第二种，则是无限游戏。它的唯一目的，是让游戏本身能够“无限地”延续下去。 它没有确定的终点，没有不变的规则，甚至没有固定的边界。参与者们的目标 不是战胜彼此，而是邀请更多人加入，共同探索游戏本身的可能性。文化的传 承、科学的探索、语言的演进，皆是如此。在这里，规则因玩法而变，边界因 探索而扩展。 长久以来，我们习惯了在有限游戏中思考和行动。而 AI ，正以一种不可阻挡的 力量，将我们所有人，从熟悉的有限赛场，抛入了一场宏大、神秘且充满未知 的无限游戏世界。 引言：开启无限游戏模式 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 1 目录 1 AI 风起：企业数智化战略解码 • AI 加速演进，资本市场回暖 • Dream Big ，生而全球 • 企业数智化投入呈哑铃形态分布 2 AI 潮涌：企业 AI 落地实战全景 • AI 模糊传统边界，引领价值重塑 • AI 应用重要动因：拓展业务边界 • AI 安全红色警报 3 AI 路标：企业迈向 Agentic AI 时代 • 从工具到伙伴， Agentic AI 的崛起 • AI 率先突破五大场景 • 三步构建高效的智能体 4 AI 重构：组织与人才新范式 • 组织加速重构调整 • Agent 进入组织架构图 • 放弃幻想，回归价值 5 AI 展望：走向无限可能的未来 • 更稳健、更创新、更负责任 迎接 AI 新物种 239 家 受访企业数字实践 18 个 细分行业 95% 受访者为数字化管理者 * 关于本次调查数据的说明： 本次调查共收集到 239 份有效调查问卷。 * 数字化管理者：主要指 CEO 、 CIO 、 CTO 、 CDO 等高级管理层或科技及数据部门负责人。 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 2 50 个 受访企业的注册城市 55% 受访企业规模 >500 人 本次报告观点来自 Agentic AI ： 从工具到伙伴 随着 AI 技术的深入 ， 企业正进入 Agentic AI （自治型 AI ） 的新时代 。 它以大语言模型 （ LLM ） 为大脑， 结 合规划 、 记忆与工具调用等功能模块， 能够自主设定目标 、拆解并执行复杂 任务 。 Agentic AI 标志着 AI 从“工具 ” 到“ 伙伴”的跃迁， 正在重塑企业的工 作 流与组织模式。 “ 不可能三角”实现： 更强、更快、更便宜 2025 年， AI 模型在性能（更强） 、成 本 （更便宜） 和速度 （更快） 上实现 了突破性的飞跃 。模型智能水平大幅 跃升的同时， 推理价格呈断崖式下跌 , 输出速度较 2023 年提升了十倍 。 这极大地增强了 AI 服务的经济性和普 惠性， 为更广泛的产业应用落地提供 了 坚实的技术和成本基础。 数字化投入意愿修复： 哑铃型分布下的战略分化 2025 年企业数字化投入意愿显著修复， 65% 的受访企业预测投入将增加， 整 体信心明显回升， 12% 的企业甚至表 示今年数字化投入相比去年增幅超过 50% 。然而， 投入分布呈现“哑铃型 ” 趋势，表明企业在 AI 时代的战略分化： 一端是谨慎观望 、缩减开支， 另一端 是积极加注，转型 AI 。 AI 平权： 重塑知识、技术与超级个体 AI 带来的平权效应正在打破模型 、 知 识 、信息和技术的壁垒 。大模型让知 识获取极其便捷， 稀释了部分依赖“知 识 壁垒”的岗位 。未来的核心竞争力不 再是 单一的职业技能， 而是“定义问题 + 调 用 AI + 整合创新”的综合能力， 催 生出能 够完成过去一个团队工作的“瑞 士军刀”式 超级个体。 价值重心上移： 从降本到拓展业务边界 企业引入 AI 的价值驱动力正在发生深 刻变化 。在延续“ 降本增效 ”核心目标 的 同时， 价值重心明显上移 。“增强办 公效 率 ”与“借助新技术拓展企业经营 边界和 价值空间”成为增速最快的两大 动因 ， 标志着 AI 已从辅助工具升级为 贯穿生 产运营全链路的战略增长支柱 。 企业转向场景创新和价值创造的竞争 。 安全警报： 深度伪造与虚假信息的挑战 随着 AI 能力的指数级提升 ， 其带来的 安全风险也急剧上升 。报告指出， 欺 诈 、 诈骗和虚假信息已成为最大的 AI 安全威胁， 严重侵蚀公众信任与品牌 声誉 。企业必须将数据安全 、 隐私保 护和 AI 风险治理纳入顶层设计 ， 构建 全链路数据治理体系， 做到先防后行 、趋利避害。 Less Structure, More Intelligence 在 AI 驱动的未来， 组织结构将不可 逆转地向更精简 、 更智能 、 更高价 值密度的方向发展 。管理者将管理边 界从纯粹的人类员工拓展到 AI Agent ， 建立人机协同的新型管理模 式 。宏大的层级和模糊的职责将被淘 汰， 组织和个人都必须放弃对“稳定 ” 的幻想， 直接面对并创造可度量的核 心价值。 新丝绸之路： 开源与中国力量的崛起 2025 年 ， 随着 DeepSeek 等开源模 型的崛起 ， AI 技术正从以 OpenAI 为代 表的闭源模式向更加开放 、 多元的生 态转变 。开源社区推动知识 、信息与 技术的平权与协作， 促进 AI 技术的快 速发展以及行业应用在 2025 年加速落 地 。在开源模型的竞赛中， 中国企业 和团队扮演了极为重要的角色。 2025 企业数智化观察 - 你所需了解的 8 件 事 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 3 组织重塑： AI 风起： 企业数智化战略解码 2025 年 AI 技术发展聚焦核心突破：大模型能力持续强化，复杂任务处理效能显著提升； DeepSeek 等技术推动应用成本下降，加速技术普及；模型推理能力实 现进阶，在逻辑分析、问题求解等场景更精准高效；多模态融合深度推进，跨模态数据处理与交互成为主流；同时领域热点爆点频次提升，从技术迭代到应用落 地，持续推动产业生态升级。在 AI 技术以指数级速度迭代的当下，需要从业者以开放而清醒的姿态捕捉每一次进化中的新可能。 深度学习时代 • AlexNet 模型发布 • Transformer 架构提出 规则与推理 • 语音助手、自动驾驶探索 • 神经元模型 • 图灵测试 • ELIZA 聊天机器人 AI 加速演进：模型能力跃升 + 多模态融 合 技术突破与大模型初现 • BERT 与 GPT-1 预训练语言模 型 • GPT2 、 GPT3 能力飞跃 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 5 米 claude D 让 y 乡 Lang flow 多模态生成式 AI 兴起 • AlphaFold2 驱动科学革命 • ChatGPT 普及 1943-1990 • 分布式存储和云计算技术 • GPU 集群崛起提升算力 o 2012-2017 数据与算力驱动 推理模型跃进与成本优化 引领通用 Agent 元年 模型迅速迭代与 AI Agent 初 现 • GPT-4v 实现文本与图像融合 数据来源：红杉中国 AI 与数字化研 究 AI Agent 爆发式增长 2018-2020 2021-2023 2025Q1 2025YTD 2024 1. 模型能力快速攀升，优等生之间差距不大 • 今年 ，前沿语言模型的智能水平出现跳跃式提升。 Artificial Analysis 智能指数显示： 从 2024 年末到 2025 年 11 月 ，主流模型由 20-30 分普遍跃升至 50-70 分 ，显示 出其在理解、生成和复杂任务处理能力上的巨大飞跃。年内早些时候发布的斯坦福 大学《 2025 年人工智能指数报告》也指出 ，在 MMMU 、 GPQA 、 SWE-bench 等严苛基准上， 系统成绩一年内分别提升 18.8% 、 48.9% 、 67.3% 。各大榜单冠 军频繁更替 ，第一梯队能力已进入伯仲之间的竞争。 • 在综合智能水平测试中， 前沿语言模型已经能够达到甚至超过人类专家水平 。 2025 年 ， AI 的应用不仅是模型能力的比拼， 更是深入各个具体场景深化使用的 积极尝试。人们正在积极训练和测试 AI 在各种场景中的广泛应用 ，并产生显著价值。 3. 模型输出速度提高 • 语言模型的输出速度也实现了质的飞跃。从 2023 年初普遍低于 50 token/ 秒的 输出速度 ，到 2025 年下半年 ，部分 模型已达到或超过 700 token/ 秒。 • 响应速度的加快意味着用户能够 更快地获得 AI 生成的内容，这不 仅显著提升了用户体验 ，也为 AI 在实 时交互、 自动化流程等领域 的应 用开辟了更广阔的空间。 “ 不可能三角”实现：更强、更快、更便宜 2. 模型价格降低， AI 服务日益普惠 • AI 服务的经济性显著增强 ，推理成本大幅下降 。数据显示 ，从 2023 年到 2025 年 11 月 ，语言模型推理价格呈现断崖式下跌。智能指数为 21.5 的模型在 2023 年 每百万 token 价格 37.5 美元； 而 到 2025 年， 即使是智能指数达 到 44 或更高的模型 ，其推理价 格 也已降至 0.1 美元以下。 • 这极大降低了 AI 的准入门槛 ，使 其成为更具成本效益的解决方案。 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 6 参考资料： Artificial Analysis, 斯坦福大学 相关资 料 前沿语言模型智能水平 2025 年中国模型的“反超”之路 • Qwen 系列模型占 Hugging Face 新微调模型衍生的 40% 以上份额，而 Meta LLaMA 模型占比从 2024 年底的 50% 跌到 15% 。 • Minimax 发布的 M2 模型， 10 月登顶 Artificial Analysis 开源模型榜单。 • Moonshot 的 Kimi K2 Thinking ， 11 月再次刷新榜单 ，开源第一 ，综合榜单第 三。 • 中国团队构建完备的开源 RL 工具链： 字节跳动的 veRL 、 OpenRLHF 都以 Apache/MIT 开源协议发布、 API 友好、效率高、生态完整 ，受到开发者欢迎。 2025 年， 随着 DeepSeek 等开源模型的崛起， AI 技术正从以 OpenAI 为代表的闭源模式向更加开放、多元的生态转变。这种转变不仅体现在技术路径的多样化， 更推动了产业协作模式的创新与优化。开源社区推动知识、信息与技术的平权与协作 ，促进 AI 技术的快速发展以及行业应用在 2025 年加速落地。在开源模型的 竞赛中，中国企业和团队扮演了极为重要的角色，不仅迅速缩小开源闭源模型能力之间的差距 ，并且在应用端的市场份额实现了巨大的突破。 • 头部闭源模型在性能方面仍领先开源模 型 ，但优势显著收窄。 • 斯坦福《人工智能指数报告 2025 》 中 提到，头部闭源模型相比头部开源模型 的性能优势从 2024 年初的 8.0% 下降 到 2025 年 2 月的 1.7% 。 • 2025 年 1 月 ， OpenAI 的 CEO 山 姆 · 奥特曼（ Sam Altman ）在看到中 国引领的开源生态蓬勃发展之后，不 禁感叹 “我认为我们站在了历史的错误一 边”。 • 随后，在 2025 年 8 月 ， OpenAI 发 布了开源模型 gpt-oss-120b 和 gpt- oss- 新丝绸之路：中国开源模型的崛起 — 红 杉 科 技 赋 能 伴 您 数 字 同 行 — 7 参考资料： Air Street Capital, ATOM, BOND, 斯坦福 , Hugging Face, Artificial Analysis 相关资料 开源模型 vs. 闭源模 型 20b 。 AI 带来的平权并非简单的技术革新，而是一场深刻的社会结构和价值重塑。 它将使模型、知识、信息和技术从少数精英手中走向大众 ，极大地激发社会整体的创 新 活力和生产力。然而，平权也伴随着挑战 ，如对传统职业的冲击、数字鸿沟的潜在扩大以及 AI 伦理与治理等问题。因此，在拥抱 AI 带来的巨大机遇的同时，社会 各界也需共同努力，通过政策引导、教育改革和伦理规范 ，确保 AI 的普惠性能够真正造福全人类，构建一个更加公平、智能和可持续的未来社会。 • AI/Agent 将信息流全链路自动化， 使“获取最新、最全、最准”的成 本大 幅下降，洞察生成显著提速。 • 信息服务行业（咨询 、分析、研 究、媒体）在工作中重视方法论、 因果推断、决策背书与定制服务。 • 企业有机会在市场趋势、竞品情 报、消费者预测、舆情与供应链 等环节实现实时感知与精细化运 营 ，做出更快更准的决策。 • 个人通过 AI 提升信息素养与批判 性思维，深度思考 ，缓解过载。 • AI 平权的核心，是模型更强大、 更经济、更开放、易获得 ，顶尖 能力从少数巨头走向社会普惠。 • 竞争焦点从“谁有最好模型”转为 “谁 把模型用得更好”，数据、流 程、产 品与治理成为新的护城河。 • 产业与组织因此降门槛、提效率、 促创新： 金融、 医疗、制造、零 售等加速智能化。 • 中小企业可低成本集成 AI ，实现 弯道超车；个人成为“ AI 增强体”， 生产力与创造力显著提升。 • AI 通过直观界面与自然语言 ，将 专业能力模块化 / 接口化。 • 从代码生成、原型设计到图像 / 音 乐 / 视频 /3D/ 数据分析，人人可用。 • 产业生态更加丰富，从面向专业 技术服务转向端到端服务，新型 “ AI 赋能型”平台兴起。 • 企业可以更快迭代实现全民创新 创意，加速业务原型落地验证。 • 个人实现创意快速落地，成长为 “ AI 增强的创造者”。 • 大模型让知识获取极其便捷 ，信 息不对称被打破，部分依赖“知识 壁垒”的岗位