Gartner 发布的 2025 年国内人工智能十大趋势如下：

1、开放式GenAI模型

自 2025 年 1 月 DeepSeek 获得广泛关注后，对模型进行一定程度的开源已成为国内超大规模云和 AI 提供商的普遍做法。Gartner 预测，到 2026 年，国内 50% 的 AI 产业生态将基于开放式方式 GenAI 模型构建。

2、“自建” 策略倾向

国内许多企业在 AI 的使用上越来越倾向于 “自主开发” 而非 “购买”，开放和低成本技术也进一步增加了 “自主开发” 或 “融合” 对他们的吸引力。Gartner 预测，到 2028 年，国内企业对 AI 开发技能的需求将增长 50%。

3、代理型 AI

越来越多的国内企业开始使用代理型 AI 优化业务流程、提高运营效率和增加竞争优势。Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件将包含代理型 AI，而 2024 年的这一比例还不到 1%。

4、节俭型 AI

节俭型 AI 减少了对 AI 芯片和算力的消耗，能提供高性价比的 AI 解决方案，对于国内多元化的经济格局尤为重要。它使小型企业和初创公司能够在更加公平的竞争环境中发展。

5、工程化能力

国内历来重视工程实力，这一传统正在推动 “工程化能力” 成为重要趋势。企业倾向于专注于工程化能力和定制化开发，而不是被动适配标准化产品，这在 AI 模型的设计与开发、AI 应用的实施，以及 AI 基础设施的部署等方面均有体现。

6、协作式 AI 防御体系

国内 AI 技术的加速落地产生了 AI 安全与风险管理需求。Gartner 预测，到 2028 年，60% 部署 AI 技术的国内企业将采取协作式 AI 防御体系，组建跨部门团队应对与 AI 相关的网络安全风险，而目前这一比例仅为 5%。

7、快速增长的 AI 人才

国内快速发展的 AI 产业对人才的需求日益增加，同时，政.府为实现其远大的 AI 目标而采取培养一支高技能人才队伍的战略举措。Gartner 预测，到 2027 年，超过一半的首席数据与分析官将为数据素养和 AI 素养项目争取到专项预算。

8、无处不在的 AI

国内充满活力的数字生态系统为 AI 的全面普及提供了肥沃的土壤，国内企业开发出了使用简便的 AI 产品，引起了广大受众的共鸣。Gartner 预测，到 2030 年，国内社会的 AI 普及率将达到 50% 以上。

9、包容性 AI 生态系统

国内AI 生态正朝着高度碎片化却又包容并蓄的方向演进，各大科技巨头虽然在市场份额和用户争夺上竞争激烈，但在 AI 价值链的特定环节中，却展开了具有战略意义的合作，共同构建起一个层次丰富、相互关联的 AI 生态体系。

10、从数据到 AI 的生态系统

在快速演进的 AI 格局中，企业的关注点正从单纯打造先进的 AI 模型，转向优化支撑模型运行的数据资源。越来越多的企业意识到，真正的竞争优势并不在于模型本身，而在于那些他人难以获取或复制的独特内部数据，开始加大投入推动围绕 “从数据到 AI” 构建完整生态系统的创新实践。

（共享服务数字化转型）