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重磅 | 年度預測：2025年AI發展的8大趨勢
2025年AI 8大趨勢預測
2024年，AI已經徹底改變了我們的世界。生成式AI工具迅速崛起，在企業領導層的採用率已超過75%（Statista, 2024）。在這場AI浪潮中，微軟、Google和OpenAI等科技巨頭無疑是領跑者，它們的AI模型已廣泛應用於創意設計、客戶服務等各個領域。
AI的影響遠不止於科技巨頭。IBM的研究指出，超過46%的公司高層計畫在未來大規模推廣AI。醫療、金融、製造業等行業正在積極採納AI技術，Statista預測，到2025年，全球AI市場規模將突破2440億美元，較2024年增長35%。
結合IBM、Google、Gartner、PWC、德勤、Statista等多家權威機構發佈的15份AI趨勢報告，我們梳理出了2025年AI領域的八大趨勢。可以預見，AI即將重塑我們工作和生活方式，希望這篇文章能為大家提供一個瞭解這場AI革命的全面視角。
01
It's unanimous: Agentic AI is rising
Agentic AI的崛起勢不可擋
Agentic AI的崛起是2025年公認的最重要趨勢之一，這些能夠自主決策並採取行動的系統將在各行業中成為主導力量。Gartner預測，到2028年，15%的日常業務決策將由Agentic AI自主做出，2024年，這一數字幾乎為0。PWC勞動力轉型實踐領導人Anthony Abbatiello表示：“Agentic AI將徹底改變勞動力市場，將人類創造力與機器效率結合，解鎖前所未有的生產力和創新。”
微軟也強調，Agentic AI將成為企業工作流程的重要組成部分。微軟商業應用與平台的副總裁Charles Lamanna解釋道：“讓我們把智能體看作是AI時代的APP吧。”AI智能體不僅將協助員工，還將作為推動生產力的核心工具，，類似於今天的各類APP。到2025年，Agentic AI預計將承擔更複雜的決策任務，從單純的助手角色轉變為企業營運的關鍵力量。
對於企業來說，引入Agentic AI意味著生產力、決策力和業務能力的提升。然而，隨著AI開始處理更複雜的決策，如何確保其做出道德、公正且透明的判斷將成為重大挑戰。
02
Models are getting bigger and smaller
模型變大的同時也在變小
預測普遍認為，AI模型將在能力和專業化方面繼續擴展。微軟指出，2025年，AI將不僅在規模上更為強大，還將變得更加實用與高效，幫助企業應對更複雜的挑戰。
其中一個亮度是多模態生成式AI，它能以文字、圖像、音訊和視訊等形式無縫處理和生成內容，讓人們以更直觀的方式與AI互動，獲得更深刻的洞察並實現更複雜的輸出（Deloitte, 2024）。Google認為，多模態AI能夠分析視訊、音訊及面部表情，從而更深入地瞭解市場情緒，幫助企業預測客戶偏好、個性化行銷活動，並改善客戶體驗。
與此同時，小型語言模型（SLMs）也將成為許多行業的關鍵技術，尤其是那些需要高效、低延遲響應的領域。大模型並不適合處理日常任務，而針對精細化資料集訓練的小模型將更高效且具更成本優勢（Deloitte, 2024）。輝達預測，專為邊緣計算設計的小型、節能的AI模型將興起，特別是機器人、汽車和零售等領域。這些模型能夠在本地處理資料，從而減少延遲。
AI模型的多樣化意味著企業不再依賴“一刀切”的解決方案，相反，AI將變得更加專業和定製化。如何在眾多模型中做出合適選擇也將成為企業面臨的挑戰。
03
AI Automation will transform industries
AI自動化將改變各行各業
另一個重要趨勢是AI自動化的深化與廣泛應用。Gartner和PWC的預測，2025年，AI驅動的自動化將遠遠超越簡單的任務自動化，推動組織在客戶互動、營運管理以及產品服務方面的大規模變革，從而提升效率並降低成本。
客戶服務和供應鏈管理將是AI將影響最深遠的領域（Gatner, 2024）。面向客戶的AI代理將越來越多地進入支援管理、投訴處理和個性化建議工作，為使用者提供無縫的服務體驗。在供應鏈管理中，AI驅動的自動化將幫助公司精簡營運、預測需求和最佳化庫存，從而減少人為錯誤、降低浪費並提高供應鏈效率，這在零售、製造和物流等行業尤其有用（Deloitte, 2024）。
AI自動化也對其他行業有重要影響。例如，在產品開發中，AI自動化也可以將產品開發周期縮短一半，顯著減少新品的上市周期（PWC, 2024），更快速地響應市場變化。此外，AI也將在金融服務中發揮重要作用，特別是在金融營運、貸款審批、風險評估和合規檢查等流程中（Deloitte, 2024）。
04
Reskilling of Workforce Is Imminent
勞動力再培訓迫在眉睫
AI在改造行業的同時也對勞動力市場帶來了巨大衝擊，勞動力再培訓成為繞不開的話題。當AI工具與企業深度融合，員工必須學會與這些系統共同工作。IBM指出，AI普及前，全球每年只有約5%的勞動力需要接受再培訓，但這一比例在2024年急劇上升至35%，意味著每年有超過十億工作者需要重新培訓。
PWC表示，AI的使用將提高20%到30%的生產力，前提是員工的AI相關技能相應提升。到2025年，AI素養將成為所有行業員工的必備技能，那些積極擁抱勞動力轉型的組織將具備可觀的競爭優勢，而AI培訓將是員工保持相關性並推動創新的必要條件（Deloitte, 2024）。再培訓的內容也不僅僅是新技能，還包括適應性和終身學習等思維的培養（IBM, 2024）。
這一變化的原因在於，AI帶來的轉型讓企業不再單純地將工作崗位通過自動化取代。實際上，87%的高管認為，公司的崗位將被生成式AI增強而非被取代，而這需要員工以全新的思維方式利用AI（IBM, 2024）。此外，AI還將帶來AI訓練師、AI倫理官員和AI審計員等需要批判性思維、創造力和適應力的新崗位。未來的勞動市場將是混合型的，人與AI相互協作以最大化各自的優勢（PWC, 2024）。
05
We will become AI unconscious, if not dependent
我們將“無意識”地依賴AI
2025年，AI不再僅限於特定的應用或行業，而是成為一種普遍工具，融入到工作和生活的方方面面。這種“無聲”整合將改變行業、提高生產力，並從根本上改變人們的工作、合作和思考方式，使得人們開始在不自覺的情況下依賴AI。
根據PWC的預測，AI工具將參與從客戶服務和資料分析到內容生成和產品開發等各種任務。在後台，AI智能體將承擔更複雜的任務，學習使用者行為以預測需求，並主動處理任務，且無需使用者的直接參與（Microsoft, 2024）。
一個例子是AI搜尋，它將超越傳統的搜尋引擎，深度整合到內部系統中，員工不再需要手動搜尋資料庫或報告，而是利用AI系統即時檢索、自動化重複查詢並生成推薦（Sequoia, 2024）。這一轉變最終將改變我們獲取資訊和知識的方式，更快速、更直觀地做出決策。
這種對AI日益增長的依賴也帶來了新的問題：我們應當在何種程度上依賴AI？何時應當由人類判斷介入？雖然AI可以顯著提高效率和生產力，但我們必須保證AI的可解釋性，並確保我們仍然具備AI無法替代的批判性思維和決策能力。
06
AI Strategy Becoming a Priority for Executives
AI戰略成為高管的重要考量
到2025年，AI戰略將從一個小眾問題成為各行業的核心商業考量。IBM和PWC都強調，制定與整體目標相一致的AI戰略將是保持企業競爭力的關鍵。PWC指出，49%的高管已經將AI完全融入到公司核心業務戰略中，三分之一的公司已經將AI直接嵌入到他們的產品和服務中。AI不再是一個附帶項目，而是企業未來營運的核心組成部分。
AI治理和AI驅動的商業模型將成為決策的核心。隨著AI系統承擔更多戰略角色，高管們需要確保它們的可擴展性、安全性和倫理性。德勤指出，企業將需要重新思考其IT架構以適應AI日益複雜的需求，向更加模組化和靈活的系統轉變，而那些不具備相應AI戰略和基礎設施的公司將面臨落後。
AI戰略也會影響公司組織架構。64%的CEO表示，AI的成功應用更多依賴於員工有效使用AI的能力，而不是技術本身（IBM, 2024）。作為回應，越來越多的企業開始招聘AI專家並組建跨職能團隊，嘗試將AI無縫融入日常營運中。許多公司將面臨重組，從而確保AI項目能在各部門之間得到全面整合。這種全面、深入的AI整合將重新定義企業營運的方式。
07
Responsible AI: Ethics and Sustainability
重視倫理與可持續性的負責任AI
隨著AI的深度普及，負責任的AI將成為人們重點關注的領域。許多預測都強調，倫理和可持續性將是下一階段AI進化的核心，企業必須保證AI能夠造福社會，並降低潛在的風險。
IBM強調，當我們向邁向更先進的AI系統，AI倫理的重要性也開始凸顯。隨著AI越來越多地參與招聘決策、信用評分甚至醫療診斷等工作，模型偏見可能會帶來嚴重後果。因此，我們既需要更高的模型可解釋性，也需要更嚴格的資料監管（Google, 2024）。
可持續性是另一個重要考量。AI模型正變得越來越強大和複雜，訓練所需的資源也隨之上漲。德勤強調，AI必須朝著更節能的解決方案轉型。微軟和Google等公司已經開始實施碳中和AI計畫，明年預計會有更多企業效仿。
目前，全球的監管機構已經開始起草並實施有關AI使用的法律，特別是在隱私和安全等敏感領域（Deloitte, 2024），意味著企業將面臨更嚴格的審查，必須謹慎處理AI工具的開發、部署和治理。未來，消費者需求和監管壓力將共同推動負責任的AI的建構，讓AI與我們的社會價值觀保持一致。
08
The Maturation of Quantum Computing and Its Impact on AI
量子計算成熟並影響AI
展望未來，我們特別關注到了一項科技進展——量子計算。利用量子力學，我們可以實現遠超現有超級電腦的計算速度（Gartner, 2024），而它已不再是遙不可及的理論，而是能夠切實改變AI開發和應用的強大力量。
幾十年來，量子計算一直是熱門技術話題。在硬體和演算法的雙重突破下，到2025年，它將開始與AI交叉，開闢一個全新的領域。量子計算將使AI系統能夠處理海量資料，並以更高的精度和效率運行，讓AI獲得解決曾被認為無法解決的問題的能力。輝達指出，這對藥物研發、氣候建模和材料科學等需要巨大算力的行業尤其有益。
然而，德勤警告稱，雖然量子計算將解鎖AI的新潛力，但它也將帶來巨大的網路安全風險。Google預測，量子電腦可能在5到20年內成熟，屆時將具備破解現有加密方法和數位簽名的能力，這會對資料和通訊的完整性和真實性帶來嚴重風險（Google, 2024）。
AI正在以前所未有的速度發展，重塑著各行業、商業戰略和我們的日常生活。Agentic AI的崛起將使AI系統承擔更自主的工作，這些AI智能體將與專業化和多模態AI模型配合，共同推動AI能力極限的突破。AI工具變得越來越普及，使用AI將成為常態，AI的無縫整合甚至會發生在我們不曾意識到的情況下。而實現這樣的轉變需要管理者制定強有力的AI戰略。
隨著AI的崛起，我們也肩負著發展負責任AI的責任，需要做好準備應對AI帶來的機遇與挑戰。面對AI對勞動力市場的衝擊，我們迫切需要符合AI時代的勞動者再培訓。最後，量子計算的成熟將為AI解鎖前所未有的能力，向我們展示出一個曾被認為是不可能的未來——但同時也提出了有關資料安全和加密的新問題。
這八大趨勢標誌著一個新時代的開始，在這個時代，AI不僅僅是一個工具，而是我們生活和工作的核心組成部分。企業、政府和個人都在努力適應這一快速變化的環境，希望以負責任的、有效的方式使用AI。作為教育工作者，我們也在努力適應未來教育需求的變化。
前路漫漫，機遇與挑戰同樣激動人心，在這個AI與人類共同創造的未來裡，我們希望貢獻出獨屬於自己的一份力量。 (AIRS創新教育)