AI技术发展现状 - AI技术已从概念热捧期进入应用深水区 企业关注点转向如何落地和创造价值 [1] - 2025年上半年AI应用市场呈现舆论热度高但落地困难的特征 80%企业因硬件算力投入过高被劝退 [2] - 员工数字化能力与AI技术先进性存在巨大落差 中小企业仍依赖纸质办公模式 基础薄弱导致落地困难 [2] AI应用落地挑战 - 企业面临四大核心障碍：硬件投入成本高 员工数字化能力弱 员工抵制情绪 技术实现复杂性 [2] - 通用大模型存在行业专业性不足 软件公司服务能力有限 场景功能不完善 技术人才匮乏等问题 [2] - 企业AI部署路径均需强技术支撑 包括私有化部署 接口调用 开源模型开发等 人力成本普遍超出承受能力 [2] 软件公司市场困境 - 软件公司接入大模型存在战略不确定性 产品架构改造周期长 半年内未见实质性功能改进 [3] - AI软件市场呈现通用模型泛滥与垂直应用匮乏并存现象 行业门槛高 回报周期长 资金压力大是主因 [3] - 部分AI软件公司存在融资驱动倾向 资金短缺导致团队稳定性差 优秀方案难以持续 [3] 未来技术发展趋势 - 2025年下半年AI技术将更侧重企业场景应用 行业垂直大模型和专业工具将填补市场空白 [4] - 智能体技术普及面临管理变革难度大 传统软件遗留问题未解决等障碍 需长期验证 [4] - 生态开放共享被视作技术迭代关键 封闭垄断将加剧信息茧房效应 [5]