市场趋势与阶段转变 - 生成式AI和代理型AI是塑造中国AI市场发展的两大核心主题[2] - 大语言模型已越过市场期望顶峰，热度趋冷并开始滑向“泡沫破裂低谷期”，市场在经历“百模大战”后趋于理性[2] - AI市场趋势正从“模型”向“智能体”转移，因大语言模型能力已到天花板，性能边际提升有限[4] - 中国企业将生成式AI部署到生产环境的比例从2023至2024年的6%至8%，在2025年暴涨至40%，预计当前已达60%至70%[6] - 2025年企业对生成式AI的“尝鲜期”结束后，2026年将正式进入“AI下半场”[6] 技术发展与竞争格局 - 国际AI模型评测显示，OpenAI从2022至2023年保持领先，但已进入“Frog Leap”式混战，国内DeepSeek、千问、Kimi等模型已进入第一梯队[5] - 各家模型性能提升空间有限，领先优势微乎其微，实际使用起来区别不大[5] - 模型厂商数量正在减少，出现收购、并购和价格战[5] - 未来模型发展方向是从“大”转向“精”，通过小语言模型和领域专业模型实现精细化、场景化突破[5] - 大语言模型并非万能，未来更强的AI系统需要结合多种技术，混合系统比只依赖大模型更有效[6] 企业应用与价值实现 - 中国AI产业正从尝鲜期进入价值兑现期，数据质量与治理能力将取代模型性能成为核心竞争力[4] - 到2027年，优先考虑准备AI就绪型数据而非生成式AI模型开发的中国企业中，80%实现的业务价值将是同行的两倍[4][6] - 传统企业在AI应用上仍面临巨大挑战，AI是系统工程，涉及企业方方面面的改造，部分企业光做数字化转型就要三年[7] - 互联网和高科技企业在AI应用上将走得更快，因其系统架构新、API友好、数据管理规范、企业文化接受度高[7] - 生成式AI时代对高质量数据有很高要求，企业若无法提供高质量的“上下文”数据，再强的模型也无法产生价值[6] AI智能体现状与挑战 - 行业存在严重的“Agent Washing”现象，即把普通聊天机器人宣称为智能体，市面号称的智能体可能10个里面有8个名不副实[8] - AI智能体演进经历了三个阶段：聊天机器人、智能助手、智能体，当前可能刚刚跨入智能体的大门，处于从助手向智能体过渡的阶段[8] - 真正的AI智能体需具备三要素：感知世界、自主决策、执行行动，最终与环境形成闭环反馈[9] - 大模型在语言理解上可评四星半，行动能力四星，但针对企业复杂场景的决策能力只有三星，仍然较弱[9] - 市面上很多所谓智能体为了可靠性，仍基于写死的工作流程，难以做到智能化，根本原因是智能体可靠性不足，完全依赖大语言模型做决策像“算命”[9] - MCP的理想状态是互联网中智能体和工具处于开放状态，可通过统一协议调用，但其价值被高估，实际应用中的异常处理、安全、性能都是问题[9]