行业趋势与市场分化 - 人工智能技术已从前沿探索进入产业应用深水区，市场焦点转向如何规模化构建、交付并商业化AI产品[1] - 300位软件公司高管调研显示，企业不再纠结"要不要用AI"，而是思考"怎么把AI做好"[2] - 软件行业形成两大主流路径：31%企业选择AI赋能现有产品，37%开发独立AI新产品，32%完全围绕AI构建核心业务(AI原生)[4] AI产品开发策略 产品开发阶段 - AI原生公司47%已进入规模化阶段，远超AI赋能公司的13% [6][7] - AI原生公司仅1%处于预发布阶段，而AI赋能公司为11% [9] - 80%的AI原生公司正在构建智能体工作流，成为最热门产品方向 [7][10] 模型选择与优化 - 基础模型选择标准中，准确性以74%选择率居首，成本考量从去年最低跃升至57%第二位 [7][18] - 高增长公司77%进行模型微调，54%自研专有模型，远超普通公司的61% [7][15] - 企业平均使用2.8个不同供应商模型，OpenAI保持95%主导地位但多模型策略成共识 [20][23] 商业化与市场进入 产品路线图 - 高增长公司AI驱动功能占比2024年底达31%，预计2025年底飙升至43%，远超其他公司 [31][34] 定价策略 - 当前38%公司采用混合定价模型，36%使用纯粹订阅/席位制 [35] - AI赋能公司40%将AI功能作为高级订阅套餐，33%免费提供 [39] - 行业将向基于用量模型转变，37%公司正探索与ROI挂钩的新定价模式 [42][43][46] 组织与人才 团队构建 - AI/ML工程师招聘周期长达70天，60%延迟源于缺乏合格候选人 [7][60][64] - 高增长公司计划2026年将37%工程团队投入AI项目，远超其他公司的28% [68][70] 领导力设置 - 营收1亿+美元公司中61%设立专门AI领导岗位，31%将AI深度融入R&D战略 [56][59] 成本结构与预算 研发投入 - 企业将10-20%的R&D预算分配给AI开发，2025年AI预算预计翻倍 [72][94] - 预发布阶段人才成本占比57%，规模化阶段基础设施等"机器成本"占比近50% [75][80] 成本挑战 - API使用费被70%受访者列为最难控制成本，远超推理成本的49% [81][84] - 规模化阶段高增长公司月度推理支出达230万美元，是其他公司两倍 [86] 技术栈与工具 开发工具 - PyTorch和TensorFlow仍是半数开发者首选，AWS SageMaker等托管平台平分秋色 [120] - LangChain和Hugging Face工具集占据主导，70%受访者使用私有或自建LLM API [120] 推理优化 - NVIDIA技术栈(TensorRT+Triton)占据60%市场份额，ONNX Runtime以18%成为最受欢迎非NVIDIA方案 [122] 内部生产力应用 采纳现状 - 代码辅助以77%采纳率成为最成功内部应用，实现15-30%生产力提升 [104][108] - 高增长公司总代码量33%由AI编写，其他公司为27% [108] 预算投入 - 营收10亿+美元企业2024年内部AI支出3420万美元，预计2025年激增至6040万美元 [94]