人工智能领域正在从使用大量内部专用模型转变为使用外部公司拥有的少数大型多任务模型，新型的AI项目已经出现 —— 其中部分人工智能已经由外部模型提供商实施，非人工智能专家团队现在可以相对轻松地集成人工智能解决方案，人工智能素养在公司中变得越来越重要。
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生成式人工智能为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。
Gartner预测，2025年全球支出将达到6440亿美元，较2024年增长76.4%。集成AI能力的服务器、智能手机、个人电脑（PC）等硬件将成为GenAI支出的增长的主要驱动因素，其中80%的GenAI支出将用于硬件。
2025年，GenAI支出在所有核心市场和细分市场都将迎来显著增长（见表一）。GenAI将对IT支出市场的各个方面产生巨大影响，这表明未来AI技术将日益成为企业运营和消费产品中不可或缺的一部分。
Gartner杰出研究副总裁John-David Lovelock表示：“初始概念验证（POC）工作的高失败率以及对当前GenAI成果的不满，导致人们对GenAI能力的期望下降。尽管如此，基础模型提供商每年仍投入数十亿美元，提升GenAI模型的规模、性能和可靠性。这一矛盾将贯穿于2025和2026年。”
市场的增长轨迹深受AI设备日益普及的影响，预计到2028年，AI设备将占据几乎整个消费设备市场。然而，消费者并非主动寻求这些AI设备。随着制造商将AI作为标准能力嵌入消费设备中，消费者将不得不为其买单。
与此同时，GenAI也带来了新的风险，比如幻觉和对第三方API的依赖。GenAI的成功依赖于稳健的评估，由于这些解决方案具有一般的“自由输出”关系（答案相关性、正确性、语气、幻觉、伤害风险……），因此需要从多个角度进行评估。在部署之前运行此步骤非常重要，通常称为“离线评估”，而一旦部署了GenAI解决方案，监控就变得至关重要，以确保它能够按预期和长期预期的方式工作。
