智能体与生态体系元年

年年岁岁，仿佛皆被冠以“企业级人工智能突破之年”；岁岁年年，倒也果真不负突破之名。回顾过去，2024 年许多企业拥抱创新、勇敢尝试生成式 AI 技术，在不同程度上，都取得了初步的成功。到了 2025 年，重点转向了投资回报率（ROI），旨在证明种种炒作和盲目跟风（FOMO）并没有阻碍企业创造真正的商业价值。（包括 Snowflake 发布的调研在内，无数调查均显示，众多在 AI 方面领先的企业已经在其生成式 AI 投资中获得了可观的实际回报。）

2026 年，企业级 AI 将迎来另一次进化。总体来看，两大趋势已崭露头角：一是将 AI 投资回报率从单个项目层面，扩展到全面的战略性 AI 生态体系；二是智能体驱动型（Agentic AI）的落地应用。前者反映了企业自身的成熟化发展，首席数据官（CDO）和其他领导者将单个项目的成功经验，整合融入数据和 AI 战略体系，助力企业各个团队和参与者提升业绩。后者则标志着技术的成熟演进，随着大型语言模型（LLM）演变为大型推理模型（LRM），这些 LRM 已经可以在极少人监督下，可靠地自主采取行动。

本年度报告将探讨 AI 技术的动态发展态势、企业落地应用 AI 的前景与机遇，以及面临的挑战，重点讨论安全和数据治理领域的挑战。本报告内容源自与 Snowflake 公司十多位领导者和专家的深入访谈。

AI 行业格局

• 发展瓶颈与突破路径
• 欧盟法规或将推动而非阻碍创新型 AI 项目的发展
• 主导性 AI 协议将促进智能体开发并防止供应商锁定
• 开源基础模型将打破少数巨头的垄断格局
• 智能体将从小处着手，将“微智能体”整合成有效工具
• 上下文窗口和记忆功能是 AI 智能体演进的关键
• Postgres 数据库将成为智能体驱动型 AI 的基础技术支撑

企业 AI 落地进程

• 数据战略决定企业 AI 就绪度和 AI 成效
• 数据中的信息断层会削弱智能体的决策能力

AI 赋能职场力量

• 从业者（必须）掌握人机协作和沟通
• 所有人都将（必须）成为战略思考者
• 从业者需培养和发展跨职能协作与任务统筹能力
• 若想让员工和企业长足发展，领导者必须提供持续性、场景化的学习支持
• 人类仍将作为解释者和质量管控者参与其中

AI：网络安全领域的双刃剑

• 一年内，AI 智能体将赋能网络攻击者，显著扩大其攻击精度和规模
• 网络犯罪分子将使用日益精密化的“暗黑 AI”增加攻击频率
• 未来三年内，AI 智能体和工具将最终填补安全人才缺口

人类创造力将持续彰显价值

生成式 AI 将成为人类创造力的加速器，关键在于通过专业的引导，以避免对技术的过度依赖

重点行业发展预测

• 零售： 生成式 AI 正在重塑 360 度客户全景的传统模式
• 金融服务： 战略焦点全面转向“数据优先”的思维模式
• 制造业： AI 的落地应用将成为行业进化的核心驱动力