tendințe în domeniul inteligenței artificiale se mișcă rapid și aveți nevoie de o perspectivă clară și practică pentru a decide ce să testați și când.

Directorii de la Conferința TMT 2025 a Morgan Stanley au menționat cinci aspecte importante pentru factorii de decizie din SUA - raționamentul, siliconul personalizat, migrarea în cloud, sistemele de evaluare și sistemele agențice. Aceste schimbări tehnice, plus costurile mai mici ale inferenței și modelele rare ale Ministerului Echipei, schimbă modul în care munca este organizată în... industrii și cum oameni va folosi sistemele zi de zi.

Acest scurt raport arată ce ar trebui să prioritizați: alinierea modelelor la sarcinile de lucru, stabilirea practicilor de evaluare și trecerea de la proiecte pilot la producție cu o guvernanță solidă. Facem referire la IBM Granite, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 și semnalele sondajelor care indică o creștere a dezvoltărilor agențice și suverane.

Folosește asta ca o busolă practică pentru viitorul apropiatÎncepeți cu proiecte mici, măsurați rezultatele care contează pentru misiunea dvs. și adaptați-vă la constrângerile locale, cum ar fi puterea, deficitul de GPU și rezidența datelor. Acest lucru vă va ajuta să modelați modul în care inteligența artificială vă afectează munca și lumea în general, fără a promite prea multe rezultate.

Introducere: De ce tendințele inteligenței artificiale îți modelează acum următoarele mișcări

Companiile americane se confruntă cu un peisaj operațional diferit anul acesta, în care performanța, securitatea și costurile vor modela următorii pași.

Această secțiune explică contextul din SUA, ce s-a schimbat față de anul trecut și cum se utilizează raportul.

Context și relevanță pentru organizațiile din SUA

În 2025, atenția companiilor se va concentra pe platforme care echilibrează profitabilitatea, performanța și siguranța.

Parteneriatele mari din domeniul tehnologiei, inclusiv cipuri, hiperscalere și modele mari, contează, dar incertitudinea controlului exporturilor și limitele GPU-urilor adaugă constrângeri reale pentru multe organizații.

Ce s-a schimbat în ultimul an - și ce înseamnă asta pentru tine

Costurile inferenței au scăzut semnificativ, iar modurile de „gândire” hibride au apărut la toți furnizorii.

Asta a însemnat că directorii și-au mutat atenția de la demonstrații la utilizarea securizată, la nivel de producție. Ar trebui să vă așteptați la o adoptare intensă a programelor pilot timp de încă câțiva ani, pe măsură ce guvernanța și operațiunile cu agenți se maturizează.

Cum este organizat acest raport și cum se utilizează

Citește pentru acțiune: Parcurgeți fiecare secțiune pentru informații rapide, apoi utilizați pașii de acțiune pentru a concepe mici experimente legate de obiectivele afacerii dvs.

• Concentrează-te pe unul sau două cazuri de utilizare și definește indicatori de succes pe trimestru.
• Urmăriți latența, precizia și economia unității atunci când aliniați modelul și stiva - modificările susținute de cercetare, cum ar fi MoE-ul dispers, afectează aceste compromisuri.
• Acordați atenție guvernanței: pistele de audit și implicarea umană în procesul de lucru sunt importante pentru fluxurile de lucru cu risc mai mare.

Veți observa o utilizare inegală în toate funcțiile: unele echipe acordă prioritate conținutului și programării, în timp ce altele se concentrează pe analiză și asistență.

Fundația de calcul: cipuri, cloud și noua cursă a infrastructurii AI

Bătălia pentru cipuri și capacitatea cloud modelează locul și modul în care rulați sarcini de lucru grele.

Siliciu personalizat poate oferi câștiguri mari de eficiență pentru lucrări constante și de volum mare. Folosiți ASIC-uri atunci când un anumit model și o anumită sarcină de lucru vor rula timp de luni sau ani și puteți justifica costurile de achiziție și integrare.

GPU-urile rămân valoroase atunci când aveți nevoie de flexibilitate în diferite aplicații, iterații rapide sau sarcini de lucru mixte. Timpii de livrare pentru turnătorie rămân lungi, așa că planificați pentru aprovizionare limitată și rezervări pentru mai multe regiuni.

Hiperscalere, cheltuieli de capital și compromisuri practice

Investiții în hiperscalare reduce costurile unitare, dar urmărește timpii de așteptare, rețeaua și SLA-urile - nu doar performanța brută. Creșterile de eficiență cresc adesea consumul general, așadar dimensionează clusterele pentru lucrul în rafale și măsoară latența end-to-end.

„Investiți în potrivirea variantelor de model cu familiile de instanțe și setați măsuri de protecție pentru scalare automată pentru a proteja sarcinile prioritare în timpul vârfurilor de cerere.”

Presiunile asupra puterii, lățimii de bandă și cunoașterii deschise

Creșteri semnificative ale lățimii de bandă cauzate de extragerea datelor din cache-urile de stres și din centrele de date; descărcările multimedia Wikimedia au crescut cu aproximativ 50% din ianuarie 2024. Mecanisme de apărare precum puzzle-urile de calcul ajută, dar ar trebui să proiectați sisteme de recuperare care să reducă rata de pierdere a datelor.

Fii un bun cetățean: Respectați fișierul robots.txt și utilizați seturi de date de încredere sau fluxuri de parteneri pentru a reduce riscul juridic și cererea imprevizibilă de resurse.

Pași de acțiune: aliniați modelul, datele și volumul de lucru

• Clasificați fiecare model după toleranța latenței și plafonul de cost.
• Mapați sarcinile de lucru la hardware: GPU-uri pentru flexibilitate, ASIC-uri pentru sarcini constante cu volum mare.
• Planificați capacitatea multi-regiune, rezervați resurse și bugetați din timp energia și răcirea.
• Priviționați sursele de date de încredere în detrimentul accesării cu crawlere extinsă pentru a proteja canalele de cunoștințe și a reduce șocurile legate de lățimea de bandă.

Modele de raționament, gândire hibridă și arhitecturi eficiente

Nu orice solicitare necesită o deliberare profundă; alegerea momentului în care un model ar trebui să „gândească” economisește timp și bani. Folosește raționamentul selectiv pentru planificare complexă, depanare sau decizii cu miză mare.

Scalarea inferenței crește costul și latența. Pe măsură ce creșteți contextul sau pașii lanțului, utilizarea token-urilor crește, iar contextul disponibil se micșorează. Acest lucru poate afecta randamentul și experiența utilizatorului.

Compromisuri privind scalarea inferenței: cost, latență și ferestre de context

Executați mai întâi o trecere rapidă. Apoi, activați raționamentul mai profund doar dacă încrederea este scăzută sau dacă sarcina necesită o logică în mai mulți pași. Acest lucru menține calculul și costurile previzibile.

Moduri de raționament hibride: comutați la „gândire” doar atunci când merită

Mai multe modele vă permit acum să comutați între deliberare. Testați lanțuri scurte de solicitări, limitați jetoanele de gândire și comparați rezultatele sarcinilor de codare sau planificare.

Renașterea rară a Ministerului Economiei și de ce este importantă pentru performanța per dolar

Ministerul Educației (ME) rar activează părți ale rețelei per token, reducând capacitatea de calcul pentru multe intrări. DeepSeek-R1 și cercetări recente arată că MoE poate concura cu modele dense de frontieră pe criterii de referință cheie.

Dincolo de transformatoare: Mamba și arhitecturi hibride pentru un context mai lung

Abordările hibride în stil Mamba se scalează liniar în funcție de context. Pentru documentele lungi, acestea oferă adesea o performanță mai bună per leu decât scalarea naivă a modelelor lingvistice dense.

„Începeți cu pași mici, măsurați rentabilitatea investiției și adoptați implicit căi eficiente; treceți la un raționament mai profund doar pe baza unor factori declanșatori clari.”

• Definiți indicatori specifici sarcinii (rata de rezolvare, versiuni fără erori).
• Înregistrați eșecurile și măsurați câștigurile incrementale din raționament.
• Calcul la dimensiunea potrivită: se preferă recuperarea + validarea atunci când câștigurile sunt mici.

De la copiloți la agenți: construirea de sisteme sigure, orientate spre obiective

Treceți de la copiloți la agenți axați pe obiective, prin definirea unor sarcini mici, măsurabile, care se încadrează în limite clare de siguranță. Începeți cu aplicații restrânse, astfel încât să puteți observa comportamentul, măsura rezultatele și consolida controalele înainte de o adoptare pe scară largă.

Cazuri de utilizare cu impact ridicat

Concentrați-vă pe activități în care feedback-ul este rapid și datele sunt structurate. Printre primele sarcini bune se numără trierea tichetelor, reconcilierea facturilor, planificarea aprovizionării și asistența la codificarea testelor.

Guvernanța agenților

Redactați politici pentru accesul la date, utilizarea instrumentelor și controlul modificărilor. Păstrați jurnalele de audit pentru fiecare acțiune și solicitați aprobarea umană pentru etapele cu risc ridicat.

Punerea în aplicare a „operațiunilor cu agenți”

Creați planuri de monitorizare, evaluare și revenire la versiunea anterioară, astfel încât să puteți întrerupe sau reveni la versiuni atunci când valorile indicatorilor scad. Securizați secretele cu cele mai mici privilegii și rotiți acreditările în mod regulat.

• Constrângeți agenții pentru a elibera sarcinile și căile de escaladare.
• Măsurați rezultatele cum ar fi timpul de rezoluție și ratele de eroare față de valorile de referință umane.
• Folosește modele configurabile cu instrumente deterministe mai întâi, adăugați autonomia treptat.

Mențineți oamenii la curent, prioritizați securitatea și permiteți succesului măsurabil să ghideze implementările mai ample.

IA fizică și întrupată: de la depozite la modele de lume

Sistemele fizice — roboți, senzori și simulări — trec de la demonstrații de laborator la operațiuni reale în logistică și fabrici.

Începeți acolo unde repetabilitatea reduce riscul: Liniile de producție, culoarele de depozitare și fluxurile de lucru clinice vă permit să testați automatizarea cu valori clare și feedback rapid.

Unde automatizarea se scalează mai întâi: logistică, producție și asistență medicală

Concentrați-vă pe cazuri de utilizare simple, cum ar fi mutarea paleților, inspecția calității și triajul controlat al pacienților. Aceste aplicații reduc variabilitatea și accelerează învățarea.

Modele mondiale și învățare întrupată: căi dincolo de limbaj

Modelele mondiale din cercetări recente promit o planificare mai bogată și un control mai bun. Urmăriți proiecte precum Genie 2 și activitățile startup-urilor, dar legați investițiile de rentabilitatea investiției pe termen scurt și de verificările de siguranță.

Siguranță, conformitate și acceptare publică în medii reale

Proiect pilot cu gemeni digitali, interblocări de siguranță și sisteme de siguranță auditate. Instruiți operatorii din timp și colectați feedback pentru a crește acceptarea în rândul oamenilor și al autorităților de reglementare.

• Folosește gemeni digitali pentru simulare înainte de implementare.
• Pilot în celule structurate cu opriri de urgență și senzori.
• Validarea documentelor pentru conformitate și trasabilitate.
• Buget pentru piese de schimb, calibrare și întreținere.

Testează fazele, măsoară siguranța și timpul de funcționare și extinde-te doar atunci când fiabilitatea atinge pragurile stabilite.

Inteligența artificială suverană și rezidența datelor: design pentru conformitate și încredere

Constrângerile suverane nu mai sunt teoretice; Acestea modelează modul în care stocați datele, plasați procesele de calcul și acordați încredere modelelor terțe.

Începeți prin clasificarea activelor. Decideți ce seturi de date, ponderi de model și jurnale trebuie să rămână în interiorul țării din motive legale sau contractuale. Etichetați aceste active și documentați fluxurile de date.

Arhitecturi care localizează calculul

Alegeți o combinație de modele multi-cloud, edge și on-prem pentru a se potrivi nevoilor de latență și control. Multi-cloud-ul oferă portabilitate. Edge gestionează procesarea cu latență redusă în apropierea utilizatorilor. On-prem oferă cel mai strict control pentru cele mai sensibile sarcini de lucru.

Orientări sectoriale și controale practice

Reglementările afectează cel mai puternic domeniul financiar și al asistenței medicale. Adăugați gestionarea consimțământului, accesul auditabil și explicabilitatea acolo unde este necesar.

• Creați controale privind rezidența: etichetați seturi de date, blocați exporturile transfrontaliere și monitorizați ieșirile.
• Evaluați soluțiile furnizorilor pentru găzduire în regiune, gestionarea cheilor și recuperabilitate.
• Modularizează componentele și păstrează planurile de ieșire în cazul în care legile sau furnizorii se schimbă în anii următori.

„Suveranitatea designului ca arhitectură, nu o idee ulterioară.”

Aliniați aspectele juridice, de securitate și inginerie să efectuați teste periodice și să mențineți documentația la zi. Acest lucru vă ajută să îndepliniți cerințele de conformitate și să construiți încredere în rândul clienților și al autorităților de reglementare.

Măsurarea a ceea ce contează: dincolo de clasamente, la evaluarea compatibilității cu mediul de afaceri

Măsurați ce contează prin asocierea testelor cu sarcini reale, nu cu clasamente publice. După ce Open LLM Leaderboard V2 a ridicat dificultăți în 2024 și apoi a fost retras în 2025, evaluarea s-a extins la verificări de domeniu și multimodale.

După saturația benchmark-ului: teste specifice domeniului și multimodale

Scorurile publice ascund lacune importante. Construiți teste de domeniu care reflectă fluxurile de lucru și datele dvs. Includeți cazuri multimodale și scenarii cu utilizare intensă a informațiilor recuperate pentru a surprinde informațiile de bază și acoperirea citărilor.

Comparații calitative și evaluări umane - când și cum să le folosim

Combinați suite automate cu evaluări umane eșantionate pentru ton, utilitate și corectitudine. Controlați costurile cu un plan de eșantionare și o rubrică clară, astfel încât recenzorii să rămână consecvenți.

Construiește-ți propriile evaluări: stabilirea bazei de date a sarcinilor, verificări de siguranță și semnale ROI

Pași practici:

• Alegeți indicatori de performanță legați de muncă: precizia la prima trecere, pass@K pentru codare sau timpul de rezolvare.
• Creați seturi de date mici și importante din conținutul și tichetele dvs.; aliniați corectitudinea cu politicile și îndrumările legale.
• Includeți verificări de siguranță pentru scurgeri de informații personale, rezistența la jailbreak și respectarea politicilor.
• Rulați implementări în umbră și teste A/B; urmăriți costul, latența și fiabilitatea, împreună cu calitatea.

„Evaluările personalizate, bazate pe sarcini, cu observabilitate, vă permit să urmăriți modificările sistemelor până la rezultate reale ale afacerii.”

Realitățile adoptării la nivel de întreprindere: utilizare, eficiență și sincronizare pe piață

Trecerea experimentelor la o operațiune constantă necesită mai mult decât tehnologie - oamenii, procesele și observabilitatea trebuie să țină pasul.

De la proiecte pilot la producție: managementul schimbării și canale de date securizate

Multe organizații au trecut de la implementarea retorică la cea selectivă. Acest progres este inegal deoarece lacunele în infrastructură persistă, iar cererea de GPU și putere rămâne mare.

Pași practici:

• Standardizați conductele de date securizate: criptați în mișcare și în repaus și aplicați controale stricte de acces.
• Modele de versiune și solicitări, astfel încât să puteți reveni rapid la versiunea inițială atunci când performanța scade.
• Documentați căile de revenire la normal și executați exerciții în registrul de operațiuni pentru a face din răspunsul la incidente o rutină.

Data lakehouse și observabilitate: urmărirea comportamentului până la rezultate

Modelul Lakehouse unifică datele structurate și nestructurate pentru analiză și antrenamentul modelelor. Reduce surprizele prin centralizarea genealogiei, a verificărilor de calitate și a politicilor de acces.

Construiți observabilitate care mapează intrările, apelurile instrumentelor și ieșirile la indicatorii clienților sau operaționali. Urmăriți solicitările de la sursă la rezultat, astfel încât să puteți lega comportamentul modelului de performanța afacerii.

„Expediați valoarea în secțiuni înguste, capturați victorii, apoi extindeți-vă - acest lucru limitează raza exploziei și dovedește rentabilitatea investiției.”

Listă de verificare operațională:

• Măsurați randamentul, costul per solicitare și bugetele de erori, nu doar performanța brută.
• Proiectați capacitatea și memoria cache pentru a gestiona vârfurile de trafic și a evita pierderile de viteză.
• Colaborați cu companii care expun dispozitive de monitorizare și motoare de evaluare; evitați cutiile negre opace.

Pentru un context mai detaliat al pieței privind adoptarea și cererea la nivel de întreprindere, consultați acest articol. raportul de piață al întreprinderilor.

Concluzie

Asociați experimente mici pentru a rezolva probleme și utilizați indicatori simpli de succes pentru a evalua valoarea viitoare a oricărei tehnologii. Începeți cu proiecte pilot cu termene limită care limitează costurile și riscurile, în timp ce învățați rapid.

Așteptați-vă ca tendințe precum arhitecturile hibride, raționamentul selectiv și modelele agențice să modeleze următorii ani. Măsoară impactul real asupra muncii și a rezultatelor pentru clienți înainte de a scala.

Păstrați suveranitatea, securitatea și guvernanța în centrul atenției pe măsură ce modelele și agenții trec la producție în diferite industrii. Selectați unul sau două cazuri de utilizare, rulați teste, analizați rezultatele cu părțile interesate și adaptați-vă planul.

Fii curios, dar disciplinat: tratează acest lucru ca pe un ghid viu pentru companiile care își doresc un potențial susținut într-o lume în schimbare.