Snowflake发布2025人工智能与数据展望报告：企业进入AI时代的关键进展

近日，数据云计算公司Snowflake发布了其新报告《人工智能+数据展望报告：预测2025，AI加速的未来》，全面分析了未来几年人工智能（AI）与数据融合的趋势和发展方向。这份长达40页的报告为企业在即将到来的AI时代做好战略准备提供了深刻的见解和建议。

1. 人工智能的转变：从实验到生产

报告指出，进入2025年，企业将逐步从实验性使用人工智能技术转向全面实施。这种转变将促使组织重新思考AI在其业务运营和决策过程中的作用。在此过程中，如何成功地将AI技术整合进日常运营，成为企业必须面对的关键挑战之一。

人工智能操作化的重要性

在这一转型过程中，人工智能的操作化至关重要。企业需要建立健全的观测、治理和安全管理体系，以确保在AI应用中合理且合规。报告强调，数据的演进也将是这一过程的重要组成部分，未来的数据将注重语义层的构建，使得数据更具可理解性和可操作性。

2. AI技术应用的多样化

在AI技术的应用方面，Snowflake的报告提出了一些重要的发展方向。消除了对特定杀手级应用的过分依赖，企业在选择AI工具和技术时应聚焦于能够自主执行任务的代理技术。同时，协作编码工具的崛起也将促进开发团队的工作效率和创造力。

生成式人工智能与实例问题

尽管生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出强大的潜力，但它们仍存在“幻觉”等问题，即生成的内容可能缺乏准确性和可靠性。报告中提到，通过引入RAG（Retrieval Augmented Generation）技术和数据多样性，企业可以提升生成模型的准确性和实用性。行业内的道德和监管问题依然是各方关注的重点，因此，行业与之间的合作显得尤为重要。

3. 人机协同新模式

报告强调，在工作场所，员工和领导者必须适应AI技术带来的变革，提升数据驱动的战略思维能力。这种转变意味着“人机协同”将成为新的工作模式，利用AI工具来辅助决策和推动创新。

开源的重要性

开源技术在人工智能创新领域的重要性逐渐被认可。报告中提到，如Iceberg等开放项目的普及将推动编码助手等AI工具的广泛应用。这表明，开放源码不仅能够促进技术的发展，也为企业带来了更多的选择与灵活性。

4. 网络安全的挑战与机遇

随着AI技术的快速发展，网络安全也面临新的挑战。Snowflake的报告指出，生成式人工智能和大型语言模型 (LLMs) 的应用可能会引发新的安全隐患，但也有新的工具和技术能够抵御这些威胁。AI安全将迈向更成熟的阶段，安全数据湖和模块化的方法将成为应对新挑战的重要策略。

5. 不同行业的AI态度与应用

报告详细分析了不同行业对人工智能的应用现状和态度。广告、媒体和娱乐行业积极利用AI技术提升广告投放的精准度和效果。金融服务领域则在创新和风险之间寻求平衡，确保监管合规的同时推动数字化转型。医疗保健和生命科学行业在引入AI时保持谨慎的态度，以确保患者数据的隐私与安全。

在制造业方面，企业关注投资回报率，寻求借助AI提升生产效率。电信行业则利用AI技术和地理空间数据优化网络布局。公共部门重视数据隐私问题，并努力在AI应用中保护公民个人信息。零售行业则聚焦于生成式AI的实际应用，以及通过强有力的供应链合作来提升业务效率。

通过对2025年人工智能与数据融合趋势的全面审视，《人工智能+数据展望报告：预测2025，AI加速的未来》为企业提供了谋划未来的宝贵信息。面对快速变化的技术环境，企业必须积极采取措施以适应新形势，拥抱人工智能的应用，从而在市场中保持竞争力，实现可持续发展。