我们即将迈入充满希望的一年，转型将以三倍的速度进行。这一变革性转变的两个重要催化剂是数据和人工智能。根据 2025 年人工智能和数据领导力调查分享的报告称，“人工智能正在对数据产生显着的‘光环效应’， 94% 的受访者表示，人们对人工智能的兴趣日益浓厚，因此更加关注数据。”
在此势头的基础上，量子计算、法学硕士、云平台等其他技术也参与了这场革命。通过这个博客，我们将帮助您通过数据和人工智能的视角预测 2025 年。
2025 年热门数据和人工智能预测
1. 行动中的人工智能代理
人工智能不再仅仅是受人类指令支配的工具。随着人工智能代理的出现，它们正在发展成为自己的主人，例如基于学习行为自主执行任务，在没有人类参与的情况下做出决策和执行行动，并通过分析数据和应用人工智能模型来采取主动解决问题以适应问题情况。
他们是如何实现这种程度的自治的？这是通过 Agentic AI 实现的。 Agentic AI 利用 GenAI 模型和机器学习、自然语言处理等其他技术的创造力。通过这种融合，它有望以最少的人为干预、复杂工作流程的自主管理和快速决策来实现无与伦比的性能。
2.企业AI模型中的RAG
抹布 （检索增强生成） 结合基于检索和基于生成的模型的优势，正在为企业掀起新的浪潮，以提高生成文本的质量。企业人工智能模型需要更多基于上下文的结果，而仅靠法学硕士的内容生成能力是不够的。 RAG 是一种创新模型，通过生成与上下文相关性相匹配的个性化数据，在企业人工智能模型中发挥着关键作用。
3. 争取更多人工智能数据中心
麦肯锡专家预测，到 2030 年，欧洲和美国 60-65% 的人工智能工作仍将依赖大型云提供商和超大规模提供商来托管和运行这些人工智能系统。
数据中心的激增是由 GenAI 的突破推动的。人工智能模型的大量数据需要消耗大量能源和电力的基础设施。大多数企业不会从头开始构建自己的人工智能系统。相反，他们使用公共云平台上提供的现成人工智能工具，有时会对其进行调整以满足自己的需求。 谷歌、亚马逊和微软等行业领导者正在带头开发超大规模数据中心，突破计算能力的界限。
4. 数据小型化——少即是多
数据小型化正在改变公司收集和存储数据的方式。与其花费时间和资源来收集和处理大量数据，不如组织可以通过处理最相关和最有价值的数据来释放存储空间并简化运营。 硬件进步（例如内存数据库）可以通过更快、更有效地处理 较小，精选数据集。
这种转变使公司能够构建灵活的定制数据系统，以满足他们的确切需求，同时削减成本。它还支持实时分析，因此可以使用最相关的可用数据快速做出决策。
5. 综合数据将会增加
合成数据通过解决隐私、安全和数据质量等关键挑战，正在彻底改变人工智能模型训练。 使用实时数据可能会带来安全和隐私等风险。例如，在医疗保健行业，使用患者数据会对其隐私构成威胁，而利用合成数据可以提供很大帮助。它受欢迎的主要原因之一是它的准确性和生成大量数据集的能力，而不会带来任何手动数据标记的不便或成本。
此外，合成数据优于填充缺失值或测试人工智能模型的罕见案例场景的实时数据质量。此外，人工生成的数据带有数据，使得该过程变得更加容易和准确的预测。
6. 数据可观测性进入数据预测列表
数据可观测性对于跟踪数据质量和最大限度地减少动态环境中的数据瓶颈大有帮助。迈向可靠人工智能模型的组织可以从精心制定的数据可观察性策略、确保治理和安全方面受益。这种持续监控还不够，但主动数据可观察性应该利用智能自动化来通知需要做什么。
7. 人工智能支出不断上升
随着高端模型的溢价变得更加普遍，并且代币使用量随着采用率的增加而猛增，人工智能的运营成本将在 2025 年飙升。许多公司低估了他们的人工智能预算，将面临账单的大幅增加。
8. 不断变化的量子格局
量子技术不仅仅是一个空谈，而是进入实际创新，并取得超越传统计算挑战的切实成果。量子计算无与伦比的计算能力可以解决高度复杂的挑战，例如解码遗传信息、优化全球物流和增强数字安全，这些挑战是数据密集型的，超越了人工智能中使用的传统计算硬件的能力。
卫生保健 和金融，以及供应链协调和网络安全等跨职能领域预计将 体验量子动量。
9. 数据团队的左移
在组织中利用数据时，数据质量和数据治理是两个主要障碍。当我们深入研究这一挑战的根本原因时，我们会发现数据生产者（例如开发人员）和下游数据从业者之间存在显着的脱节，因为系统的设计通常不关注可用性、数据质量或遵守治理标准。
为了弥补这一差距，我们的组织采用了“左移”方法，在设计早期嵌入质量检查和治理——这是一种软件工程策略，旨在提高数据价值和可用性。
2025 年的数据和人工智能趋势将掀起技术革命，推动效率、可靠性和运营敏捷性取得前所未有的进步。组织的数据架构战略方法通过建立支持智能、数据驱动的见解和功能的关键基础设施，从根本上决定其人工智能的成功轨迹。为了实现这一目标，组织应该具有适应性和灵活性，以欢迎人工智能和数据驱动的文化。提前规划您的人工智能之旅目标，并准备好拥抱下一代体验。
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