當(dāng)AI從一個(gè)“創(chuàng)新詞匯”變成每個(gè)企業(yè)的“必答題”，一個(gè)普遍的幻覺隨之產(chǎn)生：似乎只要投入了資金、招聘了工程師，就能搭上這趟時(shí)代列車。

但現(xiàn)實(shí)是，AI的牌桌上，玩家已經(jīng)悄然分層。

近日，一份長(zhǎng)達(dá)67頁的重磅報(bào)告——《2025 State of AI Report: The Builder’s Playbook》席卷了整個(gè)創(chuàng)投圈。這份報(bào)告之所以引發(fā)地震，不僅因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)的詳實(shí)，更因?yàn)槠浒l(fā)布者——ICONIQ Capital 的特殊地位。

那么，ICONIQ究竟是誰？

在硅谷，ICONIQ是一個(gè)如雷貫耳卻又極其神秘的名字。它起初以管理馬克·扎克伯格、雪莉·桑德伯格、杰克·多西等科技巨頭們的私人財(cái)富而聞名，被稱為“硅谷億萬富翁們的專屬家族辦公室”。這種獨(dú)特的身份，讓它擁有了觸達(dá)全球科技核心圈層最頂級(jí)的、無可比擬的人脈與視野。

其后，它的成長(zhǎng)型股權(quán)投資部門 ICONIQ Growth 更是投出了一個(gè)星光熠熠的組合，包括 Snowflake、Databricks、Canva、Adyen、GitLab 等無數(shù)定義了各自賽道的巨頭公司。

因此，當(dāng)這樣一個(gè)“看得最清、站得最高”的機(jī)構(gòu)，通過深度調(diào)研300家AI公司后發(fā)聲，其結(jié)論便不再是簡(jiǎn)單的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，而是對(duì)當(dāng)下AI領(lǐng)域最真實(shí)的解讀。

這份報(bào)告無情地揭示了AI競(jìng)賽的“第二階段”——競(jìng)爭(zhēng)不再是“做與不做”，而是“對(duì)與錯(cuò)”；比拼不再是投入的決心，而是認(rèn)知的深度。

報(bào)告的數(shù)據(jù)，如同一面棱鏡，折射出AI領(lǐng)域正在形成的三道巨大分水嶺。它們是成本與ROI的鴻溝、戰(zhàn)略與文化的差異、工具與效率的迷思。無數(shù)企業(yè)正在“無效努力”，在這些分水嶺前徘徊不前，最終淪為時(shí)代的陪跑者。

硅兔君為您帶來的，不是一份報(bào)告復(fù)述，而是一次穿越分水嶺的深度剖析。

一：成本與ROI的深淵

第一個(gè)分水嶺，是財(cái)務(wù)報(bào)表上的殘酷現(xiàn)實(shí)。當(dāng)AI從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)，成本結(jié)構(gòu)開始失控，而投資回報(bào)（ROI）卻依然模糊不清。

報(bào)告指出了一個(gè)致命的轉(zhuǎn)變：產(chǎn)品初期，AI人才成本是絕對(duì)大頭，占比高達(dá) 57%。但一旦產(chǎn)品進(jìn)入“公測(cè)（Beta）”和“規(guī)�；�（Scaling）”階段，AI基礎(chǔ)設(shè)施與云成本的占比會(huì)從 13% 暴漲至 22%，模型推理成本更是從 4% 飆升至 13%。與此同時(shí)，人才成本占比則被稀釋到 36%。

這意味著什么？你的用戶越多，模型調(diào)用越頻繁，你的利潤(rùn)就越薄。更可怕的是，70% 的公司認(rèn)為，第三方API使用費(fèi)是所有基礎(chǔ)設(shè)施成本中最不可預(yù)測(cè)、最難控制的一項(xiàng)。

【深度解讀】

這暴露了當(dāng)前AI商業(yè)模式的第一個(gè)結(jié)構(gòu)性困境：價(jià)值創(chuàng)造與成本消耗的錯(cuò)配。多數(shù)公司將AI作為“功能增強(qiáng)”或“防御性策略”，通過免費(fèi)或捆綁高級(jí)套餐來吸引用戶，但這導(dǎo)致AI本身無法成為獨(dú)立的利潤(rùn)中心。高昂且不穩(wěn)定的推理成本（尤其是對(duì)第三方API的依賴）正在懲罰那些產(chǎn)品受歡迎的公司，形成“越成功越虧損”的怪圈。而證明ROI，也因此成為僅次于“幻覺”和“可解釋性”的第三大模型部署挑戰(zhàn)。

二：戰(zhàn)略與文化的楚河漢界

第二個(gè)分水嶺，是組織基因?qū)用娴膶?duì)決。“AI原生”公司與“AI賦能”公司，正在走向截然不同的命運(yùn)。

報(bào)告首次清晰地將兩類公司進(jìn)行對(duì)比，數(shù)據(jù)差異觸目驚心：

發(fā)展速度：47%的AI原生公司產(chǎn)品已進(jìn)入成熟的“規(guī)�；�”階段，而AI賦能型公司僅有 13%。

產(chǎn)品重心：近 80% 的AI原生公司正在構(gòu)建更復(fù)雜的“智能體工作流（Agentic Workflows）”，而不僅僅是功能性的AI應(yīng)用。

戰(zhàn)略決心：高增長(zhǎng)公司預(yù)計(jì)到2025年底，會(huì)將產(chǎn)品路線圖的 43% 投入到AI驅(qū)動(dòng)的功能上，遠(yuǎn)高于其他公司的 36%。

【深度解讀】

這不僅是技術(shù)差距，更是戰(zhàn)略和文化的差距。AI原生公司將AI視為企業(yè)的核心引擎和商業(yè)模式的基石，他們的組織架構(gòu)、人才構(gòu)成、決策流程都為此而生，因此能更快地“驗(yàn)證產(chǎn)品與市場(chǎng)的匹配度（PMF），并跨越試錯(cuò)階段”。

而許多“AI賦能”的傳統(tǒng)企業(yè)，仍將AI視為一個(gè)需要被“整合”進(jìn)現(xiàn)有流程的“高級(jí)工具”。這種思維導(dǎo)致了組織內(nèi)部的巨大摩擦：由誰主導(dǎo)？預(yù)算從哪來？如何改變現(xiàn)有工作流？報(bào)告顯示，只有當(dāng)公司營(yíng)收超過1億美元后，設(shè)立獨(dú)立的AI/ML領(lǐng)導(dǎo)崗位才成為主流（超過50%）。 在此之前，戰(zhàn)略的模糊和權(quán)責(zé)的缺失，已經(jīng)讓它們錯(cuò)失了寶貴的時(shí)間窗口。

三：工具與效率的“拿來主義”陷阱

第三個(gè)分水嶺，體現(xiàn)在技術(shù)棧的選擇上。在用“輪子”還是“造輪子”之間，領(lǐng)先者找到了微妙的平衡。

報(bào)告用大量篇幅展示了AI產(chǎn)品開發(fā)的全景工具鏈，揭示了一個(gè)趨勢(shì)：“拿來主義”可以幫你快速起步，但想走得遠(yuǎn)，必須有自己的思考和取舍。

模型選擇：OpenAI雖仍是首選，但多模型策略已成共識(shí)，平均每個(gè)團(tuán)隊(duì)使用 2.8個(gè)模型提供商。大家開始根據(jù)用例、成本和性能，靈活組合 Google、Anthropic、Meta Llama、Mistral 等。

模型使用：80%的公司依賴第三方API，但高增長(zhǎng)公司中，有 77% 的公司在微調(diào)（Fine-tuning）現(xiàn)有模型，54%的公司甚至在從零開發(fā)專有模型，遠(yuǎn)超其他公司。

基礎(chǔ)設(shè)施：68%的公司首選“完全云端”，但為了控制成本和合規(guī)，轉(zhuǎn)向開源模型（41%）和優(yōu)化推理效率（37%）已成為降本增效的首選方案。

【深度解讀】

這給我們的啟示是：AI時(shí)代的技術(shù)壁壘，正在從“擁有模型”轉(zhuǎn)向“善用模型”。單純依賴外部API，會(huì)讓你在成本、定制化和數(shù)據(jù)隱私上受制于人。而領(lǐng)先的“建造者”們，已經(jīng)開始構(gòu)建自己的護(hù)城河：他們擁有更高明的模型評(píng)估與選擇能力、更高效的微調(diào)與推理優(yōu)化技術(shù)、以及更靈活的多云/混合云部署架構(gòu)。他們知道何時(shí)“購(gòu)買”，何時(shí)“構(gòu)建”，這本身就是一種核心競(jìng)爭(zhēng)力。

跨越這三大分水嶺，是所有AI入局者的核心命題。ICONIQ的報(bào)告，如同一份詳盡的地圖，但地圖無法代替向?qū)�。�?dāng)你的團(tuán)隊(duì)面臨具體抉擇時(shí)：

如何設(shè)計(jì)一個(gè)兼顧成本與性能的多模型架構(gòu)？

如何搭建一套科學(xué)的ROI衡量體系來指導(dǎo)AI投入？

如何借鑒AI原生公司的組織文化，重塑內(nèi)部協(xié)作流程？

這些問題的答案，不在報(bào)告的字里行間，而在那些親手繪制了這張地圖的人的腦海里。而這正是硅兔君的核心價(jià)值，我們不傳遞信息，而是讓您與創(chuàng)造信息的人直接對(duì)話，為您提供決策所需的、最真實(shí)可信的微觀洞察。

       原文標(biāo)題 : ICONIQ萬字報(bào)告解析：跨越三大分水嶺，別做“無效努力”的陪跑者