Gartner生成式AI技術雷達分析報告：22項關鍵技術趨勢及其影響 / Gartner Emerging Tech Impact Radar: Generative AI (Gartner)

Gartner生成式AI技術雷達分析報告：22項關鍵技術趨勢及其影響 / Gartner Emerging Tech Impact Radar: Generative AI (Gartner)

日期: 2025-03-20

來源: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2KKSPDO5&ct=250320&st=sb

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引言 (Introduction)

• 背景概述：隨著生成式AI技術的快速發展，Gartner於2025年3月發布了最新的生成式AI技術雷達報告，全面評估了22項關鍵生成式AI技術和趨勢，並預測其市場採用時間和影響程度。

• 核心事件：Gartner的這份報告將生成式AI技術分為四大主題：以模型為中心的技術、模型性能工具和技術、AI數據前沿以及應用型生成式AI，並根據其距離早期多數採用的時間和影響程度進行了分類。

• 重要性與目的：此報告對於企業產品領導者、技術提供商和投資者具有重要參考價值，能幫助他們了解生成式AI領域的最新發展趨勢，評估不同技術的成熟度和潛在影響，從而制定更有效的產品策略和投資決策。報告中的技術雷達圖直觀展示了各技術的採用時間和影響力。

• 關鍵摘要：報告顯示，推理模型(Reasoning Models)將為企業帶來重大進步，能夠通過思維鏈方法解決複雜問題；而合成數據(Synthetic Data)將在未來三年內徹底改變多個行業，因為它消除了對真實世界數據的依賴，為模擬和數據生成技術創造了無限可能。

主要內容分析 (Main Content Analysis)

• 生成式AI技術雷達概述及分類框架

• 報告將22項生成式AI技術和趨勢分為四大主題：
• 以模型為中心的技術(Model-Centric Technologies)
• 模型性能工具和技術(Model Performance Tools and Techniques)
• AI數據前沿(The AI Data Frontier)
• 應用型生成式AI(Applied GenAI)

• 技術雷達圖根據兩個關鍵維度進行評估：
• 距離(Range)：技術距離早期多數(16%市場採用率)的時間，分為「現在」、「1-3年」、「3-6年」和「6-8年」四個區間
• 影響力(Mass)：技術的影響程度，從「非常高」到「低」四個等級

• 深入分析：

Gartner的這種分類框架為企業提供了清晰的技術投資時間表指導。根據報告，產品領導者應根據自身產品策略來規劃投資時機：先行者(First movers)應該現在就開始關注6-8年區間的技術；快速跟隨者(Fast followers)應該關注3-6年區間的技術；多數跟隨者(Majority followers)則應該關注「現在」和「1-3年」區間的技術。這種分層次的投資策略能幫助企業根據自身風險承受能力和創新需求做出更明智的決策。

• 即時採用階段的關鍵技術：生成式AI虛擬助手

• 生成式AI虛擬助手(GenAI Virtual Assistants)是目前唯一被歸類為「現在」(0-1年)即可達到早期多數採用的技術，具有非常高的影響力

• 關鍵特點與發展：
• 利用大型語言模型(LLM)提供傳統對話式AI無法實現的功能
• 改進的問答支持、新功能和模態、擴展的任務自動化和提高的價值成果
• Gartner預測到2026年，90%的對話式AI產品將嵌入生成式AI，相比2024年的50%大幅增長

• 深入分析：

生成式AI虛擬助手之所以能快速達到早期多數採用，主要是因為它們能夠顯著提升企業的客戶服務和員工支持能力。報告指出，內部面向的生成式AI虛擬助手通常是首先試點的應用，用於員工自助服務、信息發現和生成，以及呼叫中心操作員的智能助手。這表明企業正採取謹慎策略，先在內部環境測試這些技術，然後再將其擴展到面向客戶的應用。儘管如此，採用速度在不同行業間存在差異，零售和媒體通信服務等行業對外部面向的生成式AI虛擬助手接受度更高，而金融服務和醫療保健等行業則因感知風險而更為謹慎。

• 1-3年內將達到早期多數採用的關鍵技術

• 這一時間區間包含了多項高影響力技術：
• 多模態生成式AI(Multimodal GenAI)：能夠處理和生成包括圖像、視頻、音頻和文本在內的多種數據類型
• 領域特定語言模型(Domain-specific Language Models)：針對特定領域(如銷售、人力資源、金融等)設計的語言模型
• 小型語言模型(Small Language Models)：適用於資源受限環境的語言模型
• 擴散AI模型(Diffusion AI Models)：使用概率變化添加噪聲然後反轉過程來生成新數據樣本
• 合成數據(Synthetic Data)：人工生成而非從真實世界觀察獲得的數據

• 深入分析：

這一時間區間的技術正處於從早期採用者向早期多數過渡的關鍵階段。合成數據特別值得關注，因為它將徹底改變多個行業和用例。報告指出，到2030年，合成數據將超過真實數據成為業務決策的基礎。這一預測反映了AI數據需求的爆炸性增長，而真實世界數據往往存在不準確、不完整和偏見等問題。合成數據不僅可以解決這些限制，還能創建反映企業所需場景的定制數據，或通過模擬探索替代未來。這對於訓練AI模型、進行場景分析和解決隱私問題具有重大意義。

• 推理模型與小型語言模型的崛起及其影響

• 推理模型(Reasoning Models)是報告中強調的關鍵技術之一，預計在1-3年內達到早期多數採用，具有非常高的影響力
• 這類模型能夠執行邏輯推理、複雜問題解決和多步驟推理
• 使用思維鏈(chain-of-thought)過程和自我反思來模仿人類思維模式
• 將顯著提升代理式AI(Agentic AI)系統的自主性和效能

• 小型語言模型(Small Language Models)預計在1-3年內達到早期多數採用，具有高影響力
• 適用於傳統大型語言模型不可行或不理想的用例
• 能夠在資源受限環境(如本地部署、智能手機或邊緣網絡節點)中運行
• 提供更好的隱私保護、更低的延遲和更低的運營成本

• 深入分析：

推理模型和小型語言模型代表了生成式AI的兩個重要發展方向。推理模型通過強化學習改進邏輯、數學和編碼能力，使AI能夠解決需要多步驟思考的複雜問題。這對於代理式AI系統的發展至關重要，因為它們需要能夠規劃、執行和適應的能力。同時，小型語言模型的發展則反映了市場對更高效、更經濟的AI解決方案的需求。這些模型雖然在泛化能力上不及大型模型，但在定制化、邊緣計算和隱私保護方面具有明顯優勢。報告指出，隨著混合架構的普及，小型模型將在智能手機、物聯網設備等多種部署點啟用更普遍的生成式AI解決方案，這一趨勢預計將在2027年前實現。

• 3-6年時間區間的關鍵技術：代理式AI與AI市場

• 代理式AI(Agentic AI)預計在3-6年內達到早期多數採用，具有非常高的影響力
• 指目標驅動的軟件實體，能夠自主做出決策並採取行動
• 結合AI技術與記憶、規劃、感知、工具和護欄等組件來完成任務
• 將引入目標驅動的數字勞動力，能夠自主規劃和執行操作

• AI市場(AI Marketplaces)預計在3-6年內達到早期多數採用，具有非常高的影響力
• 虛擬空間，產品領導者和AI採用者可以共享、銷售或購買各種AI資產
• 包括領域特定生成模型、開源模型、治理工具、策劃數據集等
• Gartner預測到2028年，40%的AI資產購買將通過AI市場進行

• 深入分析：

代理式AI代表了AI技術從被動工具向主動參與者的重要轉變。報告指出，儘管2024年對代理式AI的興趣迅速增長，但目前的採用仍然非常低，主要集中在研發項目和虛擬助手等應用。這主要是因為代理式AI的複雜性和信任問題構成了其可擴展性的重大障礙。然而，隨著技術的成熟，代理式AI將在各行各業引入目標驅動的數字勞動力，從CRM部署到ERP人力資本管理、財務和會計等多個領域。這種轉變將為生產力提升、預測分析和決策帶來重大機會。

同時，AI市場的快速發展反映了對生成式AI業務應用日益增長的興趣。這些市場通過降低成本、加速價值實現、增強控制和促進創新來推動AI和生成式AI解決方案的採用。特別是對於小型和中型組織而言，AI市場提供的策劃數據集和額外服務可以減少對大型數據科學團隊的需求。

• 6-8年時間區間的技術：主動推理

• 主動推理(Active Inference)是唯一被歸類為6-8年時間區間的技術，具有高影響力
• 基於自由能原理的AI方法，模仿大腦如何最小化感官輸入中的意外事件
• 結合感知、思考和行動，幫助系統預測和影響其環境
• 專注於持續學習、適應性和實時交互

• 深入分析：

主動推理代表了AI發展的前沿方向，它與目前主流的AI方法有根本性的不同。報告指出，主動推理之所以距離早期多數採用較遠，主要是因為其技術和設計複雜性目前主要存在於研發實驗室，很少有商業實體致力於其商業化。然而，這一技術有望實現AI的重大突破，使系統能夠通過與環境的主動互動來學習和適應，而不是被動地從大型數據集中學習。這對於機器人、自動駕駛車輛、智慧城市、科學發現等領域具有重要應用前景。主動推理代表了從被動AI系統向整合感知、認知和行動的AI的重大轉變，這將為未來的智能系統開闢新的可能性。

多元觀點 / 潛在爭議 (Multiple Perspectives / Potential Controversies)

• 報告中雖然沒有明顯的爭議點，但在技術採用時間表和影響程度的評估上存在一些不同觀點：

• 技術採用時間的不確定性：報告預測小型語言模型和推理模型將在1-3年內達到早期多數採用，但考慮到這些技術的複雜性和市場接受度的不確定性，一些專家可能認為這一時間表過於樂觀。

• 開源語言模型的影響：報告指出開源語言模型正在縮小與商業專有語言模型在準確性、完整性、質量和成本方面的差距，但行業內對開源模型能否真正挑戰閉源商業模型的主導地位存在不同看法。

• 合成數據的隱私和安全擔憂：雖然報告強調了合成數據的革命性潛力，但也提到了數據質量、隱私保證的透明度以及用戶對「假數據」的懷疑等挑戰，這些可能會影響其採用速度。

對投資方面的影響 (Investment Impact)

• 影響分析：

• 短期內，生成式AI虛擬助手領域將迎來投資機會，尤其是專注於企業內部應用和特定垂直行業的解決方案提供商。這些技術已經準備好實現早期多數採用，能為企業帶來立即的生產力提升和客戶體驗改善。

• 中期(1-3年)，合成數據、多模態生成式AI和小型語言模型將成為投資熱點。合成數據公司的價值可能會大幅上升，因為它們解決了AI訓練數據的關鍵瓶頸；而專注於資源效率的小型語言模型提供商也將受益於企業尋求降低AI部署成本的需求。

• 長期(3-8年)，代理式AI和主動推理技術將帶來革命性變革，可能催生全新的市場類別和商業模式。投資者應關注在這些領域進行早期研發的公司，尤其是那些擁有強大技術團隊和明確商業化路徑的企業。

• 對整體市場情緒的影響：報告展示的技術多樣性和成熟度差異表明，生成式AI市場正從初始炒作階段逐漸走向更加務實的應用階段，這可能導致市場對短期AI收益預期的調整，但增強對長期價值的信心。

• 機會與風險：

• 投資機會：
• 專注於企業特定領域的小型語言模型和領域特定語言模型提供商
• 合成數據生成和管理平台，特別是針對受監管行業(如醫療、金融)的解決方案
• 提供AI工程工具的公司，幫助企業有效開發、部署和管理生成式AI模型
• 專注於推理能力和思維鏈方法的AI技術提供商
• 為資源受限環境(如邊緣設備)優化的AI解決方案

• 主要風險：
• 技術採用時間表可能比報告預期的更長，特別是對於更複雜的技術如代理式AI
• 大型科技公司可能通過收購或自主研發快速進入新興領域，擠壓初創公司空間
• 監管環境的不確定性，特別是圍繞AI安全、隱私和知識產權的法規
• AI模型訓練和部署成本可能繼續保持高位，影響商業可行性
• 人才短缺可能成為制約因素，特別是在推理模型和主動推理等前沿領域

• 應對策略思考：

• 投資者應採取多元化策略，在不同時間區間的技術中分散投資，既包括已準備好商業化的技術(如生成式AI虛擬助手)，也包括具有長期顛覆潛力的技術(如代理式AI)。

• 關注那些能夠降低AI採用障礙的公司，如提供更高效率、更低成本部署選項的小型語言模型提供商，或幫助企業解決數據挑戰的合成數據公司。

• 追蹤大型科技公司在各技術領域的動向和收購活動，這可能提供早期信號，表明哪些技術正接近商業化突破。

• 評估企業的技術團隊實力和商業化策略，特別是在前沿領域如推理模型和主動推理，確保他們不僅有技術創新，還有明確的市場路徑。

• 密切關注各地區和行業的AI監管發展，這可能對不同技術的採用時間表產生重大影響。

• 此處僅為基於報告內容的邏輯推演與分析，不構成任何具體的投資建議。

結論 (Conclusion)

• 核心訊息回顧：Gartner的生成式AI技術雷達報告揭示了22項關鍵技術和趨勢的發展軌跡，其中推理模型和合成數據被識別為具有變革性潛力的技術。這表明生成式AI正從初始的文本生成能力，向更深層次的推理、多模態理解和數據生成方向發展，這將徹底改變企業如何利用AI來解決複雜問題和創造新價值。

• 綜合評估：生成式AI技術正以不同速度向早期多數採用階段推進，從已準備好立即採用的生成式AI虛擬助手，到需要3-6年的代理式AI，再到需要6-8年的主動推理。這一差異化發展路徑為企業和投資者提供了清晰的技術投資時間表，使他們能夠根據自身策略和風險承受能力做出明智決策。

• 未來展望 / 後續關注點：未來值得關注的關鍵發展包括：小型語言模型與大型模型之間的性能差距是否會繼續縮小；合成數據在受監管行業的採用速度；推理模型如何增強代理式AI的能力；以及主動推理技術的商業化進展。此外，還應關注技術提供商之間的整合和收購活動，這可能加速某些技術的成熟和採用。

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