2025红杉中国企业数智化指南：从工具到伙伴，驶向“无限游戏”的下一程

过去两年，生成式AI以惊人的速度“破圈”，企业从“数字化”走向“智能化”。如果说2024年我们仍在验证“能不能用”，那么2025年的主线已经变成“怎么用得更深、更稳、更有回报”。红杉中国携手239位数字化负责人（CEO/CIO/CTO/CDO 等）完成年度企业数智化全景调研，本篇将为你快速拆解关键发现与落地要点。

要点速览：

· AI进入Agentic AI时代：以LLM为核心的自治型AI实现从“工具”到“伙伴”的跃迁，79%企业已开展相关应用，但62%仍处于初级阶段，落地需突破认知、场景、技术等多方面挑战。

· 数字化投入呈“哑铃型”分布：65%企业计划增加数字化投入，信心显著修复，但投入分化明显，一端谨慎缩减开支，另一端积极加注AI转型，领先企业投入占营收中位数更高。

· AI价值重心上移：从“降本增效”向“增强办公效率”“拓展业务边界”升级，97%企业已应用 AI，56%实现显著价值，部分企业将其打造成核心竞争力。

· 开源与中国力量崛起：AI生态从闭源转向开放多元，中国企业在开源模型领域发挥重要作用。

· AI模型突破“不可能三角”：在性能、成本、速度上实现飞跃，推理价格下降、输出速度提升，推动企业更多选择自行部署或训练小模型，满足个性化与安全需求。

· AI平权重塑核心竞争力：打破知识与技术壁垒，催生出具备 “定义问题+调用AI+整合创新”能力的“超级个体”，同时改写商业边界与产业链协同模式。

· AI安全风险加剧：企业需将数据安全、风险治理纳入顶层设计，构建全链路防护体系。

· 组织结构向“精简智能”转型：层级简化、价值密度提升，管理者需建立人机协同管理模式，“创造力与创新思维”等成为员工核心能力，岗位结构面临重构。

核心洞察

01

Agentic AI：从工具到伙伴

随着 AI 技术的深入，企业正进入Agentic AI（自治型 AI）的新时代。它以大语言模型（LLM）为大脑，结合规划、记忆与工具调用等功能模块，能够自主设定目标、拆解并执行复杂任务。Agentic AI标志着AI从“工具”到“伙伴”的跃迁，正在重塑企业的工作流与组织模式。

调查显示，79%的企业已经在不同程度上开展了Agentic AI的应用相关工作，场景覆盖市场、客服、研发、运营等多个环节。与此同时，62%的企业仍停留在初级阶段，大多集中在简单的工具调用或小范围试点。企业积极尝试和推进AI落地的过程中，普遍面临场景选择、技术匹配、人才储备、数据治理与安全合规等现实挑战。

去年，我们提出了AI落地的AGILE五步路径。今年，我们在此基础上，进一步总结出AI落地五大关键要素 ——认知、场景、技术/工具、数据、组织。这五个要素的整理，既吸收了成功企业的经验和最佳实践，也总结了大量企业的教训和反思，希望可以对企业在AI落地，特别是Agentic AI落地工作中提供一些参考和思路。

在企业推进AI落地的过程中，我们发现，许多障碍并非来自技术本身，而是源于管理层对AI的认知偏差和不切实际的期待。过度乐观容易导致“盲目堆算力、盲目上模型、盲目更换系统”，而过度悲观则表现为“盲目拒绝尝试”。这类非理性判断不仅扭曲执行动作，也容易在遇到困难时迅速丧失信心，前功尽弃。基于此，我们梳理了CEO最常关心的核心问题，旨在帮助企业建立更理性、更稳健的AI落地认知。

知识库问答和客服问答因任务清晰、结果易验证，最契合Agentic AI模式，且高频交互可持续优化应用效果，成为各企业智能体落地优先选择的场景。IT研发辅助和数据分析场景体现“技术平权”，率先带来效率与体验提升，是企业Agentic AI落地前哨，也是技术从业者和非技术从业者同时关心的领域。智能办公和营销设计虽智能化程度高，但因创造性与开放性特征，更依赖企业内流程再造，往往存在高频人机协作，而非单纯AI接管。

当下技术迭代速度空前加快，新模型与工具层出不穷。许多“AI原住民”已经习惯随时整理和更新自己的工具箱，以便在不同场景下灵活调用。我们同样建议企业和个人，建立并持续维护属于自己的AI工具箱，把模型、工具、提示词和上下文工程等视为动态资产，借此在快速变化中保持敏捷与主动。

2025年，来自Anthropic 的AI工程师Barry Zhang在演讲中分享《How We Build Efficient Agents》，提供关于构建AI智能体的实用建议和框架，包括避免滥用智能体、保持简单、以及从智能体的视角思考问题。“智能体决策清单”是最具操作性的工具，帮助企业理性选择是否要构建智能体。

在AI时代，企业的数据应用能力变得更加重要。在诸多领域和创新实践过程中，数据资产、数据质量和对数据应用的能力甚至成为企业在AI时代的关键胜负手。数据涵盖的内容也从狭义的数据库、数据仓库延展到企业内各种静态动态信息流、文档、知识资产，是数字化智能化企业的血液和能量源，需要持续对齐、验证与治理。

作为AI落地的保障体系中心，必要的组织变革是AI顺利落地的有力支持。企业需要特别重视组织力中三大抓手：1）CEO战略意识+组织推动力；2）AI创新组织形态的选择；3）沉浸式AI氛围+灵活的人才体系和激励机制。

核心洞察

02

数字化投入意愿修复：哑铃型分布下的战略分化

2025年企业数字化投入意愿显著修复，65%的受访企业预测投入将增加，整体信心明显回升，12%的企业甚至表示今年数字化投入相比去年增幅超过50%。然而，投入分布呈现“哑铃型”趋势，表明企业在AI时代的战略分化：一端是谨慎观望、缩减开支，另一端是积极加注、转型AI。

在过去5年的调研中我们发现，调研数据中位数区间比较稳定。受访企业的数字化投资占营收的中位数处于1%~3%的区间内。数字化实践领先者数字化投入力度仍相对更大，中位数处于3%~5%。2025年调研数字与2024年调研数字相比，数据分布呈现哑铃型分布的趋势，这表明企业整体在数字化投入上聚集在积极和谨慎两大阵营。

调研数据显示，仅9%的受访企业表示2025年的数字化投入将会减少，65%的企业表示2025年的数字化投入将继续增长。相比去年，2025年企业整体对数字化投入更加积极主动，整体信心有明显修复趋势。

核心洞察

03

价值重心上移：从降本到拓展业务边界

企业引入AI的价值驱动力正在发生深刻变化。在延续“降本增效”核心目标的同时，价值重心明显上移。“增强办公效率”与“借助新技术拓展企业经营边界和价值空间”成为增速最快的两大动因，标志着AI已从辅助工具升级为贯穿生产运营全链路的战略增长支柱。企业转向场景创新和价值创造的竞争。

调研数据显示，97%的受访企业已开始不同程度的AI应用，其中，56%的企业表示AI已经在企业中产生显著的价值，更有7%的企业表示，AI技术已经成为其核心竞争力的一部分。

调研数据显示，借助AI增强办公效率与沟通优化的企业比例达48%，相比2024年增长14%，是所有因素中成长最快的动因；拓展企业业务边界和价值空间成为增速第二的动因（27%→39%）。AI逐步从企业的辅助工具升级为贯穿生产运营全链路的核心生产力，深度重塑业务逻辑与协作模式，成为战略布局的关键支柱。

核心洞察

04

新丝绸之路：开源与中国力量的崛起

2025年，随着DeepSeek等开源模型的崛起，AI技术正从以OpenAI为代表的闭源模式向更加开放、多元的生态转变。开源社区推动知识、信息与技术的平权与协作，促进AI技术的快速发展以及行业应用在2025年加速落地。在开源模型的竞赛中，中国企业和团队扮演了极为重要的角色。

在蓬勃发展的AI生态背后，2025年也迎来了AI融资的热潮。据公开数据显示，2025年上半年的人工智能融资总额（1161亿美元）已超过2024年全年总额（1057亿美元），成为投资最活跃的行业之一。全年融资额预计保持增长态势，同比增长幅度显著。资金呈现向头部基础设施与模型层集中的趋势，将进一步加速基础设施升级，头部企业将更聚焦核心技术开发和突破。

核心洞察

05

“不可能三角”实现：更强、更快、更便宜

2025年，AI模型在性能（更强）、成本（更便宜）和速度（更快）上实现了突破性的飞跃。模型智能水平大幅跃升的同时，推理价格呈断崖式下跌，输出速度较2023年提升了十倍。这极大地增强了AI服务的经济性和普惠性，为更广泛的产业应用落地提供了坚实的技术和成本基础。

随着2025年模型的快速进步和开放，更多企业加入到自行部署和定制AI落地的队伍中。当前的AI生态，对于在个性化、安全性和可控性方面要求较高的企业非常友好。本次调研数据显示，受访企业通过自行部署（32%）、训练小模型（41%）方式应用和落地AI技术的比例，相比2024年有明显上升。而选择使用外部厂商的成熟产品的企业比例是47%，较2024年下降14%。

核心洞察

06

AI平权：重塑知识、技术与超级个体

AI带来的平权效应正在打破模型、知识、信息和技术的壁垒。大模型让知识获取极其便捷，稀释了部分依赖“知识壁垒”的岗位。未来的核心竞争力不再是单一的职业技能，而是“定义问题+调用AI+整合创新”的综合能力，催生出能够完成过去一个团队工作的“瑞士军刀”式超级个体。

AI带来的平权并非简单的技术革新，而是一场深刻的社会结构和价值重塑。它将使模型、知识、信息和技术从少数精英手中走向大众，极大地激发社会整体的创新活力和生产力。然而，平权也伴随着挑战，如对传统职业的冲击、数字鸿沟的潜在扩大以及AI伦理与治理等问题。因此，在拥抱AI带来的巨大机遇的同时，社会各界也需共同努力，通过政策引导、教育改革和伦理规范，确保AI的普惠性能够真正造福全人类，构建一个更加公平、智能和可持续的未来社会。

随着AI的深度应用，传统商业边界正被更细致地改写。在2B与2C之间，低门槛与可组装能力让产品与服务的使用逻辑逐步靠拢，体验更趋一致， “B2C2B”模式在商业环境中越来越多见；在岗位与角色层面，AI辅助可以使每个人都有机会完成更多样的工作，许多从业者以“超级个体”的方式完成跨职能任务；在产业链条上，数据与模型贯通带来更紧密的协同，价值由单点效率竞争转向围绕数据与流程的协作分配。总体上，这是一种稳步推进的变化，重点在以开放工具与数据连接释放新的价值空间。

核心洞察

07

安全警报：Deepfake与虚假信息的挑战

随着AI能力的指数级提升，其带来的安全风险也急剧上升。报告指出，欺诈、诈骗和虚假信息已成为最大的AI安全威胁，严重侵蚀公众信任与品牌声誉。企业必须将数据安全、隐私保护和AI风险治理纳入顶层设计，构建全链路数据治理体系，做到先防后行、趋利避害。

企业在引入AI技术时需要关注潜在的风险，以避免对企业造成额外的损失。根据调研数据显示，输出结果的不确定性（72%）、数据安全和隐私风险（62%）、业务理解和场景匹配（60%）是企业面临的主要挑战。落地推进时，将风险纳入治理评估，设控制点与预案。

人工智能正快速重塑商业与社会，同时安全风险也急剧上升。MIT AI Risk Repository显示：2020-2022年，年均约百起AI安全事件，2023年上升到164起，2024年达273起，2025年截至目前已283起，再创新高。AI安全已从技术议题上升为关乎信任、合规与生存的核心问题。企业需提高警惕，投入资源，打造与创新速度匹配的韧性防线，重点强化对欺诈性内容与信息污染的防护。作为个人，也需要在工作生活中提高警惕，控制风险。

核心洞察

08

组织重塑：Less Structure, More Intelligence

在AI驱动的未来，组织结构将不可逆转地向更精简、更智能、更高价值密度的方向发展。管理者将管理边界从纯粹的人类员工拓展到AI Agent，建立人机协同的新型管理模式。宏大的层级和模糊的职责将被淘汰，组织和个人都必须放弃对“稳定”的幻想，直接面对并创造可度量的核心价值。

数据显示，认为人员将增加的企业占比达26%（同比增长9%），预计减少的企业占比升至38%（同比上升11%）。企业对AI影响的判断更加明确，正在加速推进“扩张”或“精简”。AI技术持续重构重复性岗位，同时也催生出具备AI技能与跨职能能力的新岗位，对人力配置与员工转型提出更高要求。

超过七成企业将“创造力与创新思维”视为关键能力，其次是“业务深入理解”“交叉知识融合”“新工具采纳”与“数据分析处理”能力。这些能力不仅关乎效率，更关乎人在AI环境中的价值再定义与组织长期竞争力的构建。

AI Agent不再仅仅是工具，而是作为新型的“数字员工”或“虚拟同事”融入组织，这要求管理者将管理边界从纯粹的人类员工拓展到AI Agent，建立人机协同的新型管理模式。这不仅是效率的提升，更是组织结构和生产关系的根本性变革。一位CIO兴奋地说： “我现在是公司里管理员工最多的‘HR’ 。” AI Agent的应用和管理将逐步普及，这不局限于IT或高层，而是每位员工都能尝试的新能力。

面向AI时代，组织结构将不可避免地收缩并智能化，人才价值密度显著提升。传统的多层级与不清晰分工将逐步让出舞台，组织与个体需直面不确定性，通过可度量的核心产出建立自身竞争力。

指南在撰写过程中，得到了239家企业数字管理者们的大力支持，同时也得到了红杉中国各位合伙人的帮助和建议，更离不开撰写与编辑团队的共同合作和大家的关心。在此特别感谢参与问卷调研的所有企业和数字化管理者、参与编辑并撰写的所有团队成员及AI伙伴、支持此次报告工作的红杉中国伙伴以及关心并支持红杉中国的所有朋友。

红杉中国也希望把这份谢意化作一份长期关怀的动力，为广大数字化浪潮的弄潮儿们提供一份肥沃的土壤，共享共创，共同进步，让优秀的种子能够在企业数字化的春天来临之际生长出美丽的花。

囿于篇幅，本文只摘取了指南内容的冰山一角，有兴趣的读者可以扫描下方二维码来获取完整报告。