The 2025 state of AI Development

調查依團隊把 AI 推進到哪一步來分類，從與使用者談需求，到擬定策略與概念驗證、進入 beta，最後是正式上線部署。大約四分之一的企業已有東西在正式環境，其餘則散布在更前面的階段。這個分布之所以重要，在於它顯示這個領域不是單一浪潮，而是一整片光譜：覺得自己落後的團隊，往往其實和多數人站在同一階段。

文件解析與分析是最常見的使用情境，接著是客戶服務與聊天助理，然後是自然語言分析。內容生成、推薦系統、程式碼生成與研究自動化補齊了清單。這個模式指向的是「讀取與整理既有文字」的工作，而不只是產出新文字，這也是判斷需求落在何處的有用訊號。

OpenAI 使用占比最高，主要靠 GPT-4o 與 GPT-4o Mini，Microsoft Azure、Anthropic 與 AWS Bedrock 緊追在後。規模較大的企業更依賴雲端平台，Azure 的占比也隨企業規模上升。Groq、Fireworks AI、Together AI 等供應商提供的託管開源模型持續成長，報告把這解讀成團隊想在組合裡保有不止一個選項。

檢索增強生成主導了團隊描述的架構，多數人使用向量資料庫。只有大約三分之一曾微調模型。報告把偏低的微調比例和成本下降、模型品質提升連在一起，因為一個好的基礎模型加上檢索，通常不靠客製訓練就能應付工作。

多數開發者表示會評估自己的 AI，但方法偏向人工，測試與審查遠遠多過自動化評估工具。監控的分布也類似，自建儀表板領先第三方工具。管理幻覺與提示問題被列為最大挑戰，這也對應到自動化檢查至今仍相當單薄。

報告以展望收尾，預測 2025 會成為工具年，代理式工作流程會從實驗走向已上線的功能。它同時點出多模型組態增加，以及持續的成本壓力，這兩股力量將左右團隊接下來打造什麼。