摩根大通发布2025年新兴技术趋势报告：聚焦生成式AI与智能代理创新应用

近日，摩根大通发布了其《2025年新兴技术趋势报告》，该报告着重分析了生成式人工智能（GenAI）和智能代理（AI Agents）在未来技术发展中的创新应用。这份总计56页的报告从产品体验、数据与AI规模化部署、技术现代化及安全防护四个方面，深入探讨了未来技术趋势，为企业在飞速发展的数字化环境中把握方向提供了重要参考。

一、创新产品与用户体验革新

报告指出，生成式AI正在重塑传统的内容生态。通过多模态模型的应用，AI可以将长篇文档自动转换为视频、播客等多种形式，从而提高用户学习与发展的效果。例如，在教育领域，AI虚拟教练通过个性化的互动课程，帮助用户更好地记忆和应用所学知识。语音AI代理正在逐步取代传统的交互式语音应答（IVR）系统，利用语音到语音模型实现自然流畅的对话交流。预计到2030年，AI语音生成市场将从2024年的30亿美元急剧增长至204亿美元。

同时，设备端AI（On-device AI）技术的发展也日益受到关注。通过增强本地计算能力，设备端AI能够在离线状态下进行快速处理，从而提高用户的隐私保护和响应速度。预计到2031年，这一市场规模有望达到1144亿美元，年复合增长率高达49.35%。

二、数据与AI/ML的规模化部署

随着AI和机器学习（ML）的日益普及，模型优化行为逐渐向推理时间计算（Inference-Time Compute）转变。传统的“规模法则”正在从预训练阶段向推理阶段推进，通过“思维链”（Chain-of-Thought）的方法逐步解决复杂问题。OpenAI的o1模型与谷歌DeepMind的研究结果均验证了这一新路径的有效性。

合成数据在AI模型训练中的应用也愈发广泛。据预测，到2025年，60%的AI数据将为合成数据，这一转变已被OpenAI和Anthropic等厂商多个案例中证实。同时，检索增强生成（RAG）技术正在向混合RAG转型，通过结合知识图谱提升精准度，以应对数据不对称的问题。

在多智能体系统（Multi-Agent Systems）方面，报告提到“编排代理”正在形成协调专业子代理的能力。例如，在诸如研究评估等应用场景中，研究、验证和写作等专业代理能够有机协作，预计到2028年，33%的生成式AI互动将需要依赖这些自主代理。

三、技术现代化与基础设施升级

在基础设施建设层面，数据中心的设计正围绕AI算力需求的变化进行更新，以适应新技术的推广。例如，液冷技术（如直接芯片冷却和浸没式冷却）与使用核能等新型能源的方式正在被广泛应用，以提高能源效率并降低散热需求。

AI即服务（AI PaaS）与AI云的结合，正在推动算力管理的简化与优化。AI PaaS提供机器学习操作（MLOps）工具，便于用户优化模型部署，而AI云则专注于GPU等算力环境的配置，降低企业进入AI领域的门槛。

智能代理驱动的软件开发（Agentic Software Development）通过自然语言交互来自动生成代码和测试用例，预计到2032年，AI代码工具市场将达到270亿美元，这将极大地解放开发者的时间和精力，让他们能够更专注于创新。

四、智能系统安全防护

随着AI代理的普及，安全挑战日益突出。报告强调，当前的安全挑战主要集中在代理行为治理方面。新兴方案通过策略执行、行为监控和权限管理来防止未授权访问，实施动态权限回收和数据分类等措施以确保敏感信息的安全。

同时，深度伪造检测工具结合了内容分析和“内容凭证”（Content Credentials）标准，用于验证内容来源；C2PA联盟推动的透明图标则旨在成为数字内容的信任标识。智能代理网络安全运营（Agentic Cybersecurity Operations）通过自动化的威胁识别与响应来提高安全团队的效率。

在保护数据隐私方面，机密计算（Confidential AI）正在发挥重要作用。通过可信执行环境（TEEs），这种方法能够保护训练和推理过程中的数据隐私，同时支持一个“AI洁净室”模式，以避免知识产权的泄露。

总体而言，报告指出，2025年的技术创新将围绕AI代理的深度集成与安全可信展开。企业需在效率提升与风险管控之间寻求平衡，关注多模态交互、边缘计算、智能编排等重要趋势，以构建适应AI时代的技术架构与安全体系。随着技术的不断发展和完善，未来的商业环境将更加智能化和自动化，企业必须与时俱进，以迎接这个充满挑战与机遇的新时代。