人工智能Gartner曲线揭示技术何时落地？

什么是 Gartner 曲线？

Gartner 曲线，全称“技术成熟度曲线”（Hype Cycle），是由美国著名研究咨询公司 Gartner 公司提出的一个模型,它用来描述一项新技术从概念化到成熟应用所经历的典型生命周期。

该曲线通过五个关键阶段，描绘了技术相关的“期望”（Expectations）和“时间”（Time）之间的关系。

曲线的五个核心阶段

Gartner 曲线将一项技术的发展分为以下五个阶段：

技术触发期

• 特征：一项突破性技术或创新产品问世，引起了媒体和行业的高度关注，通常是一些早期采用者、实验室或初创公司在尝试。
• 市场期望：非常高，充满激情和乐观,但往往缺乏实际的商业验证。
• AI 例子：早期的深度学习突破（如 AlexNet 在 ImageNet 上的成功）、AlphaGo 战胜李世石、生成式 AI（如 GPT-2）的首次亮相,这些事件引爆了公众和投资者的想象。

期望膨胀的峰值

• 特征：媒体的炒作、投资的热潮和非理性的期望达到顶峰，大量公司开始涌入该领域，希望抓住这波“风口”,市场上充满了关于该技术将如何颠覆一切的宏大叙事。
• 市场期望：不切实际地高估了技术在短期内能带来的价值和影响。
• AI 例子：ChatGPT 发布后，各行各业都在讨论“AI 将取代所有工作”、“AI 将重塑一切”，大量初创公司和资本涌入，试图构建基于大模型的各类应用,期望值被推到历史高点。

泡沫破裂的幻灭期

• 特征：技术的局限性、实施中的困难和高昂的成本开始显现，许多未能兑现承诺的项目失败，投资回报率远低于预期，早期采用者开始感到失望,媒体和公众的批评声音增多。
• 市场期望：急剧下降，从顶峰跌入谷底，很多人开始认为这项技术是“骗局”或“噱头”。
• AI 例子：企业发现，将通用大模型落地到具体业务场景中成本高昂、效果不佳（“幻觉”问题、数据安全、定制化困难等），一些过度承诺的 AI 项目失败，导致投资收紧，企业开始冷静思考,不再盲目追逐热点。

稳步爬升的光明期

• 特征：经过泡沫破裂的洗礼，幸存下来的企业和项目开始真正理解技术的核心价值和应用场景，技术得到改进，最佳实践开始形成,早期的成功案例出现并得到验证。
• 市场期望：开始理性回升，但更加务实和聚焦，人们关注的是“如何用 AI 解决具体问题”，而不是“AI 有多神奇”。
• AI 例子：行业开始出现成熟的 AI 应用，如精准的推荐系统、智能客服、AI 辅助诊断、自动化代码生成等，企业开始建立自己的 AI 战略和数据基础，关注 ROI（投资回报率）。

生产力的 plateau期（高原期）

• 特征：技术已经成为主流，被广泛接受并整合到业务流程中，其价值和益处被充分理解和实现,成为一个稳定可靠的工具。
• 市场期望：趋于平稳，技术本身不再是焦点，而是像电力或互联网一样,成为支撑业务的基础设施。
• AI 例子：搜索引擎中的 AI 排序、手机中的 AI 人脸识别、银行的风控系统等，这些技术已经深度融入生活和工作，人们几乎不再将其视为“AI”,而只是正常功能的一部分。

Gartner 曲线对 AI 的战略意义

理解 Gartner 曲线，对于身处 AI 时代的个人和企业至关重要。

对于企业决策者（CIO/CTO/CEO）：

1. 避免“期望膨胀的峰值”陷阱：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 警惕 FOMO（错失恐惧症）：不要在炒作最顶峰时盲目跟风投入巨资,这很可能会导致项目失败和资源浪费。
   • 保持冷静：在 ChatGPT 火爆时，问自己：“我的业务真的需要这个吗？它能解决我的核心痛点吗？”

2. 把握“稳步爬升的光明期”机遇：

   • 最佳投资时机：当一项技术渡过幻灭期，开始出现明确的成功案例和最佳实践时，是投资的黄金窗口，此时风险相对较低,而潜在回报更可期。
   • 聚焦价值实现：这个阶段的目标不是“拥有 AI”，而是“通过 AI 创造价值”，应该关注具体的业务场景，如降本增效、提升客户体验、创造新产品等。

3. 进行技术组合管理：

   • Gartner 每年发布的 AI 曲线图上会列出几十项 AI 技术（如生成式 AI、AIOps、因果 AI、小样本学习等），企业可以根据自身战略，在不同阶段布局不同的技术：
     • 探索型投资：处于“技术触发期”的前沿技术,用于建立技术敏感度和未来竞争力。
     • 战略型投资：处于“光明期”的成熟技术,用于构建核心业务优势。
     • 维持型投资：处于“高原期”的技术,用于保障现有业务的稳定运行。

对于开发者和从业者：

1. 明确学习方向：

   • 不要只追逐最热门的炒作点，要关注那些已经进入“光明期”和“高原期”的技术,它们有更广阔的就业市场和更稳定的需求。
   • 在 2025 年，学习如何将大模型进行 Fine-tune 或构建 RAG 应用，比单纯研究下一个 Sora 模型可能更具现实意义。

2. 管理预期：

   
   （图片来源网络，侵删）

   理解技术发展的客观规律，可以帮助你向客户或管理层做出更现实的承诺,避免项目因期望过高而失败。

3. 培养长远眼光：

   今天被炒作的技术，明天可能就会陷入低谷，持续学习，保持对新兴技术的关注，同时夯实基础,才能在技术浪潮中立于不败之地。

2025-2025 年 AI 曲线的最新解读

根据 Gartner 近几年的报告，我们可以看到 AI 技术的一些有趣趋势：

• 生成式 AI：毫无疑问，它正处于 “期望膨胀的峰值”，甚至是这个峰值之上，这是目前 AI 领域最炙手可热的话题。
• 对话式 AI：已经从峰值下滑，进入了 “幻灭期”，企业开始意识到，构建一个真正智能、可靠的对话机器人远比想象中复杂。
• 知识图谱：处于 “光明期”，它被认为是解决生成式 AI “幻觉”问题、增强其可解释性和可靠性的关键技术,因此备受关注。
• AI 原生开发平台：也处于 “光明期”，为开发者提供构建、部署和管理 AI 应用的工具，是 AI 规模化落地的关键。
• 传统 AI 技术（如机器学习平台、预测分析）：已经普遍进入 “高原期”,成为企业数字化转型的标准配置。

Gartner 曲线并非一个精确的科学预测，而是一个描述性的框架，它最大的价值在于提供了一个思考的透镜,帮助我们：

• 拨开炒作的迷雾,看清技术的真实位置和发展阶段。
• 制定理性的战略,在合适的时间做合适的事。
• 管理内外部的期望，避免不切实际的幻想,脚踏实地地创造价值。

对于人工智能这个日新月异的领域，Gartner 曲线依然是每一位从业者和决策者手中不可或缺的“导航地图”。

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