ICONIQ萬字報告解析：跨越三大分水嶺，別做“無效努力”的陪跑者

當AI從一個“創新詞匯”變成每個企業的“必答題”，一個普遍的幻覺隨之產生：似乎只要投入了資金、招聘了工程師，就能搭上這趟時代列車。

但現實是，AI的牌桌上，玩家已經悄然分層。

近日，一份長達67頁的重磅報告——《2025 State of AI Report: The Builder’s Playbook 》席卷了整個創投圈。這份報告之所以引發地震，不僅因為其數據的詳實，更因為其發布者——ICONIQ Capital 的特殊地位。

那么，ICONIQ究竟是誰？

在硅谷，ICONIQ是一個如雷貫耳卻又極其神秘的名字。它起初以管理馬克·扎克伯格、雪莉·桑德伯格、杰克·多西等科技巨頭們的私人財富而聞名，被稱為“硅谷億萬富翁們的專屬家族辦公室”。這種獨特的身份，讓它擁有了觸達全球科技核心圈層最頂級的、無可比擬的人脈與視野。

其后，它的成長型股權投資部門 ICONIQ Growth 更是投出了一個星光熠熠的組合，包括 Snowflake、Databricks、Canva、Adyen、GitLab 等無數定義了各自賽道的巨頭公司。

因此，當這樣一個“看得最清、站得最高”的機構，通過深度調研300家AI公司后發聲，其結論便不再是簡單的趨勢預測，而是對當下AI領域最真實的解讀。

這份報告無情地揭示了AI競賽的“第二階段”——競爭不再是“做與不做”，而是“對與錯”；比拼不再是投入的決心，而是認知的深度。

報告的數據，如同一面棱鏡，折射出AI領域正在形成的三道巨大分水嶺。它們是成本與ROI的鴻溝、戰略與文化的差異、工具與效率的迷思。無數企業正在“無效努力”，在這些分水嶺前徘徊不前，最終淪為時代的陪跑者。

硅兔君為您帶來的，不是一份報告復述，而是一次穿越分水嶺的深度剖析。

一：成本與ROI的深淵

第一個分水嶺，是財務報表上的殘酷現實。當AI從實驗室走向市場，成本結構開始失控，而投資回報（ROI）卻依然模糊不清。

報告指出了一個致命的轉變：產品初期，AI人才成本是絕對大頭，占比高達 57%。但一旦產品進入“公測（Beta）”和“規模化（Scaling）”階段，AI基礎設施與云成本的占比會從 13% 暴漲至 22%，模型推理成本更是從 4% 飆升至 13%。與此同時，人才成本占比則被稀釋到 36%。

這意味著什么？你的用戶越多，模型調用越頻繁，你的利潤就越薄。更可怕的是，70% 的公司認為，第三方API使用費是所有基礎設施成本中最不可預測、最難控制的一項。

【深度解讀】

這暴露了當前AI商業模式的第一個結構性困境：價值創造與成本消耗的錯配。多數公司將AI作為“功能增強”或“防御性策略”，通過免費或捆綁高級套餐來吸引用戶，但這導致AI本身無法成為獨立的利潤中心。高昂且不穩定的推理成本（尤其是對第三方API的依賴）正在懲罰那些產品受歡迎的公司，形成“越成功越虧損”的怪圈。而證明ROI，也因此成為僅次于“幻覺”和“可解釋性”的第三大模型部署挑戰。

二：戰略與文化的楚河漢界

第二個分水嶺，是組織基因層面的對決。“AI原生”公司與“AI賦能”公司，正在走向截然不同的命運。

報告首次清晰地將兩類公司進行對比，數據差異觸目驚心：

發展速度：47%的AI原生公司產品已進入成熟的“規模化”階段，而AI賦能型公司僅有 13%。

產品重心：近 80% 的AI原生公司正在構建更復雜的“智能體工作流（Agentic Workflows）”，而不僅僅是功能性的AI應用。

戰略決心：高增長公司預計到2025年底，會將產品路線圖的 43% 投入到AI驅動的功能上，遠高于其他公司的 36%。

【深度解讀】

這不僅是技術差距，更是戰略和文化的差距。AI原生公司將AI視為企業的核心引擎和商業模式的基石，他們的組織架構、人才構成、決策流程都為此而生，因此能更快地“驗證產品與市場的匹配度（PMF），并跨越試錯階段”。

而許多“AI賦能”的傳統企業，仍將AI視為一個需要被“整合”進現有流程的“高級工具”。這種思維導致了組織內部的巨大摩擦：由誰主導？預算從哪來？如何改變現有工作流？報告顯示，只有當公司營收超過1億美元后，設立獨立的AI/ML領導崗位才成為主流（超過50%）。 在此之前，戰略的模糊和權責的缺失，已經讓它們錯失了寶貴的時間窗口。

三：工具與效率的“拿來主義”陷阱

第三個分水嶺，體現在技術棧的選擇上。在用“輪子”還是“造輪子”之間，領先者找到了微妙的平衡。

報告用大量篇幅展示了AI產品開發的全景工具鏈，揭示了一個趨勢：“拿來主義”可以幫你快速起步，但想走得遠，必須有自己的思考和取舍。

模型選擇：OpenAI雖仍是首選，但多模型策略已成共識，平均每個團隊使用 2.8個模型提供商。大家開始根據用例、成本和性能，靈活組合 Google、Anthropic、Meta Llama、Mistral 等。

模型使用：80%的公司依賴第三方API，但高增長公司中，有 77% 的公司在微調（Fine-tuning）現有模型，54%的公司甚至在從零開發專有模型，遠超其他公司。

基礎設施：68%的公司首選“完全云端”，但為了控制成本和合規，轉向開源模型（41%）和優化推理效率（37%）已成為降本增效的首選方案。

【深度解讀】

這給我們的啟示是：AI時代的技術壁壘，正在從“擁有模型”轉向“善用模型”。單純依賴外部API，會讓你在成本、定制化和數據隱私上受制于人。而領先的“建造者”們，已經開始構建自己的護城河：他們擁有更高明的模型評估與選擇能力、更高效的微調與推理優化技術、以及更靈活的多云/混合云部署架構。他們知道何時“購買”，何時“構建”，這本身就是一種核心競爭力。

跨越這三大分水嶺，是所有AI入局者的核心命題。ICONIQ的報告，如同一份詳盡的地圖，但地圖無法代替向導。當你的團隊面臨具體抉擇時：

• 如何設計一個兼顧成本與性能的多模型架構？

• 如何搭建一套科學的ROI衡量體系來指導AI投入？

• 如何借鑒AI原生公司的組織文化，重塑內部協作流程？

這些問題的答案，不在報告的字里行間，而在那些親手繪制了這張地圖的人的腦海里。而這正是硅兔君的核心價值，我們不傳遞信息，而是讓您與創造信息的人直接對話，為您提供決策所需的、最真實可信的微觀洞察。

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