生成式人工智能(GenAI)作為機器學習技術的分支，已通過ChatGPT等模型在內(nèi)容生成領域展現(xiàn)潛力，其應用場景涵蓋音頻、圖像、文本、軟件代碼及視頻創(chuàng)作。盡管市場對GenAI功能的期望因初始概念驗證(POC)失敗率較高而有所回落，但基礎模型提供商仍在持續(xù)投入數(shù)十億美元提升模型規(guī)模、性能與可靠性。Gartner杰出副總裁分析師John-David Lovelock表示，這一矛盾現(xiàn)象預計將持續(xù)至2026年。

報告進一步揭示，2024年企業(yè)激進的GenAI內(nèi)部項目將在2025年迎來調(diào)整期。隨著首席信息官(CIO)轉(zhuǎn)向現(xiàn)成商業(yè)解決方案以追求更可預測的實施效果，GenAI領域的POC與自主研發(fā)工作將逐步減少。Lovelock指出，盡管模型能力持續(xù)增強，企業(yè)更傾向于整合現(xiàn)有軟件供應商的生成式人工智能(GenAI)功能。

Gartner強調(diào)，2025年生成式人工智能(GenAI)支出的主要驅(qū)動力將來自AI功能與服務器、智能手機、個人電腦等硬件的深度融合，其中硬件支出占比預計達80%。報告同時預警，人工智能設備的普及速度或?qū)⒅厮芟M市場格局，預計至2028年，人工智能設備將主導消費設備市場，即便消費者需求尚未完全釋放，其被動接受趨勢已不可逆。