摘要：在一年前发布的《2024年全球科技企业十大机遇》中，我们强调了科技企业需要进行重塑、重新定位和创新，以期在生成式人工智能（GenAI）时代取得成功。回顾2024年，各行业人工智能应用和Copilot智能助手部署数量激增，但许多企业都进入了瓶颈期，在成本投入和组

概要

► 利用人工智能使产品价值贴合客户的技术需求和使用模式，开拓新的收入来源。

► 通过内部转型与再造，在人工智能优先（AI-first）系统和经营模式方面发挥引领作用。

► 摒弃应急预算思维，释放资本，进一步投资于以人工智能为中心的产品和经营模式。

导语

人工智能拐点下的科技行业

在一年前发布的《2024年全球科技企业十大机遇》中，我们强调了科技企业需要进行重塑、重新定位和创新，以期在生成式人工智能（GenAI）时代取得成功。回顾2024年，各行业人工智能应用和Copilot智能助手部署数量激增，但许多企业都进入了瓶颈期，在成本投入和组织转型方面没有做好充分准备。如欲赢得制胜先机，科技企业及其客户需要转变思维，不再将人工智能视为应用于传统业务流程的一项功能，而是在AI-first时代从根本上重新思考并再造其业务。对此，科技企业可以利用自身产品展示企业的内部转型之旅，发挥引领作用。

进入2025年，人工智能应用将持续加速，同时面临资金需求增加、全球监管趋紧和经济形势动荡等不利因素。

安永《2025年全球科技企业十大机遇报告》希望为读者提供全方位均衡考量的前瞻性洞察，阐述2025年科技企业利用各种增长和运营手段，为推动价值创造而将采取的潜在行动。本期内容呈现了安永全球技术合作伙伴和科技行业专家的原创分析、洞察和观点。

将潜力转化为业绩

James W. Brundage

安永全球及美洲区科技行业主管

“2025年将是科技行业向客户和股东证明人工智能投资回报（ROI）的关键一年，需要有效沟通价值驱动因素，展示所实现的运营效能。”

企业的人工智能应用已达拐点，关注重点开始从应用和Copilot智能助手的试验转向投资回报预期。进入2025年，人工智能蜜月期已经结束，各行各业的企业都在挖掘人工智能投资的切实回报。

接下来，科技企业将通过为客户带来可衡量的投资回报，证明人工智能的商业价值。科技企业应优先搭建框架，衡量人工智能解决方案带来的财务和运营影响，以便于客户缩小人工智能部署和投资回报之间的现有差距。那些能够成功展示并提供其人工智能产品所带来的透明、可量化的价值的公司，则将赢得客户的信任，并在未来竞争激烈、以人工智能为核心的市场中脱颖而出。

利用下一代半自主人工智能“代理”设计新的客户产品。

Geoff Vickrey

安永美洲区科技行业咨询业务主管

“随着各行业客户竞相部署预配置的流程解决方案，代理式人工智能将迅速普及。”

对科技企业来说，代理式人工智能将带来翻天覆地的变化。自主人工智能代理有望独立执行复杂任务，从而彻底改变科技企业及其客户的业务运营和决策方式。与当前的生成式人工智能应用不同，代理式人工智能不必等待提示，且无需人工干预即可执行一系列复杂的步骤，使人工智能代理能够以端到端的方式完成任务。例如，代理式人工智能通过分析客户互动过程中产生的大量数据，进而实现个性化的产品和服务推荐，从而有望优化客户服务和营销职能。此外，在结合市场趋势和竞争对手产品等额外数据后，代理式人工智能可以为企业采用新的动态定价和结果导向的价值模型奠定基础。科技企业应适时抓住代理式人工智能机遇，抢占先发优势。

以符合“客户价值实现”的定价策略来满足客户预期。

Barak Ravid

安永美洲区科技行业战略与交易业务主管

“如今，仍坚持传统订阅模式的企业可能将在竞争中失利，其竞争对手能够更好地按照消费者获得的价值进行定价。”

多年来，科技行业经历了向as-a-service (即服务)模式和消费型产品模式的转变。客户正在仔细审视这些模式，并愈加期待所购买的产品能取得显著成功。对此，科技行业需要转变思维模式，其卖点应从访问权或使用权转为客户的商业成功。

定价转型的下一步是基于价值或结果进行定价，这与平台向代理式人工智能的转型趋势十分契合。然而，基于结果的定价转型涉及一些复杂问题，需要大量的规划工作、数据分析、场景规划和变革管理。企业还需要与利益相关方展开大量沟通和磋商，甚至超过了以往从销售永久许可转变为as-a-service收费模式所需要的工作量。在as-a-service转型过程中，许多科技企业在向市场和利益相关方（包括激励结构发生变化的内部销售团队）沟通变革原因和价值方面遇到了挑战。

根据这些以往经验，科技企业在计划向基于结果的定价模式转型时，重要的是评估交付产品的价值与获取和交付产品的成本。同样重要的是，要解释财务业绩、销售激励措施和关键指标的变化，以影响和管理利益相关方的预期。

重新思考商业模式和流程，提高人工智能驱动的运营敏捷性。

Traci Gusher

安永美洲区人工智能和数据主管

“领导者必须克服不从整体角度进行重塑，而仅仅将生成式人工智能嵌入当前流程和商业模式的冲动。”

多年来，科技行业的一个热点话题始终围绕数字原生企业相对于传统科技企业所具备的竞争优势。如今，讨论的焦点转向了人工智能原生的企业及其独特的架构和运营文化。

在与这些人工智能初创企业竞争时，科技企业应该重新思考并调整运营的各个方面，而不是仅将人工智能附加于现有运营模式之上。代理式人工智能可以通过促进跨部门合作来推动转型，而不是通过个别生成式人工智能应用来提升特定职能。例如，人工智能代理可以通过分析大型供应商群体，识别关键供应商，创建自然灾害、供应短缺或贸易需求等模拟场景，并对合同条款和调整进行建模，以建立供应链韧性，确保业务连续性，实现成本和税收优化。

此类优势将越来越多地惠及整个企业，扩展采购经理、税务和法律专业人士以及财务专业人士等人员的能力，以帮助制定更佳的决策，创造新的竞争优势。

评估传统技术系统的现代化与整合机会，以更好地利用企业数据。

价值创造的障碍

56%的科技企业表示，来自于技术领域的挑战（包括依赖传统技术体系）成为企业通过运营模式创造价值的主要障碍。

如今，很少有组织建立全面的数据策略。为确保长期范围内的数据质量、运行与保护，以及考虑数据与人工智能相关的属性，科技企业应设立或重新定义首席数据官等岗位。从系统角度看，科技企业需要确定最佳的数据架构和数据治理框架，在AI-first时代实现规模化，建立客户信任，提供数据可用性。

虽然迄今为止，关注点主要在于训练大规模语言模型（LLM）的大型数据中心，但大多数非超大规模云服务商（non-hyperscaler）却将会需要推理能力、后训练工作和小规模语言模型（SLM）优化。这一转变促使各行业的公司重新思考其公共/私有云投资策略，并评估支持实时分析的本地部署或边缘计算解决方案的潜在投资回报。

科技企业还可以定位为客户实施人工智能转型过程中的关键协作者，提供人工智能基础设施和运营的定制化解决方案。更多客户提出，产品和服务应支持其整合的、现代化的和可实施的，人工智能驱动的转型，避免以高昂的成本重建传统IT架构。科技企业，尤其是IT服务企业，可以借此机会重新定位，充分利用客户对稳健且可扩展的数据平台和服务的需求。

提高生产力，升级员工技能，迎接人工智能时代。

更高价值的工作

82%的受访者认为，人工智能将提高工作效率、生产力，并帮助他们专注于更高价值的工作。

随着科技企业朝着以人工智能为中心的未来业态迈进，企业可以通过针对性的培训计划，为员工提供面向未来职业技能的培训，从而推动企业发展。采用Copilot智能助手和更先进的人工智能助手可以提高生产率，推动更加个性化的新型工作方式。通过转向虚拟现实和增强现实等更加沉浸式的培训和学习环境，科技企业可以更好地评估技能差距，提供在职培训，筛选全球独特人才，并确保员工体验的一致性，按需提供且符合目的。

随着人工智能的持续采用，科技企业应预料到，投资者将更多地关注成本效率指标，而员工要求企业建立持续在职学习文化，提供使用新兴技术的机会。这两个诉求都可以通过将生成式人工智能嵌入培训文化实现。

通过提前（而非事后解决）应对税务、贸易和合规要求的快速变化，优化业务模式和供应链，改进战略决策。

Long Hua

安永美洲区科技行业税务主管

“复杂的税务问题影响企业运营和风险管理，缺少税务资源进一步加重了企业负担。建立人机协同机制可以弥合这一鸿沟，这成为税务行业的重要里程碑。”

科技企业投入大量资金确保企业税务和法律责任达到可接受的确定性。但如今，全球税收和监管环境复杂多变，造成了这种确定性的缺失，同时，各国政府相互冲突的议程和政策措施所带来的地缘政治和贸易影响，加剧了这一局面。环境不确定性的加剧意味着，以事后考虑的方式处理税务或地方监管问题的做法可能带来更多风险，尤其是在进行交易或人工智能驱动的运营模式转型时。对此，企业应将税务和法律专业人士作为高管团队的战略顾问，将他们引入战略评估流程，帮助企业快速且自信地做出决策，避免产生不可预见的税务或法律责任。

在全球供应链管理方面，税收和法律不确定性的影响尤其深远。科技企业需要重新审视其地域依赖性，考虑区域多样化，以缓解地缘政治、监管和税收政策变化带来的风险。新增的贸易限制将影响整个价值链，导致多源供应不足，企业需要采取行动保持或增强韧性，包括转移生产地点、对供应链实施压力测试和建立战略联盟，确保稳定性，规避风险。而将人工智能嵌入供应链管理可以支持所有这些策略，同时提高运营敏捷性，降低成本。科技企业可以在制定战略决策之初同步引入税务和法律职能，确保遵守地区法规和税收政策。

科技企业可以采用人工智能驱动的安全解决方案，这不仅保护企业资产，还使企业成为可信创新领域的市场领导者。

人工智能助力网络安全团队效率提升40%

人工智能的一大优势在于能够通过威胁和漏洞的自动化检测及响应，实现更有效、更全面的网络安全保障。在产品、服务和运营的初期阶段即集成人工智能驱动的安全功能，不仅能够使科技企业凭借卓越的安全保障在市场上获得竞争优势，还能显著减少相关工作量并最小化对后端系统的潜在影响。

在企业层面，科技企业可通过实施由人工智能驱动的主动型、集成式网络安全战略获益。该战略涵盖持续的压力测试、学习与适应机制，以提前应对潜在威胁或黑天鹅事件。对于自主系统，利用先进的网络安全解决方案保护敏感信息尤为关键，因为确保数据完整性至关重要。

然而，对于科技企业的网络安全防御而言，人工智能的这些优势作为企业可用工具的同时，亦可能被其网络对手利用。不法分子可能利用人工智能更快发现科技企业可能忽视的安全漏洞，并更加强势地入侵系统。因此，以彼之道还施彼身尤为重要，即利用人工智能主动应对这些威胁，并在发生安全事件时最大限度地提高应急响应效率。展望未来，在网络安全领域探索更加高效地利用人工智能的方法仍将是行业的核心关注点，对于那些在这一领域表现出色的科技企业而言，这也将是一个重大机遇。

剥离非核心业务和/或产品，释放资源以投资高增长领域，推动可持续发展。

交易重点

59%的受访科技行业首席执行官在《安永首席执行官信心指数》（EY CEO Confidence Index）调查中表示，他们打算在未来一年内进行资产剥离、分拆或首次公开募股。

对人工智能能力的大量投资正在提高科技企业的估值，然而，由此产生的巨大成本也使资本支出和运营支出预算面临重大压力。许多科技企业最初通过应急预算和转型预算为早期的人工智能投资提供资金支持。近期，许多科技企业选择保持运营预算不变或逐步削减运营预算，以支撑持续的人工智能投资。然而，随着人工智能逐渐成为科技企业运营的核心组成部分，这些临时性解决方案已无法满足需求。

市场参与者预计监管机构未来将更倾向于接受甚或在某些情况下鼓励并购活动，2025年可能成为科技企业通过有针对性的战略剥离来优化投资组合，从而释放资本，以助力AI等高增长机遇的关键一年。除筹集资金外，我们发现资产剥离还能够构建更为专注、敏捷且精简的运营模式，从而更有利于实现可持续的人工智能投资。该策略要求基于数据的投资组合再评估，以识别表现欠佳的资产。科技企业应确保任何潜在交易均符合其战略目标、技术潜力及市场相关性。

与监管机构积极沟通，构建未来框架，提升监管结果的一致性。

Bridget Neill

安永美洲区公共政策副主席

“当前，各级政府都在考虑对人工智能创新进行监管，华盛顿的讨论声浪也日益高涨。那些有意影响人工智能行业未来的领先科技企业已经就这一重要且动态的问题与华盛顿的政策制定者进行接触。”

以往，监管机构和政府的关注往往集中于科技巨头，而对于小企业主要关注其合规情况，与政府接触较少。近期，全球各国政府增强了政策制定的积极性和广泛性，主要围绕影响科技企业的若干主题，包括人工智能、反垄断、数据隐私、网络安全、最低税率以及并购等。各规模的科技企业与政策制定者协作，积极参与国际论坛和全球税收政策辩论，共同助力构建监管框架，促进创新，同时解决社会关注问题。

科技企业通过倡导全球统一标准、负责任的人工智能指南以及基础设施投资激励措施，也可成为公私合作倡议中的思想领袖与合作伙伴。这种参与能够营造更有利的监管环境，并有助于与利益相关方建立信任。

2025年，科技企业将迎来新机遇，可将对人工智能的憧憬与期许转化为自身和客户的切实商业利益。科技企业如能把握这十大关键机遇，将有助于加速实现这一目标，并在这一进程中打造企业人工智能驱动型业务的美好未来。

资料来源：

1、代理式人工智能：SaaS企业如何拥抱未来（Agentic AI: how SaaS companies can embrace the future）（通过ey.com US访问）

2、高管团队成功部署人工智能的六大支柱（Six pillars of AI success for the C-suite）（通过ey.com US访问）

3、企业可以防止日益增多的人工智能使用引发焦虑（Businesses can stop rising AI use from fueling anxiety）（通过ey.com US访问）

4、安永2024全球网络安全领导力洞察研究（EY 2024 Global Cybersecurity Leadership Insights Study）

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

来源：安永EY