过去一年，几乎所有大中型企业都在问同一个问题：「我们到底应该把大模型用在哪里？」古戈尔在过去半年走访了几十家来自金融、制造、政务、零售、医疗的潜在客户后，我们看到了 2025 年企业级 AI 应用市场正在发生的五个明确变化。
趋势一：RAG 从概念走向工程标配
2024 年是 RAG 概念普及之年，到了 2025 年，几乎每一个严肃的企业 AI 项目都默认包含 RAG 模块。客户不再讨论"要不要做 RAG"，而是讨论"切片策略、混合检索、重排器、引用展示"这些更工程化的细节。
趋势二：Agent 从 Demo 走向生产
多 Agent 协作不再只是研究论文里的概念。我们看到越来越多的客户开始用 Agent 把销售、运维、合规审核等场景里的"重复但需要少量判断"的工作交给 AI。可观测、可审计、可人工介入是 Agent 真正进入生产环境的三道门槛。
趋势三：私有部署回潮
出于数据合规与成本可控的考虑，越来越多的客户在中后期项目中明确要求私有化部署。开源大模型（如 Qwen、DeepSeek、Llama 系列）+ 推理优化框架（vLLM / SGLang）让私有部署的成本相比一年前下降了一个数量级。
趋势四：多模态成为差异化关键
合同、研报、巡检图像、视频会议纪要——企业内部约 80% 的数据是非文本或多模态格式。能否原生处理图像、表格、PDF 复杂版式，正成为 AI 应用拉开差距的关键能力。
趋势五：ROI 必须可量化
"做了 AI，但不知道省了多少钱"将不再被接受。2025 年的客户会要求 AI 项目从第一天起就附带可度量的指标：客服一通成本、文档审核时长、销售线索清洗准确率等。古戈尔在每个项目交付时都会沉淀一份 ROI 报告，让客户的每一分 AI 投入都看得见回报。
古戈尔正在把这些趋势转化为我们的产品路线图与服务标准，希望与更多企业一起，让 AI 在 2025 年真正"长进"业务系统的肌理之中。