人工智能在当下已步入全新阶段，正从单纯的技术采用迈向规模化落地实践，这无疑是行业的关键转折点。
据2025年4月对300位软件公司高管的调研，以及与Icon社区内人工智能领袖的深度访谈，相关报告得以呈现诸多核心发现。比如在AI产品战略方面，AI原生企业相比集成企业在市场表现上优势初显，近半数（47%）AI原生企业已达成关键规模且契合市场，而集成企业仅13%达到该阶段。
基于这些情况，构建可持续商业竞争力的战略框架尤为重要。需综合考量AI产品战略的成熟化演进、定价模式的经济特性重构、组织能力构建的人才战略、AI预算增长驱动的产品战略转型以及企业内部AI应用规模化瓶颈突破等多方面因素，如此方能在这一新时代充分发挥AI优势，实现商业竞争力的可持续提升。
1. AI产品战略的成熟化演进路径
1.1 AI原生企业与集成企业的市场表现对比
在当前区块链领域，AI产品战略呈现出不同的发展态势。以AI为主导的原生企业和在现有产品中集成AI的企业，其市场表现存在明显差异。数据表明，近半数（47%）的AI原生企业已达成关键规模且被证实具有市场契合度，而集成AI产品的公司仅有13%达到该阶段。这显示出AI原生企业在将产品推向市场方面具有相对优势，能更迅速地实现规模化并契合市场需求，为在区块链场景下应用AI产品提供了不同的发展思路参考。
1.2智能体工作流在多步骤操作场景的应用
在AI产品战略演进中，智能体工作流成为重要应用方向。尤其在区块链相关业务的多步骤操作场景里，其价值凸显。近八成AI原生开发者正布局智能体工作流，即能代表用户自主执行多步骤操作的AI系统。比如在区块链的交易验证、智能合约执行等多步骤流程中，智能体工作流可通过自动化和智能化的方式，提高操作效率与准确性，有效降低人工干预可能带来的风险和误差，推动业务流程更加顺畅高效地运行。
1.3多模型架构在性能优化与成本控制中的实践
各企业在AI产品战略推进过程中，多模型架构的选择成为关键举措。在区块链领域同样如此，通过采用多模型架构，能够优化产品性能、控制成本并匹配特定应用场景。在面向客户的产品中，每位受访者平均使用2.8个模型。例如在区块链的数据分析、安全防护等应用场景下，不同的模型可针对不同的数据特点和安全需求发挥作用，既能提升系统的整体性能，又能在满足业务要求的同时合理控制成本，实现资源的高效利用。
2. 人工智能定价模式的经济特性重构
2.1混合定价模式（订阅 + 用量计费）的普及趋势
在区块链领域，人工智能正促使企业重新考量产品及服务的定价方式。当下，诸多企业呈现出采用混合定价模式的趋势，即在收取基础订阅费的基础上，额外增加按实际用量计费的部分。这种模式的优势在于，既能通过订阅费保证一定的稳定收入来源，又能依据用户对产品或服务的实际使用量进行更为精准的收费，使得价格设定更加贴合用户的真实消费情况，从而在满足企业盈利需求的同时，也能让用户感受到收费的合理性。
2.2基于使用效果的价值导向型定价探索
除了混合定价模式，还有部分企业正积极探索完全基于实际用量或客户使用效果的定价模式。在区块链应用场景中，不同用户对产品功能的需求和使用效果存在差异。若能依据使用效果来定价，例如根据区块链交易处理的速度、数据存储的安全性提升程度等实际效果来确定价格，那么企业可以更精准地衡量产品为用户创造的价值，进而制定出更能反映产品真实价值的价格体系，这有助于提升用户对定价的认可度，促进产品的市场推广。
2.3未来37%企业的定价策略调整预期分析
据相关调查显示，目前虽有许多公司仍在免费提供AI功能，但在未来一年，预计超过三分之一（37%）的企业计划对定价策略进行调整。在区块链行业内，这些企业会使价格更紧密地与客户获得的价值及其对AI功能的使用量相匹配。随着市场竞争的加剧以及用户对产品价值认知的不断深化，企业意识到合理的定价策略对于保持竞争力至关重要。通过调整定价策略，企业有望实现盈利与用户满意度的双赢，推动区块链相关人工智能产品及服务在市场中的健康发展。
3. 组织能力构建的差异化人才战略
3.1跨职能AI团队（工程师/数据科学家/产品经理）的配置标准
在区块链领域，构建具备竞争力的组织能力，人才战略至关重要。当下，多数顶尖团队正着力组建跨职能的AI团队，其成员涵盖人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家以及AI产品经理等。这些不同专业背景的人员相互协作，各自发挥专长。人工智能工程师负责开发核心的智能算法与系统架构；机器学习工程师专注于训练模型、优化算法以提升性能；数据科学家则承担数据收集、整理、分析等工作，为模型提供准确的数据支持；AI产品经理则要统筹全局，从产品规划、市场需求到项目推进等方面进行把控，确保团队产出能有效满足市场需求并实现商业价值。
3.2高增长企业37%AI人才占比的行业标杆
展望未来，在区块链相关企业的发展预期中，人才结构呈现出一定趋势。多数企业预计其工程团队中将有20 - 30%的人员专注于人工智能相关工作，而高增长企业在这方面表现更为突出，其AI人才占比预计将高达37%。这一比例成为行业内衡量企业对AI人才重视程度及发展潜力的一个标杆。高增长企业往往更依赖于先进的AI技术来推动业务创新、优化业务流程等，故而需要较大比例的AI专业人才来支撑其快速发展的需求。
3.3关键岗位（ML工程师）70天平均填补周期的挑战
然而，在人才战略实施过程中，也面临着诸多挑战。就所有人工智能特定岗位而言，AI、机器学习工程师的招聘难度尤为突出，其中ML工程师岗位的招聘耗时最长，平均填补时间超过70天。这一方面是由于符合条件的人才资源储备不足，市场上具备扎实专业知识和丰富实践经验的ML工程师相对稀缺；另一方面，区块链行业对这类人才的需求又极为旺盛，供需失衡导致招聘周期拉长。即便部分招聘者认为招聘进展尚可，但仍有54%的受访者表示招聘进度落后，这已成为制约企业快速构建强大AI团队、进而影响组织能力提升的重要因素。
4. AI预算增长驱动的产品战略转型
4.1 10 - 20%研发预算投入的行业基准线
在区块链领域，采用人工智能技术的企业呈现出特定的预算投入趋势。当下，诸多企业正将10% - 20%的研发预算投入到AI相关方面，且不论企业处于何种营收区间，在2025年这一投入都呈现出持续增长的态势。这一现象清晰地表明，AI技术已然成为产品战略规划环节中的核心驱动力，促使企业在资源分配上做出相应倾斜，以更好地融合AI技术，挖掘其在区块链业务中的潜在价值，进而提升产品的竞争力与创新性。
4.2早期人力成本与成熟期云服务成本的结构变化
随着人工智能在区块链产品中的应用发展，其成本结构也会经历显著改变。在产品开发的早期阶段，人力资源成本占据主导地位，这涵盖了人员招聘、培训以及技能提升等诸多方面的费用支出。例如，为了组建专业的AI研发团队，企业需要投入大量资金用于吸引具备区块链及AI知识的复合型人才，并对其进行针对性培训，使其能够胜任相关开发工作。然而，当产品逐步走向成熟，成本结构则发生了明显的转变。此时，云服务成本、模型推理费用以及合规监管成本开始占据主要的支出比例。云服务为区块链产品提供了强大的计算与存储支持，其成本随着产品规模与数据量的增长而增加；模型推理费用则与AI模型在处理区块链相关业务逻辑时的运算量紧密相关；合规监管成本的上升则是由于区块链行业对数据安全、隐私保护等方面的严格要求，企业需要投入更多资源以确保产品符合各项法规与标准。
4.3模型推理费用与合规成本的长期占比预测
从长期来看，在区块链与AI深度融合的产品发展进程中，模型推理费用与合规成本的占比情况备受关注。模型推理费用的占比预计会受到多种因素影响，如AI模型的复杂程度、区块链业务的交易量以及数据处理规模等。随着区块链业务的不断拓展，对AI模型推理能力的要求也会相应提高，这可能导致模型推理费用在总成本中的占比呈现出一定的波动性。而合规成本方面，鉴于区块链行业监管环境的日益严格，为确保产品在数据隐私、安全合规等方面达标，企业必然需要持续投入资源。因此，合规成本在长期来看有保持相对稳定且占据一定比例的趋势，其与模型推理费用的占比关系将共同塑造企业在AI预算分配上的策略，影响产品战略转型的方向与步伐。
5. 企业内部AI应用的规模化瓶颈突破
5.1 70%员工覆盖与50%实际使用率的现实落差
在企业内部AI应用的推进过程中，呈现出一种明显的不均衡态势。虽多数受调研企业为约70%的员工提供了使用内部AI工具的权限，然而实际定期使用这些工具的员工占比仅在半数左右。尤其在规模较大、体制较成熟的企业里，推动员工切实使用人工智能的难度更为凸显。这种覆盖度与使用率之间的落差，反映出企业在AI应用推广层面存在诸多待解难题，诸如员工对AI工具的认知不足、操作不够便捷以及应用场景与实际工作需求契合度不够高等方面。
5.2 编程助手（77%）等内容生成（65%）的典型场景分析
在高采用率企业（即半数以上员工使用AI工具）中，平均会在七个及以上内部应用场景部署人工智能。其中，编程助手的使用率可达77%，内容生成方面的使用率为65%等。以编程助手为例，它能助力程序员更高效地完成代码编写等任务，通过智能提示、代码补全以及错误排查等功能，大幅提升编程效率。而内容生成方面，则可在文案撰写、报告生成等工作中发挥作用，为员工节省大量时间与精力。这些典型场景在一定程度上展示了AI应用在企业内部不同工作领域的价值，但同时也需关注其在不同场景下可能面临的诸如准确性、适用性等挑战。
5.3 15 - 30%效率提升带来的规模化部署标准
当企业在上述这些典型应用场景中部署AI时，可观测到工作效率会有15%至30%的提升幅度。这一效率提升成果为企业进一步规模化部署AI应用提供了一定的参考标准。企业可依据自身业务特点、工作流程以及成本效益等多方面因素，综合考量在何种程度上扩大AI应用的部署范围，以实现整体运营效率的持续优化。但同时，也不能仅仅依据效率提升这一单一指标，还需全面评估AI应用对数据安全、员工技能适配等方面的影响，从而制定更为科学合理的规模化部署策略。
结语：AI工具生态的成熟与未来方向
当前工具生态的碎片化现状
在区块链领域的AI工具生态中，当前呈现出碎片化的态势。经对众多相关企业的调查发现，实际运行的技术框架、库和平台种类繁多且分散。各企业依据自身不同的业务需求、技术储备以及发展战略等因素，选用着各式各样的工具，尚未形成高度统一、集中的工具生态格局。这在一定程度上增加了不同企业间技术协作与交流的难度，也使得开发者在面对众多选择时，难以快速精准地确定最契合自身项目的工具组合。
开发者技术栈选择的实证分析
开发者在选择区块链领域AI的技术栈时，往往会综合多方面因素考量。一方面，会基于项目的具体应用场景，如若是侧重智能合约执行效率的项目，可能会倾向于选择在这方面有性能优势的相关工具。另一方面，会考虑工具的兼容性与可扩展性，以确保随着项目发展，技术栈能够灵活适应新的需求。同时，社区支持力度也是重要因素，活跃且资源丰富的社区能为开发者在遇到问题时提供及时有效的解决方案。
通向标准化工具链的演进路线图
展望未来，区块链领域AI工具生态走向标准化工具链是大势所趋。首先，行业内需要形成统一的技术标准和规范，使得不同工具之间能够实现无缝对接与高效协同。其次，各大企业及开源社区应加强合作，共同推动优秀工具的整合与优化，逐步淘汰那些兼容性差、效率低下的工具。在此过程中，还需注重对开发者的培训与引导，使其能更好地适应并运用标准化的工具链，最终实现整个AI工具生态在区块链领域的高效、有序发展。