Nel 2025, le aziende tecnologiche si concentrano sullo sviluppo di piattaforme di intelligenza artificiale (IA) personalizzate per le esigenze dei clienti aziendali, enfatizzando prestazioni ottimizzate, profittabilità e sicurezza. Questo sforzo coinvolge partnership in tutto l'ecosistema IA, inclusi produttori di chip, fornitori di servizi cloud e aziende di software, affrontando nel contempo incertezze legate alle politiche commerciali degli Stati Uniti e ai limiti delle risorse. Le principali tendenze che plasmano il panorama dell'IA includono il ragionamento avanzato dell'IA, lo sviluppo di silicio personalizzato, le migrazioni al cloud, sistemi di misurazione dell'efficacia per l'IA e una visione per un futuro dell'IA agentica. Le aziende tecnologiche leader stanno spingendo i confini delle applicazioni di IA, concentrandosi sul miglioramento delle capacità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) nel ragionamento simile a quello umano, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'integrazione di dati multimodali. La spinta a conquistare il mercato dell'IA è alimentata dagli investimenti delle imprese volti a ridurre i costi e aumentare la produttività. Kate Claassen di Morgan Stanley ha sottolineato l'importanza di un approccio incentrato sul cliente nell'aprire una nuova base tecnologica che benefici le aziende. Il ragionamento IA, che richiede calcoli sofisticati per decisioni complesse, è identificato come un catalizzatore principale per la crescente domanda di semiconduttori. I dirigenti dei chip hanno evidenziato una tendenza a raggiungere architetture di data center su misura ed esplorare l'efficienza dei circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC), che offrono prestazioni superiori per compiti specifici rispetto ai chip a uso generale. L'emergere potenziale dell'IA edge in dispositivi più piccoli potrebbe aumentare ulteriormente la domanda di ASIC. Le sfide alla crescita dei ricavi persistono a causa delle prolungate limitazioni delle fonderie e delle incertezze riguardanti i controlli all'esportazione degli Stati Uniti. Le aziende che hanno sviluppato LLM di punta mirano a sfruttare i chip e il software più efficaci per fornire servizi di IA essenziali.

Il maggiore potenziale inespresso risiede nell'applicazione del ragionamento IA ai dati aziendali, superando i casi d'uso iniziali per la generazione di contenuti a applicazioni più complesse. Attualmente, le aziende utilizzano LLM per varie funzioni, tra cui supporto clienti e generazione di contenuti, ma cercano anche capacità di ragionamento IA per decisioni strategiche e approfondimenti sui dati. Settori come la biotecnologia e il diritto potrebbero vedere miglioramenti drammatici della produttività attraverso applicazioni IA personalizzate. La sicurezza dei dati rimane una priorità per le aziende, spingendo alcuni LLM a esplorare l'interpretabilità meccanicistica, che mira a chiarire i processi decisionali del modello, fondamentale per i settori regolamentati. Si prevede che le capacità avanzate dell'IA consentano all'"IA agentica" di prendere decisioni aziendali autonome con un intervento umano minimo. Le aziende nel settore dei dati e delle infrastrutture cloud stanno sviluppando strumenti per migliorare l'osservabilità dei sistemi e la misurazione delle prestazioni, assicurando così l'efficacia delle applicazioni IA. Gli sforzi collaborativi tra aziende di dati e LLM mirano a semplificare l'accesso agli approfondimenti per gli utenti privi di ampie competenze tecniche. Inoltre, la "rivoluzione del data lakehouse" cerca di creare piattaforme unificate che combinano l'efficienza dei costi dei data lake con la gestione strutturata dei data warehouse, potenzialmente attraverso collaborazioni con grandi corporazioni. I dirigenti del software stanno capitalizzando sull'IA per la produttività nel marketing e nell'ingegneria, mentre immaginano il futuro della decisione autonoma dell'IA in diversi settori. I movimenti verso esperienze personalizzate stanno diventando prominenti, ma gli esperti avvertono di non avere aspettative irrealistiche riguardo alla profittabilità nei prossimi anni, enfatizzando il valore a lungo termine dello sviluppo di sistemi IA completi. Mentre le aziende di software si sforzano di integrare algoritmi di apprendimento automatico e di presa di decisioni in sistemi operativi più ampi, il potenziale per sostanziali benefici in vari settori rimane promettente.