“AI一天，人间一年”，道出了AI技术在过去一年中的飞速进步。Gartner预测，2025年全球生成式人工智能（GenAI）支出将达到 6440 亿美元，较2024年增长76.4%。
现在，AI技术正在经历一场前所未有的"大分化"时代。微软中国首席技术官韦青观察到，人工智能技术就像毛细血管般分型裂变成各种细微的路下，就像大模型，参数设置差之毫厘，结果却能相差千里。这种演化轨迹与人类语言的进化惊人相似，在几千年的演变过程中渐分化为当代常用的数十种现代语言，这次差异恰恰构成了各自独特的价值。
同时我们也在见证AI领域技术光谱的形成，从云端到边缘、开源到闭源、大模型到小模型……这些问题正困扰着全球数以万计的企业决策者，站在AI转型的十字路口，企业必须快速作出决策，因为错失技术机会，可能意味着在未来市场竞争中落后一步。
企业该如何做出选择？“各种技术路线看似对立，实则共同编织着智能时代的全景图。”正如至顶科技CEO高飞所言，我们究竟应该坚持非此即彼的二分法，还是寻求更高级的辩证统一。
2025年4月23日，微软创想未来峰会上将开启一场主题为“向左走、向右走 解码企业智能化转型之路”的深度对话，韦青与高飞将围绕企业在AI实施过程中面临的迷思展开对话，帮助企业厘清当前技术的复杂性，为决策者提供可行的决策指南。
开源与闭源：安全与创新的平衡
在开源与闭源的技术选择上，当前更多是“安全性”与“创新速度”的取舍。开源模型让企业能够快速搭建原型，降低初期投入，但随之而来的安全隐患和技术不确定性，也让许多企业心存疑虑。微软是如何帮助企业应在商业化和技术开发之间找到一个中间地带，以应对不断变化的市场需求。
大模型与小模型：性能与成本的博弈
大模型和小模型的选择一直是AI落地中的热点话题。虽然大模型的强大性能在很多场景中无可替代，但它们对硬件资源和专业场景的需求，使得许多企业在实际部署时却陷入了困境。小模型的灵活性和低成本优势让它在一些特定领域脱颖而出。企业应如何根据自身业务需求做出最明智的技术选择，微软在满足客户多样化需求时有哪些做法。
云端与本地：技术架构的深度博弈
随着数据隐私和安全的日益重要，越来越多的企业开始倾向本地化部署，这样能最大程度地掌控数据。然而，云端部署凭借其灵活性、可扩展性和便捷性，依然是许多企业的首选。云端与本地化部署各有千秋，如何在数据安全、运维成本、架构灵活性等方面做出平衡，成了企业在数字化转型过程中最大的挑战。微软是如何通过技术创新和服务能力，帮助客户构建既安全又高效的部署方案，确保数据安全的同时提升业务效率
从RAG到智能体：AI应用的新变革
从RAG（检索增强生成）到Agent技术，AI圈子的话题更替速度明显变快，它们的本质都是让模型与企业自身的数据、工作流进行连接与交互。企业将如何应用两者带来业务价值？同时微软是如何通过智能Copilot副驾驶®实现跨产品线协同工作，从而推动用户生产力和决策效率的提升。
在这个技术范式快速裂变的时代，企业真正需要的不是放之四海皆准的"标准答案"，而是能够持续校准的"战略导航"。对话将帮助决策者在技术变革的迷雾中，既把握当下机遇，又锚定长期方向，在AI竞赛中赢得战略主动权。
2025年4月23日，下午16：30-17：00，微软创想未来峰会主会场“创想未来坊”，我们邀您加入 "向左走、向右走 解码企业智能化转型之路" 的思辨现场，与行业领袖直面AI浪潮中的关键抉择，在碰撞中预见未来。
