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      2025年AI十大趨勢:AI真的準備好重塑世界了嗎?

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      完整報告獲?。喝齻€皮匠報告

      這份由量子位智庫于2025年發布的《2025年度AI十大趨勢報告》(共48頁),為我們全景式地描繪了AI技術如何在基礎設施、模型進化、應用落地及中國力量崛起等四大維度深刻變革產業與社會的未來圖景。

      一、 基礎設施:算力與芯片的“新基建”競賽

      AI的“引擎”正在被重構,算力和芯片是核心戰場。

      • 算力基建化(趨勢1):算力成了堪比水電煤的戰略資源!全球都在瘋狂建設超大規模數據中心(比如傳說中的“Stargate”計劃),投資額飆升。中國也在搞“東數西算”,想把東部的需求跟西部的清潔能源結合起來,甚至腦洞大開到研究“太空計算”!簡單說,沒算力,一切AI都是空談。
      • 芯片AI化(趨勢2):芯片不再“通用”,開始為AI“量身定做”。英偉達的GPU雖然還是老大,但AMD、英特爾,還有咱們中國的華為、寒武紀都在猛追。手機、電腦里的NPU(神經網絡處理器)也越來越重要。更關鍵的是,中國在努力搞“國產替代”,用國產芯片+國產軟件訓練千億級大模型,就是為了不被“卡脖子”。

      大家怎么看?:一面是“軍備競賽”燒錢無數,另一面是各國都在爭奪技術主權。算力焦慮是真的,但機會也巨大。

      二、 模型進化:更聰明、更高效、更“物理”

      模型不僅要更大,還要更精、更會“思考”、更懂現實世界。

      • 架構創新是關鍵(趨勢3):Transformer架構有點“跑不動”了,大家都在找新出路。比如“混合專家模型”,讓大模型干活時只調用一小部分“專家”,既聰明又省力。還有想把大模型能力“蒸餾”到小模型上的技術,讓手機、汽車也能擁有強大AI。
      • 推理能力是重點(趨勢4):AI不能光會“背誦”,更要會“解題”。2025年,AI的“推理”能力被重點打磨,要能處理多模態信息(比如看圖說話),能根據問題難易調整“思考”深度和時間,變得更像人類的思考過程。
      • 具身智能是風口(趨勢5):AI要從虛擬世界“走”進現實了!這就是“具身智能”,讓AI擁有機器人身體,能感知、理解并操作物理世界。雖然還在研發期,但谷歌、阿里等大廠全都下場了,開源社區也很熱鬧。機器人會不會成為下一個“iPhone時刻”?值得期待。

      大家怎么看?:從拼參數到拼效率、拼實用。AI越來越“像人”,但也面臨如何真正理解物理規律、安全可靠地行動的挑戰。

      三、 應用版圖:AI無處不在,交互方式被重塑

      AI不再遙遠,它正鉆進每一個硬件,改變我們獲取信息和服務的方式。

      • Agentic互聯網(趨勢6):下一個流量入口可能是“對話”。AI智能體能幫你搞定一切,不用你再一個個找App。未來的操作系統可能就是個超級智能體。大廠在布局,創業者也有新機會。
      • 多模態應用落地(趨勢7):AI在視頻生成、3D創建、尤其是“代碼生成”上已經成了生產力工具?!胺諊幊獭绷餍衅饋?,對程序員是效率革命,對小白是門檻降低。AI正在成為這些領域的“標準配置”。
      • AI硬件百端齊放(趨勢8):AI PC、AI手機、AI汽車、AI眼鏡、甚至AI玩具……所有設備都在“煥腦”。核心是“端側智能”:數據在本地處理,響應更快、隱私更好。你的下一個電腦,很可能叫“AI PC”。

      大家怎么看?:應用大爆發!體驗更絲滑,但隱私和生態兼容性問題也伴隨而來。你的工作和生活,即將被AI助手全面滲透。

      四、 中國時間:從跟隨到引領的開源之路

      中國AI力量正在全球舞臺上扮演更核心的角色。

      • 開源引領與AGI路線(趨勢10):中國不再只是技術應用者,更是核心貢獻者。像DeepSeek、通義千問等開源模型在全球社區影響力巨大。國家層面把AGI(通用人工智能)定為戰略目標,企業也從應用轉向硬核研發。目標是掌握從芯片、框架到模型的全棧自主能力
      • AI for Science突破(趨勢9):AI正在成為“科學家的同事”。在醫療(如AI病理診斷)、材料、化學等領域,AI不僅能分析數據,甚至能自主提出假設、設計實驗,加速科研發現,水平直逼博士。

      大家怎么看?:“國產替代”和“開源開放”并行。在復雜的國際環境下,中國正試圖走出一條自主可控、同時又開放協作的AI發展之路。

      總結與啟示

      這份報告清晰地指出,2025年的AI競賽是全棧式的:底層算力與芯片的爭奪、中層模型架構與效率的革新、上層應用與交互方式的重塑,以及貫穿始終的生態主導權競爭。

      核心啟示有二

      1. 效率與實用主義當道:在算力約束下,技術發展不再單純追求模型“更大”,而是更追求“更高效”、“更專用”和“更易用”。商業化的壓力倒逼技術走出實驗室,解決實際問題。
      2. 生態與主權至關重要:無論是國家層面的算力網絡和芯片自主,還是企業層面的開源模型構建和端側生態布局,都表明未來的競爭是生態系統的競爭。擁有從硬件、軟件到應用的全棧能力和活躍社區,才能掌握未來智能時代的主動權。

      AI的未來不僅是技術的飛躍,更是基礎設施、產業生態和國際格局的深刻重塑。我們每個人,都將是這場變革的見證者和參與者。

      報告節選



































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