AI行業降溫：資金能源壓力下，從造夢到務實

這幾年AI熱得發燙，好像誰不提大模型就落伍了。

可到了2025年底，風向悄悄變了！

錢燒不動了，電用不起了，企業嘴上說“全面擁抱AI”，實際連個流程都沒跑通。

這壓根不是技術不行，而是行業終于從“造夢”階段，走進了“過日子”的現實。

今天咱們就聊聊，AI到底在經歷什么，又該怎么看它的未來？

過去搞AI，信奉一個簡單粗暴的邏輯：模型越大越牛。GPT-3到GPT-4，參數翻了幾倍，訓練一次花幾百萬美元電費，搞得像在比誰家服務器更燒錢。

可現實狠狠打臉——光是支撐AI運行的數據中心，2025年就要多出10吉瓦電力需求，相當于整個猶他州一年的發電量！

這哪是搞科技？簡直是搞基建。

于是聰明人開始調頭。微軟研究院今年明確說：小而專的模型，反而更能落地。

比如專門處理法律合同的、只分析醫療影像的，不求啥都會，但求干得準、跑得快、省電費。

谷歌也發現，企業真正需要的不是“全能天才”，而是“靠譜員工”——能精準對接業務痛點就行。

周叔留意到，這種轉變在今年7月的WAIC（世界人工智能大會）上特別明顯。

商湯科技的林達華直接喊話：“預訓練時代快結束了”，未來得靠AI在真實環境中不斷試錯、學習。

階躍星辰的張祥雨更狠，說Transformer架構已經觸頂，RNN這類老結構可能兩年內卷土重來。

因為要做智能體，光靠“記住互聯網”根本不夠，得有長期記憶和持續推理能力。

以前的AI像個乖學生，你問一句它答一句。可2025年起，它開始想當“獨立打工人”了。

亞馬遜云推出的“前沿代理”已經能在沒人盯著的情況下，連續工作幾十小時，自動拆解任務、調用工具、修正錯誤。

這不再是問答機器人，而是能端到端跑完整個業務流程的“數字員工”。

但別急著歡呼。貝恩咨詢一針見血：敢讓AI代理處理核心業務的企業，十個里不到一個。

為啥？技術還不穩是一方面，更大的坎兒在“人”。

公司流程僵化、數據鎖在各個部門、出了問題誰擔責？這些難題，算法可解不了。

有意思的是，中國沒跟著硅谷瞎卷。Gartner預測，到2026年，中國一半的AI應用會基于開源大模型搭建。

再加上國家推“AI+制造”“AI+醫療”，技術不是為了炫技，而是真解決問題。

周叔覺得，這條路反而走得更穩。

英偉達的Neil Trevett在WAIC上強調，未來必須讓AI在仿真環境里“練手”，再放到真實世界驗證。

說白了，AI得學會“動手”，不能光“動嘴”。

回頭看2025年，AI行業最大的變化不是技術突破，而是心態成熟。

不再迷信“越大越好”，轉而追求“剛剛好”。

德勤說得實在：明年AI承諾和現實的差距會縮小，但靠的不是魔法，而是“少畫餅、多干活”。

對企業來說，重點不再是買了哪家大模型，而是能不能把AI嵌進日常流程，還不惹麻煩。

普華永道總結得很到位：聚焦場景、構建代理工作流、守住倫理底線——這三件事，比參數多少重要一百倍。

從另一個角度看，這種“降溫”其實是好事。

沃頓商學院算了一筆賬：AI對經濟的拉動是緩慢但持久的——2035年前提升GDP約1.5%，到2055年接近3%。

它不會一夜改變世界，但會像水電一樣，慢慢成為基礎設施。

AI正在告別青春期的躁動，走向成年的沉穩。

它不該被捧上神壇，也不該被踩進泥里。

真正的進步，不是讓機器取代人，而是讓人借助工具，做出更有創造力、更有溫度的選擇。

而我們每個人，都在參與定義這場變革的方向——這，或許才是AI時代最值得期待的部分。