一直堅持的新年預測大多得到印證，尤其去年命中率90%以上。2025繼續。

《2024年的16個可能》，講到我們同時處在四個周期的起點。而2025年的總體特征，可以用「確定性海嘯、多領域臨界點、AI自身范式轉變、萬物智能體、極化有反身性、亟需群體智能」這6點來概括。今天發表我經過持續預研所做出的新年預判：「2025年的50個可能」，分別從生態、業態、技術、產品、企業等五個角度展開。均為對可能發生之事的預判，不是對已發生之事的羅列。僅供參考。

非常確定2025年大模型應用進入大幅增長期，更重要的是：「確定性」本身進入臨界點。確定水準已經局部可用甚至高可用，確定質疑的主要技術問題不是根本障礙，確定大模型并不是泡沫豪賭，確定必然能捧得AGI圣杯，確定算力和能源其實可持續，確定千行百業數十億人必然廣泛使用，確定AI2.0會從文本數據走向現實世界，確定投資-技術-產品-市場-應用的飛輪不僅可以閉環而且可以高效循壞，確定這是一個億萬價值的萬億產業……所有這些確定性，正在讓事情發生新的化學反應，各方加力，本就風暴感和沖擊波都十足的AI2.0變革在2025年必然加速，一場前所未有的巨大能量的迸發與沖擊過程近在眼前。如果說30年前在中國發軔的互聯網是技術大潮，2025年的AI2.0是撲面而來的科技海嘯。其速度力度廣度遠超當初培育十多年才開始走上正軌的互聯網。

生態面：全方位生態競爭，全球數字基礎設施，比拼長創新、后程與內外活力

人工智能從10個層面進入全方位生態競爭，新IT端邊云網感算數智8要素成為全球化基礎設施，以及全球化4.0秩序的重要基石。新IT G8企業首當其沖。參見我專文《六位兩體的再全球化》和《新IT-G8》。

超級智能與超級平臺合體，競爭門檻向百億美金抬高，生態位優勢與智能優勢相互增強，促使智能力量快速極化，頭部與長尾差別遠大于互聯網，企業與國家、社會及地緣政治關系發生改變，科技中心主義引起警覺。

后程乏力現象、長創新內力不足問題可能浮現，信心增強同時2025須關注可持續性，AI發展實質來自生態能力、生態現象而非單點突破。以生態創新為創新觀進入視野。參見我專文《根問題-源認知-6基點：AI中國如何可持續發展》和《從一心煉丹到全生態競爭》。

經濟景氣、一級市場投資萎縮向產業深度傳導，科創領域需警惕生態斷層、負循環可能，資本金融閉環亟待打通，資本閉環是商業閉環不可或缺部分。

遍布二十多個領域的AI創作者經濟全面崛起，與環境底色形成明顯反差，成為攪動中國經濟的活力熱泉。參見我專文《創作者經濟崛起：智客攪熱中國經濟，AI催生發展新活力》。

就業沖擊轉瞬逼近，AI確定是史上多次科技革命以來第一次造成的失業大于創造的就業的科技革命，軟件業與程序員的痛苦，快速向其他人群逼近。沖擊之下是否會出現生態失衡需要密切關注。參見我專文《智能革命快社會轉型慢：人類智慧不能輸給時間鴻溝》。

AI、機器人、汽車成為新一輪中國威脅論的三個靶點，同時也是送料焦點，圍繞這三個領域的地緣角力最為膠著，高算力汽車SoC供應可能受限。

美對中可能從斷點脫鉤轉向生態抑制，通過改變供應鏈與供求關系，使得產業鏈、科技生態無法形成良性的正向循環，以此限制中國科技產業升維發展能力。進口之外芯片出口可能承壓。雙體系成型，產業市場正向循環的臨界點與大分流的分岔點同時到來。

并非基本政策取向發生改變，鼓勵發展的同時，從稅務、反內卷、反不正當競爭、反對濫用生態支配地位以及數據隱私等傳統角度，治理可能加杠桿，規范產業市場規訓企業行為，reset行業與其它行業各重關系。參見我專文《內卷真相：為什么平臺熱衷價格戰以至于走向僅退款，商家卻困在了流量里》、《比亞迪意欲何為》。此外，黑盒AI不是一個好的用戶體驗，從監管角度看，白盒AI是共同取向之一。

智能重塑出海，AI2.0賦能新出海，不僅提升科技含量與創新活力，且有助于告別資源成本價格外卷的傳統擴張范式，重新定位出海新力量在全球產業鏈分工與供應鏈位置，但思維觀念與文化精神重塑相對滯后，走出去的在地化生存發展之道仍需探索磨合。

業態面：AI向實從移動端爆發，Scaling Law持續，」超級」背后是極化

各方完成對AI2.0信心確認，大模型在多類場景實現可用高可用，投資與應用市場均進入加速擴增臨界點。放緩論、瓶頸論、泡沫論比以往任何時候都要大的時候， 頭部企業信心、決心和力度比以往任何時候都要大。參見我專文《非常確定2025年大模型應用進入大幅增長期》、《大模型爭議中的6點共識和趨向》。

移動端后發先至，實時語音自然交互體驗成熟力促手機越過PC率先起飛，億萬用戶高頻使用，DAU-時長-UP值變化顯著。

AI向實，To B角度微調、結合RAG與知識庫等對開源模型效果改善顯著，幻覺程度明顯減輕，行業垂直場景付諸規模實用。

部分閉源大模型企業也會推出開源模型，開源模型的開源力度階梯化，高階模型開源力度收縮，To B市場、PC及移動端成為開源力量倍增器，開源活力不減。

算力軍備競賽企穩但不會明顯放緩，國際頭部企業算力基礎設施投資金額在百億美金以上。十萬卡走向數十萬卡，甚至百萬卡架構也在準備中。國產算力成為國內采購主體，算力結構性過剩與不足同時存在，算力的總體利用率有待提高。

Scaling Law既未失效，也未放緩。LLM單位訓練單位推理的算力消耗與成本均顯著持續下降，但是多模態、視覺理解、空間智能的訓練與推理，思維連長思考等深度推理對數據與算力的需求在急劇增長，基于現實感知的萬物智能將導致算力與數據的指數級增長。數據枯竭從來都是偽命題，拋開合成數據，感知會打開數據新世界。參見我專文《不，Scaling Law不僅長期有效，而且世界才剛剛打開》、《AI革命是否失去動力，算力開始過剩了嗎》。

市場集中度快速提高，全球市場主要向Google、OpenAI、Meta、Anthropic、xAI、五家集中，Apple會加速自有端云模型研發迭代；中國市場集中過程相對緩和，百度、字節、騰訊、阿里優勢保持，華為會提速，月之暗面、智譜、幻方、科大訊飛、MiniMax、面壁、零一萬物等可能尋求差異化發展，部分企業可能尋求生態聯盟或重組合作，百川等繼續轉向垂直領域專業模型。小米、理想、榮耀等可能成為變局新勢力。CV背景AI1.0企業切入AI2.0的，生態影響與能見度不高。

超級入口成型的同時，蘋果稅也重新引起注視。跨國公司穿透國家市場壁壘的全球化利器，可能因為生態內Apps與開發者等合作伙伴對超級入口的抗拒而變鈍，通過Store抽稅模式的移動生態基石可能動搖。應用場景面向超級入口全程貫通之際，平臺與Apps可能開始構思動態實時的創新結算關系。但2025年這個時機略早。參見我專文《超級入口開始浮現》、《美WDC法官裁定Google違背反壟斷法律，不是終局》。

固態電池、智能駕駛SoC 等相關問題會讓各方意識到，中國新能源與智能汽車產業沒有護城河問題可能浮現。參見我專文《中國電動車不是沒有核心技術而是沒有護城河》。未來產業市場領導力主要來自能源、智能、形態、生態四要素。四要素都還在迭代過程中。如果不能快速升維就會被降維打擊。幾年后采用磷酸鐵鋰、三元鋰電池以及沒有高階智駕系統裝車的二手新能源車繼續大幅貶值，會是這個問題的注腳。汽車市場三個轉換加速進行：消費力/性價比轉換（消費在支出降級中需求升級），產品形態/產品力轉換（能源跨越形態跨越級別跨越），品牌心態轉換（造車新勢力和國產車認可度上升）。也關注智能體與座艙的場景化反。國產車態勢總體樂觀。

數智人算力基點從1000TOPS向10000TOS長期演進，目前達到1000TOPS的只是極少數人，但個人智能設備生態與未來的算力關系已經隱約可見。參見我專文《一個人的算力未來能有多？》。每個人都會有自己的IC也就是智腦，智腦又會是每個人自己的CP。手機、電腦、智能體、AI助手等，都是智腦的一部分。智腦是人成為智慧人的基礎，也是每個人成為超體個體的標配。

技術面：原理產生原力，AI范式轉移，AGI分無數次到來，2025年沒有一個AI Agent是真正的智能體

大模型底層原理升維成為頭部核心玩家著力重點，模型成本效率提高是跟跑型企業的著力重點。模型素能提升是線性觀察角度，模型原理變化背后是智能與世界關系的不斷重構，以及智能本身的范式轉移，原理產生原力。從長期演進角度看，LLM大語言模型是基座模型的第1范式，多模態基礎模型MFM是第2范式，物理世界與科學模型是第3范式，融合現實模型是第4范式，自主智能模型是第5范式，真正的世界模型是第6范式，越往4、5、6越遙遠。參見我專文《Ilya似乎困在了LLM里》、《原理之變：脈沖神經網絡是方向嗎》、《原力來自原理：AI圖像原理之變的6個特征》、《模型原理是「AI的第一性原理」》。

進取型的和有實力的中國大模型提供商，會密切關注跟進KAN、SNN、Mamba、TTT、Lory、CLLM、LANISTR、RL4VLM、VLA、LCM、MLLMs、LWM等原理不同層面和技術架構不同方面的變化，而不是以量化、蒸餾等帶來的算力與成本降低作為突破亮點，參見我專文《智能發展四象限》、《內場和外場，內卷和外卷》。

這一年引領型的前沿突破，將來自LWM之于空間智能、VLA之于智能駕駛、視覺理解之于具身智能、融合感知之于SICAS智能體的早期探索。感知理解、智能交互與行為能力是智能進化方向。參見我專文《從問答智能到行為智能，Pool是生發未來的新角度》、《現實感知來了，空間智能有了原生傳感基礎》。

站在每個最終用戶角度響應需求、統合進程、達成任務的AI Agent在2025年必然大熱，精調微調、模塊化、個性定制、可自然交互的AI Agent是AI2.0所有產品服務的最后一米，也是每個用戶輻射全網的智能半徑，更是深度整合其它應用尤其是互聯網服務并且OTT競爭對手形成超級入口的關鍵。從中長期看，AI Agent處于數字與現實交匯點這一戰略要地。主要平臺2025年在AI Agent方面必然重兵投入，快速演進產品，強力擠占市場。

但是2025年你不會看到哪怕一個真正的智能體，盡管從一開始智能體、AI Agent 就經常被混為一談，且幾乎所有AI Agent都被視為智能體。智能體在當下是個有名無實的偽概念，產品包裝和營銷鼓惑意味遠大于實際能力本身，但未來智能體不是概念，而是最赫赫然的智能形態的主流存在。智能體將是包括AI Agent、數字機器人、實體機器人乃至萬物智能場景下幾乎所有智能設備的完整形態，甚至是終極形態。萬物智能，實際指向萬物智能體。當下幾乎所有AI Agent都不符合智能體的基本特征和SICAS的行為能力模型。

無限代理是AI Agent與智能體的橋接，以通用基礎模型中作為腦能力底座，以對物理世界和數字世界的理解為基礎，以每個用戶的個性化場景和需求為基礎，進行持續交互、完成任務。但無限代理在實時感知、場景底層統合兩個部分的缺陷，使其與成為數字智能體的目標依然有相當距離。

盡管不斷有強烈沖擊輿論視聽的「新動作」，但是機器人2.0其實依然處于突破前夜，具身智能的基礎要件與能力尚在形成過程當中，尤其人形機器人2025年銷量見長但總量有限。四肢發達與小腦能力進步顯著，但大腦能力依然有待深度進化，LLM局部高可用和視覺理解會帶來短期增益，而具身智能的長期突破來自于智能體SICAS行為能力模型驅動下尤其在實時感知、智能交互這兩個部分的進步。

實際上不會有一個統一的、時間刻度清晰的AGI時刻，AGI是分無數次到來的，有無數個AGI時刻。參見我專文《AGI過程》。不同能力、角度、模態、任務、學科、行業、智能體的AGI時刻是不同的。等待一個時間唯一目標唯一通用智能大模型唯一的AGI時刻，無異于守株待兔、刻舟求劍。2025年從不同應用所能達到的可用水準角度，非已知的新穎任務的測評得分在95分以上以及超過人類在該領域表現的，都可以稱之為這個領域的AGI時刻。數學、編程最先可能達成這一目標。

專業模型、科學模型方面2025年將取得顯著進展，金融、醫療、教育、法律等領域以及AI4S不同模型的縱深拓展，是卓有成效的一年。參見我專文《科學的范式轉移正在真真切切發生》。相比人工智能，生物計算、腦機接口、量子計算不斷有新的亮點，但整體進展其實比較緩慢。

能源角度，美國重啟核能的同時發展小型核能供電站，中國局部考慮結構性過剩的風能、太陽能電力資源的合理配置和就地消納，但儲能調峰的成本效率問題一時難解。

產品面：腦能力驅動汽車等機器走向智能體，手機走向超級入口，人走向超級個體，AI Glass等新硬件涌現，網絡連接驅動場景之變，Web3.0組織結締

中國市場新能源上市新車中L2及以上智能輔助駕駛系統裝配率可能達到80%，新車中純電-增程-混動等新能源車總占比年度峰值可能達到60%-70%，但L3能力成為年度發展重點，以及用戶購車重點考慮因素，AEB響應范圍和成功率不夠高的短板問題亟待解決，與智駕系統深度整合勢在必然；所有AEB實際達不到車規級標準的L3都是偽L3。參見我專文《用戶和車企需要認知對齊》。

AI Glass2025年會火，百鏡大戰端倪初現，銷量達到智能手表早期水平。帶簡單非AR顯示的AI Glass價格低銷量占比高，有AR顯示的AI+AR的AIR Glass價格高數量少銷量占比低。Apple Atlas、Meta Orion等高成本AIR Glass難以正常面市。2025年看到的絕大部分產品會有過渡形態的感覺，但對形成一個可售賣可用產品來說已經基本夠了。添加簡單顯示的Ray-Ban改款和基于M4或M5芯片的AVP改款，體驗會有明顯改善。參見我專文《2025年AIR Glass的20個信號》和《AIR Glass才是智能眼鏡的主力方向》、《AIxAR=AIR》。

手機這個傳統物種的用戶體驗與獲得感的改變，2025年反倒可能是比較顯著的一年。從高通、榮耀、華為、Vivo、聯發科、小米包括ARM等企業的最新動作及蘋果相關傳聞來看，2025年會是智能手機大年，且有多場熱戰。AI顯而易見是第一戰場，超級入口又是AI的第一戰場，而語音自然交互的「嘴控」又是超級入口的第一戰場，目前大多只是類似新Siri而不是充分貫通了Apps的至少OpenAI的AVM水準的初體驗，豆包這方面體驗較好。AI操作系統，端側智能，NPU或者多元異構意義上的AI算力，是基礎，SoC走向PC級。強智能在C端的引爆從手機等移動設備開始。手機AI之爭，從拼AI核心能力開始，未來以拼生態能力決勝。但明年這場熱戰，不只戰AI，影像、跨屏、場景、折疊屏尤其三折疊也是焦點。個人認為沒有多張合成圖片Raw，沒有15+視頻動態范圍，沒有Log或視頻Raw，沒有到位的專業模式，沒有高畫質4K120P，沒有相當于10倍光學變焦的遠攝，不能算是影像真旗艦。手機形態逐步變化，會變到用戶對手機甚至會有新物種一般的「煥新」感覺。

AI2.0智能場景的極大拓展，來自手機無需改裝直連衛星上網，2025年是手機衛星互聯網元年（不是衛星互聯網元年）。參見我專文《手機衛星互聯網元年來了》、《衛星互聯網全球提速，中國進展到了哪一步》、《黑科技》書中衛星互聯網篇章。從衛星短訊、衛星電話到衛星上網，手機上星三年三級跳。不止Starlink一家對此有布局，但華為等中國企業還在測試或測試準備階段，初步達到組網標準的需要比薩天線的衛星上網。手機衛星互聯網星座組網勢在必行。智能終端與衛星之間的應用場景爆破，衛星導航、衛星短訊、衛星電話做不到，而智能手機直連衛星上網可以。

智能汽車SoC算力走向2000-3000TOPS，1000TOPS只是端到端走向VLA之際真正可用的L3的算力起跳點。汽車算力復用給個人和家庭作為算力基地，將與其移動能源中心功能一樣重要。參見我專文《機器人四重奏：Musk-Tesla-市場-生態在四個節奏上》。PC盒子化、盒子Mini化的盡頭是算力顆粒化。移動SoC算力已在走向口袋級PC。口袋里的AI CP（不是AI PC）不斷逼近現實。但用戶不會揣個盒子滿世界跑，Mini還是桌面場景，且相對而言只是中等性能產品。個人計算的未來形態會是「算力移動便攜+算力復用網絡+云端算力」，在個人算力網、家庭算力網基礎上，智駕汽車的上千TOPS級別的SoC成為個人-家庭可用算力。

OS的AI化與AI向OS進化，成為AI OS相向而行的兩條路徑。AI OS驅動的手機和PC帶來前所未有的體驗。這方面個人重點關注榮耀和iPhone，后者目前水準體驗50多分，到2025年底提升到六七十分有可能。參見我專文《值得為Apple Intelligence上手iPhone16嗎》、《Apple Intelligence的6個確定和6個不確定》。

200B也就是兩千億參數以上大模型在消費級單臺AI PC實現可運行（量化程度過大的不算），但2025年可能僅限于頂配的M4 Ultra芯片的Mac Studio能做到這一點。參見我專文《100B以內開源大模型個人可用了》、《1230億參數大模型上身》。

ASIC架構芯片在推理市場主流地位進一步確認，AI2.0得到信心確認AI應用急速擴增拉動推理算力需求相關投資顯著增長是一方面原因，需求規模大增顯著攤薄ASIC芯片迭代成本是另一方面原因，后者使得研發換代成本與算力效率一樣高的短板不再成為制約因素。這是博通等ASIC架構服務商受到關注的根本原因。有AI算力中心、云計算平臺、數據中心等業務的頭部企業，都自研或委托研發設計了自己的ASIC芯片，TPU、MTIA、Maia、Inferentia2等，沒有的也正在準備的路上。

Web3.0的發展會成為AI2.0的共生現象，可以理解為智能世界的要素網絡、生產關系和組織結締，區塊鏈是基礎設施里的基礎協議，未來是合約型社會。參見我專文《比特幣站上10萬美元見證歷史，6點看法》。如果數字加密貨幣角度的局部流動接口不可能，可能需要對Web3.0或者數字金融角度的某種特區或者實驗區進行早期思路探索。這方面不是大方向毫無必要，而是專割韭菜的老鼠屎太多了。

大模型演進的標桿方向，2025年可能主要還是要看o3、LCM和LWM。尤其是比o1的思維鏈長思考又更進一步的o3的深度推理，雖然需要消耗數十倍的算力，也需要更長的等待時間。o1 Pro的等待時間已達到幾分鐘之久。參見我專文《草莓意味：當AI開始思考》。o3在ARC-AGI測試中的水準大幅躍升，可能來自三個方面的進步：一是建立了比思維鏈更具整體感和動態調適能力的理解力（反過來支持和強化思維鏈），二是為每一項任務生成任務程序并且動態調適的能力（而不僅僅是思維鏈），三是思考與監督思考的能力，且機制和過程都更為復雜（而不是Mike Knoop所謂搜索）。三項能力疊加，解決未曾學習過的新問題的能力有了明顯進步，不過依然遠不足以達到解決傳統問題所能達到的閾值，但開啟的架構方向，其意義和潛力是當年AlexNet級別的。對此，平面思維會認為是思維鏈的進化，立體思維會認為是出現了比思維鏈更高維的整體思考能力。具象一點比喻大模型基座的腦能力進化，是一個「點線面體」逐步形成的過程。點是Token預測等，線是思維鏈等，面是皮層計算等，體是整體思維。而腦中的元，從Token置換為Patch或其它表征，是DiT-ViT-LCM-LWM們正在干的事，其實質是走出LLM，走出語言符號知識系統這個框，走出人類知識-經驗-方法-思維-感知的限制，對世界的感知理解回到現實本身。

企業面：透過新原理新形態新思維新問題，從底層邏輯看清這個世界到底在比拼什么以及需要什么

新原理范式：年度關注企業，首先是李飛飛的World Labs及其LWM大世界模型。雖然不是真正的世界模型，但她又一次引領了「讓未來發生」意義上的前沿探索，和辛頓在不同層面。World Labs對空間智能的探索不應只是被理解為3D視頻生成，而是走出基座模型的第二范式，探索第3范式在理解物理世界角度的早期雛形。理解世界從視覺理解、時空智能開始。相比傳統物理引擎，走向無形之形，才可能極大拓展泛化邊界，并且長期而言反倒比目前圖形工作站物理引擎建模、粒子渲染之類的做法更高效甚至也更節省算力。理解4D時空世界方面DiT、ViT比純Transformer的LLM走得更遠，Veo比Sora走得更遠，LWM比MLLMs走得更遠。如此不斷迭代，走出語言符號知識系統，深感物理世界，融合虛擬與現實，才可能涌現不是物理引擎的物理引擎。如果人類可解釋可方程可計算可建模然后AI才能夠如法炮制，便失去了智能涌現的意義，也失去了涌現的可能。先有世界后有感知與數據然后有理解，且有底律也是基于理解反向發現一些底律，這也是AI4S科學新范式的重要特征。參見我專文《突破預設進入發現與創造新范式是AI的實質意義》、《世界模擬器才是AGI終局，12態勢預測》。

關注Google，最有可能2025年在某個重要領域超越OpenAI的企業，實際上Veo2已經超越了Sora。但搜索將是2025年受到AI最大沖擊的業務，搜索巨頭會不會被翻盤有懸念。

關注微軟，因為超級智能與超級平臺合體最有可能在2025年進一步引起平臺濫用支配地位、壟斷角度問題的企業。

關注字節，AI、算法、流量生態而不是TikTok角度，字節或許是2025年最有可能同時面臨較大內部外部壓力的企業，豆包能不能從移動端顛覆競爭對手的市場地位也值得持續觀察。

關注宇樹，全網刷屏的四足四輪機器狗產品B2-W已經可以飛檐走壁了，但我們更想了解其大腦能做到什么水準。我即將參加的CES2024，估計還是人型、四足、家庭、服務、物流機器人最吸睛，不過翻跟頭、拿東西之類的動作表演，已經不應該是今年的重點了。參見專文《CES2025我重點關注這8類產品技術》、《走向第二曲線：未來漸次發生，為何依然需要重新想像》。

關注理想、小鵬、蔚來和華為，在向端到端、大模型上車過程中，誰的智能駕駛系統會表現出更高素能，誰率先做出真正的L3+，誰又會吹牛說自己率先實現了L4，誰能將大模型的水準提升到現實理解而不僅僅是行車視覺理解的維度。對于類似Transformer+BEV的FSD V13的架構來說，L3甚至L3+已經觸手可及，努努力大家都能做到。參見我專文《L3熟了，就在今年，但12個信號之外可能還有意外》。所以這個階段忽然出現一個情況，大家都有機會，并不是非得用華為不可。但是到L4可能就不好說了，一是場景可能性無限放大，法規與社會對安全系數的嚴苛度必然比L3高出不少，合格的系統和過不了關的系統，安全系數可能零點幾的差別。不過到L4不僅技術還遠，公共政策距離也不近。2025年，公共道路對自動駕駛的開放幅度必然有限。參見我專文《Waymo加速進入「奇點」，自動駕駛的中國節奏不可滯后》。汽車的智能這個部分，會垂直統合還是橫向產業分層，目前實質上處在這樣一個十字路口。最終可能還是術業有專攻，一個企業做不了也做不好全部。

關注敢于做產品形態新物種的企業，關注奇瑞勁云、起亞PV5、小鵬陸地航母這些新物種。不過低空經濟雷聲大雨點小，阻力比決心大，想法比辦法多，尤其新能源載人飛行器可能會面臨入市不暢局面。

關注阿里云及其千問而不是幻方DeepSeek。包括Mistral和llama在內，個人一直逢開源大模型必贊，但DeepSeek成本效率就像機器人的四肢發達一樣不是個人重點關注方向，用已有模型反芻的數據投喂自己的模型，水準不可能超越已有模型。更深層原因我做過專文分析，大模型現在是兩條曲線交織的雙螺旋進化。向上走的曲線，追求整理感知理解行為能力的通用智能，拼整體理解意義上的腦能力，思考和監督思考，視覺在內的整體理解，空間智能等現實模型，物理等科學模型，多模態更不在話下。思維鏈、皮層計算、不同模型原理探索是當下前沿探索的核心。向下走的曲線，提升數據質量，訓練意義上的量效比，算力能效比，大幅降低推理成本。這個領域有捷徑但沒有彎道超車，有后發成本優勢但沒有后發領先優勢，AGI路線更是只能取巧沒有投機。向上曲線的模型思考長度速度整體度、多模態、感知思考與行為能力合一等方向，只可能將算力需求拉升到新高度。向下曲線對成本效率有改變，但對捧得AGI圣杯的貢獻可以忽略。參見《為什么DeepSeek-V3的火爆不宜過高評價》、《我提出了一個「量效比」的概念》、《大模型發展四定律之下：閉源和開源模型未來誰會更領先》。此處不再贅述。開源大模型接下來也考驗生態內力、后程發力。希望國產開源大模型，接下來在多模態、語音交互、視覺理解、空間智能等方面也能持續跟上。

關注xAI，希望有后來巨上的奇跡，能夠以開源同時改變開源和閉源競爭格局，盡管概率貌似不大。關注英偉達，AI設計AI芯片的階段都到來了，英偉達的挑戰者還是沒有出現？AMD、博通只是不同角度的平替，挑戰不了地位，更挑戰不了英偉達從硬件到軟件從訓練推理到智能汽車和機器人等全線SoC布局。但AI芯片的投資熱度還在持續，Groq挑戰英偉達沒戲，不影響十幾個Cerebras迎面而來。參見我專文《世界需要下下下一個英偉達》、《越來越有挑戰者出現的意味，只是還不夠清晰》、《長創新：英偉達登頂的底層邏輯，讓我們看清什么》。

關注Meta和Apple，希望llama4能有驚喜，Orion能有公開市場銷售版而不是只提供給極少數開發者，希望Apple Atlas遠比AVP驚艷，當然AVP趕快更新一下也好。

走向2025：比AI更重要的事是人類群體智能，新三觀、五種力量和十個關系

通過「2025年智能世界的50個可能」，我們對AI2.0的生態、業態、技術、產品、企業進行了一次全景觀察和系統預判。但是這世界還有比AI更重要的事，那就是人類群體智能——人類如何面對這場已然來臨的確定性海嘯，如何面對人工智能科技革命對各個領域的沖擊，比人工智能更重要的人類的集體智慧在哪里。

AI確定是史上多次科技革命以來第一次造成的失業大于創造的就業的科技革命。我轉發《新智元》文章時分享在朋友圈的這一觀點，清華大學教授沈陽看到后，用一分鐘瞬時增強模式了一篇AI評論。關鍵問題提煉得非常精準，尤其快與慢的結構性矛盾，AI比人看得更清楚。

有問題的不是科技革命，而是科技革命與社會轉型之間巨大的時間差。僅就快與慢這一點，可能就足以掀翻桌子并且沒有足夠時間去互相理論。歷史上哪一次由科技而社會的革命不是驚心動魄？！所以發展要有科技創新意識，治理要有市場經濟意識，商業要有社會生態意識。只盯著自己眼前事，歷史只會重復，且此題無解。

走向奇點一定程度上也是走向沸點。全球化重塑、國際關系重構、經濟競爭與下行挑戰、地緣沖突、種族與文化矛盾等，與IT、AI生態化反，成為可能導致熵增的「加熱器」。人類社會如同持續加熱的能量體，能量生態里的溫度與個體能級不斷升高，個體與群體都更為活躍。傳統組織、秩序、規則、關系越來越不適應，「社會容器」承載和容納社會活動的有效性面臨考驗。

對這場變革，可能需要有更充分的預期和心理準備。面對確定性海嘯，如何行穩致遠？五種力量影響走向，一是智能科技的創新發展原力，二是企業的覺（悟）力，三是國際國內治理規則的約束和推動力，四是需求引力，五是個人和輿論出于權益保護而對智能及相關企業施加的壓力。未來的深處，這五種力量都需要有科技「新三觀」，創新未來觀、科技價值觀和智能發展觀。新三觀需要以人為本。以人為本的智能發展，需要處理好AI時代的10大關系 1.發展與規范的關系：.加速與對齊的關系：3.集中與分布的關系：4.數據與隱私的關系：5.開放合作與生態保護的關系；6.彼此競爭與共同發展之間的關系；7.智能科技與傳統產業之間的關系；8.效率與公平的關系；9.技治與政治的關系；10.科技與倫理道德的關系。參見我專文《辛頓之憂：拿什么面對加速變革的動蕩未來》、《人類群體智能比人工智能問題更緊要》、《超級智能的9個奧本海默時刻》。

以人為本的群體智慧有助于實現智能普慧，讓AI成為互利共贏的科技變革，讓這場確定性海嘯成為不會熵增的共同發展。

作者介紹

胡延平，IT前沿創新與智能科技產業研究專家。

《全球創新前沿科技地圖》及相關研究項目主導者。歷任《互聯網周刊》總編、中國互聯網協會交流發展中心主任等媒體與行業機構職務，曾創始DCCI互聯網數據中心與未來智庫等。Futurelabs未來實驗室等多個智庫首席專家或專家。信息社會50人論壇成員。《數字藍皮書》等書作者、《黑科技》等書共同作者。

持續多年對科技前沿、產業經濟、硬件與軟件產品技術服務等進行統合研究，實現宏觀趨勢洞察、中觀研究分析、微觀數據模型的有機結合。創立SICAS等多個得到廣泛使用的研究模型 ，提出新IT第四產業等多個新概念，發表多篇相關文章。