2025人工智能产业30条判断
1. 过去一年，AI发生了什么？
2. 此刻：轰然成势，万象归一
2.1 轰然成势，万象归一
2.2 “轰然成势”，是能量的临界；“万象归一”，是秩序的自觉
3. 定义：“默认式AI（Default AI）”
3.1 概念定义：默认式AI（Default AI）
“默认式AI”（Default AI）：无需用户主动选择或感知，默认存在、默认开启的人工智能形态。
3.2 默认即智能：智能成为常态，AI走向日用而不觉
3.3 默认式AI特征：关闭才是例外，不用才是例外，不会才是例外
3.4 AI社会化三阶段：工具式AI→伴随式AI→默认式AI
4. 2025年全球人工智能发展趋势30条判断
4.1 技术趋势
【判断1】“智能基线”的提升：仍是AI本质驱动力，AI正在九个维度变得更强
【判断2】BeyondTransformer：“架构级”探索仍在继续，但仍未撼动Transformer地位
【判断3】智能与智能体互相锻造：智能赋予行动以可能，行动回馈智能以演化
【判断4】智能体与世界模型“同源同宗”：当智能体足够强，世界模型就出来了
【判断6】下半场开启：“AI胜负手”从“训练更强”走向“定义更好”
【判断7】大模型开启“性价比”叙事：从“堆规模”到“挤水分”，“每单位智能成本”成为赛道新基准
【判断9】AI打破“分科”壁垒：从“Science+AI”走向“AI+Science”，AI在跨领域寻找答案
【判断10】原生多模态：从拼接方案走向“原生统一”，是走向AGI的必由之路
【判断11】具身智能大模型：架构并未收敛，虽然端到端VLA火爆，但尚未形成具身版本的“Transformer”
4.2 产品趋势
【判断12】AI即系统：AI正在“操作系统化”，成为第一调度实体
【判断13】“无头商业”崛起：AI正在成为所有软件的默认能力
【判断16】“AI就绪型数据”：决定企业智能化上限的不再是模型，而是数据底座
【判断17】Data&AI数据基础设施：一体化架构成为大型企业拥抱AI的关键投入
【判断21】AgentInfra：成为智能体时代的操作系统和数字底座
4.3 产业趋势
【判断22】大模型商业主战场的分岔：B端竞逐“自动化中枢”，C端争夺“超级入口”与生态
【判断23】AI价值度量衡变化：“算得过来的ROI”改变AI软件商业模式
【判断25】具身智能：初步进入产业化阶段，物理AI走向应用拐点
4.4 社会趋势
【判断27】就业影响的分化：AI重塑劳动力结构，初级员工面临工作危机
【判断28】企业级Agent的终极潜力：提升整个组织的“管理科学”
【判断29】AI安全：从“打补丁”走向“原生设计”，从“单点防护”走向“全栈治理”
【判断30】大脑的隐忧：AI导致“认知负债（Cognitive Debt）”，让人变“笨”
5. 反思：智能的诅咒
5.1 智能的诅咒：人类失去角色
5.2 “以人为本的AI”
5.3 真正的考题不是“如何让机器更聪明”，而是“如何让聪明的机器继续需要人”
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