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2025年AI大潮將涌向何方

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2025年AI大潮將涌向何方

二十條預測。

文|壹娛觀察 鄭亦久

2024年的AI發展無疑是跌宕起伏的,從OpenAI的“宮斗”到Claude的異軍突起,從谷歌的Gemini煥新登場到Meta的開源策略,無不彰顯著這個行業的活力與變數。

國內AI賽道同樣熱鬧非凡。從百度文心一言的高調問世到泯然眾人,到阿里通義千問對電商場景的深度改造,到騰訊混元的穩扎穩打,以及從字節跳動憑借豆包的后發制人,國內科技巨頭們正在用自己的方式詮釋AI發展之道。

更值得關注的是,以站在Kimi背后的月之暗面為首的國內AI創業“六小虎”,也在用自己的單點突圍為行業注入新的活力。

站在2025年的門檻上,普通人既能看到AI技術的巨大進步,整個行業也感受到商業化落地的緊迫感。

在經歷了2023年的狂熱和2024年的理性沉淀后,2025年的AI行業將迎來一個更加務實的發展階段——大模型不再是簡單的比拼參數量級,而是轉向了更加注重實際應用效果和商業價值的方向。無論是多模態能力的進化,還是C端應用的百花齊放,都預示著AI正在真正走進普通人的日常生活。

《她》劇照

與此同時,隨著行業的快速發展,我們也看到了一些值得關注的趨勢:資本的集中化、創業環境的艱難、以及技術門檻的提升。這些挑戰和機遇并存的態勢,正在重塑整個AI產業的格局。

以下幾點則很可能是2025年AI行業會呈現出關鍵趨勢。

01 大模型走向多模態,應用場景更加多元化

從GPT-4和Gemini開始展現出強大的多模態理解能力,標志著AI正在突破單一模態的限制,向著類人認知方式邁進。這些模型能夠同時處理文本、圖像、音頻和視頻,為新一代AI應用奠定基礎。

國內各家大模型也都開始著重于將多模態理解能力和本身業務進行整合。

像是百度的文心一言更多還是從搜索入手,并且通過百度文庫實現了側面突破;阿里通義千問在電商場景的應用最為深入,已實現商品圖文互譯、視覺導購和智能推薦等功能;甚至就連一向被認為非技術向的平臺如小紅書,如今也在考慮自研大模型用于其搜索和內容創作中。

 

文心一言AI搜索功能

另外,字節跳動的豆包依托抖音海量數據,在視頻內容理解和生成方面形成獨特優勢,能實現智能剪輯、內容增強等高級功能;騰訊正在游戲和社交場景深化多模態應用,包括虛擬角色生成、場景重建等創新功能……巨頭們讓大模型進一步成為自身核心業務的最強輔助。

預測

1、電商平臺將實現從圖文導購到沉浸式購物體驗的跨越,多模態技術將重構整個種草到決策過程;

2、短視頻平臺的AI創作流程將從簡單的剪輯工具升級為從文案甚至到畫面的全方位創作助手,進一步降低內容創作門檻;

3、專業設計領域將實現從輔助工具到協作伙伴的轉變,AI極大概率會參與設計全流程。

02 C端大模型應用百花齊放,重構人機交互范式

消費級AI應用正在經歷一次深刻的交互范式革新。

不同于過去基于指令的人機交互模式,新一代AI助手更強調自然對話和情境理解,它們能夠理解用戶的潛在需求,提供更符合個人習慣的服務。

這種轉變使得AI從單純的工具轉變為一個能夠持續陪伴和理解用戶的智能伙伴。以豆包和Kimi為首的大模型智能助手的月活躍用戶持續增長,同時應用場景不斷擴展。

AI產品榜·12月應用榜

其次,AI生成內容正在從簡單的文本擴展到更豐富的多模態形式。

以快手的可靈為例,文生視頻技術的突破不僅降低了普通用戶的創作門檻,更開始影響專業創作領域。跨界融合預示著AI創作工具將逐步打通普通用戶和專業創作者的邊界,形成更完整的創作生態。

最后,C端AI應用的競爭格局也在發生變化。

不同于To B市場的資源集中化,C端應用呈現出更加多元化的發展態勢。各家產品基于自身優勢,在不同場景下構建差異化競爭力,這種良性競爭正推動整個行業的創新和進步。用戶也因此獲得了更多元化的選擇,能夠根據自身需求選擇最適合的AI助手。

預測

1、用戶交互將更加自然和個性化,理解用戶意圖更加準確;

2、垂直場景的專業服務能力將顯著增強,解決實際問題的效率提升;

3、跨平臺的協同體驗將更加流暢,數字助手將無處不在;

4、本土化的服務優勢將更加明顯,更好滿足中國用戶習慣。

03 大模型創業公司將會越發艱難,AI寡頭化趨勢加劇

資本層面,無論是中國,還是美國,基礎大模型的資金流向越發集中化,以美國為例,OpenAI、Anthropic之外,或許只有xAI這一家真正意義的“創業公司”了。

原因也不復雜,大模型預訓練是一個相當燒錢的領域,在經歷了兩年的燒錢之后,資本市場已經不愿意為此賣單。這在國內市場也已經逐漸成為了共識,很多投資機構寧可投AI應用也不愿意碰基礎模型。

而在產品層面,相比于美國成熟的SaaS市場,國內企業市場非常薄弱,傳統云計算公司——阿里云、華為云、騰訊云——之外的市場更是小且碎片化,留給大模型創業公司變現的空間非常小。

《2024年中國SaaS行業市場規模與發展趨勢分析》

因此,即便是像Kimi這樣的明星AI創業公司,也勢必在2025年拿出更多有效的成果,不僅是要更多的找到“錢”,同時也要盡快的掙到錢。畢竟李開復老師的零一萬物已經率先撐不住,在新年伊始就選擇與阿里云進行了“深度”合作。

預測

1、基礎模型領域資本向頭部公司極度集中,新創業公司難以獲得大規模融資;

2、云服務商在中國To B市場占主導,AI創業公司需要尋找細分場景突破;

3、資本更青睞有明確商業化路徑的AI應用層創新,而非基礎模型研發。

04 AI生成內容(AIGC)爆發式增長,重塑內容生產模式

AIGC工具在創意領域的應用持續深化,從文本到多媒體內容的生成能力不斷提升,創作效率和質量顯著提高。

字節跳動為抖音創作者推出一站式AI創作工具鏈,特別是被視為重點項目的剪映,如今也在進一步集成AIGC功能,使其能夠顯著提升內容生產效率;騰訊則更多在游戲領域發力,借助混元大模型推出AI輔助開發平臺,支持場景生成、角色設計和劇情創作。

混元大模型圖像生成

而像快手、智譜、愛詩科技則都在加碼視頻生成產品,隨著相關產品的持續迭代優化以及成本下降,使用AIGC工具開始直接進行影視級的內容創作將會被快速提上日程。

預測

1、創作工具將從單一功能向創意協作平臺升級,重構內容生產流程;

2、商業內容生成將實現規模化定制,品牌營銷效率顯著提升;

3、游戲內容制作將大幅提效,開發周期明顯縮短;

4、個人創作者將擁有專業級內容制作能力,重塑創作者經濟。

05 AI智能硬件加速迭代,AR/VR等設備迎來新機遇

新一代AI芯片和傳感器技術推動智能硬件升級,AR/VR設備向更輕量化、智能化方向發展。

首先,大模型的發展正在重塑智能硬件的產品形態。

隨著模型推理效率的提升和邊緣計算能力的增強,越來越多的AI能力可以被整合到終端設備中。這種變革不僅提升了設備的智能水平,更重要的是能夠在保護隱私的前提下提供更加個性化的服務體驗。

其次,AR/VR設備正迎來與AI深度融合的關鍵機遇期。

圖源:網絡

大模型帶來的自然語言理解和多模態交互能力,可以極大地改善AR/VR設備的使用體驗。用戶可以通過更自然的語音指令和手勢來控制設備,AI則能夠實時理解用戶意圖并提供符合場景的交互反饋。

這種結合將推動AR/VR設備從單純的顯示終端向真正的“智能伙伴”轉變,這也是今年CES上的一個重點硬件方向,Ropet、Mirumi、Romy、AI Me等等產品都在主攻這一領域。有意思的是,2025年恰好是《她》這部電影設定的時間背景,可以說今年或許真的有望見到類似的硬件登場。

Ropet主打AI陪伴的硬件機器人

最后,智能硬件生態正在形成新的創新周期。

從智能音箱到AR眼鏡,從可穿戴設備到智能家居,AI帶來的智能化浪潮正在催生新的硬件品類和使用場景。從蘋果到Meta以及號稱推出了全球首款主動式AI眼鏡的Halliday,再到國內的字節、小米、XREAL等公司,如今幾乎都在清一色的押注以眼鏡為載體的AI智能硬件。

預測

1、AR眼鏡將成為重要的人機交互入口,應用場景不斷擴展;

2、AI機器人將在特定場景實現規模化應用;

3、智能家居設備的互聯互通水平將顯著提升。

06 大模型越來越“小”,但能力不降反升

“越來越小的大模型”并非行業停滯不前的表現,需要厘清其中的一些可能原因。

其一,隨著大模型產品需求的增長,推理需求的增速急速上升,由于大模型不符合規模定律,無法在擴大應用規模的同時,大幅降低成本,所以,包括OpenAI在內的公司不得不調整訓練與推理的預算分配,使得大模型的參數規模增長放緩。

其二,業界開始使用蒸餾技術,使小參數模型具有更強的性能,比如使用大模型生成高質量合成數據集訓練小模型等方式,使得一些小參數的模型擁有不錯的表現。這也是去年年末幻方量化旗下的DeepSeek公司宣布發布全新系列模型DeepSeek-V3首個版本并開源后,讓全球驚嘆的地方:即便在有限算力預算上進行模型預訓練的成果也并不會太差。

其三,Test-time compute scaling(測試時計算縮放)開始流行,過去模型“足夠快”的標準是人類閱讀速度,而隨著上下文推理方法的改進,在推理過程中進行更多、更低延遲的token生成變得更有價值,為了提高復雜推理性能,OpenAI、Anthropic等公司開始積極地縮小模型規模。

預測

1、隨著更強大的計算硬件出現,下一代的“大模型”參數規模會變得更大,并帶來能力的大幅提升;

2、小模型(100 億參數以下)能力越來越強,成為用戶在絕大多數場景中的主流模型服務。

結論

展望2025年,AI行業的發展將呈現出更加清晰的分化態勢。

一方面是頭部企業在基礎模型領域的持續深耕,另一方面則是垂直領域應用的蓬勃發展。分化背后并不意味著行業開始走向分叉,而是開始形成一種良性的產業分工,最終將推動整個AI行業向著更可持續的方向發展。

對于國內平臺而言,2025年既是挑戰也是機遇。在保持技術創新的同時,如何找準商業化突破口,如何在全球AI競爭中確立自己的優勢地位,都是需要深入思考和積極探索的方向。

可以確定的是,AI技術的演進必將從2025年開始為不同行業的轉型和向前提供全新的勢能。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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2025年AI大潮將涌向何方

二十條預測。

文|壹娛觀察 鄭亦久

2024年的AI發展無疑是跌宕起伏的,從OpenAI的“宮斗”到Claude的異軍突起,從谷歌的Gemini煥新登場到Meta的開源策略,無不彰顯著這個行業的活力與變數。

國內AI賽道同樣熱鬧非凡。從百度文心一言的高調問世到泯然眾人,到阿里通義千問對電商場景的深度改造,到騰訊混元的穩扎穩打,以及從字節跳動憑借豆包的后發制人,國內科技巨頭們正在用自己的方式詮釋AI發展之道。

更值得關注的是,以站在Kimi背后的月之暗面為首的國內AI創業“六小虎”,也在用自己的單點突圍為行業注入新的活力。

站在2025年的門檻上,普通人既能看到AI技術的巨大進步,整個行業也感受到商業化落地的緊迫感。

在經歷了2023年的狂熱和2024年的理性沉淀后,2025年的AI行業將迎來一個更加務實的發展階段——大模型不再是簡單的比拼參數量級,而是轉向了更加注重實際應用效果和商業價值的方向。無論是多模態能力的進化,還是C端應用的百花齊放,都預示著AI正在真正走進普通人的日常生活。

《她》劇照

與此同時,隨著行業的快速發展,我們也看到了一些值得關注的趨勢:資本的集中化、創業環境的艱難、以及技術門檻的提升。這些挑戰和機遇并存的態勢,正在重塑整個AI產業的格局。

以下幾點則很可能是2025年AI行業會呈現出關鍵趨勢。

01 大模型走向多模態,應用場景更加多元化

從GPT-4和Gemini開始展現出強大的多模態理解能力,標志著AI正在突破單一模態的限制,向著類人認知方式邁進。這些模型能夠同時處理文本、圖像、音頻和視頻,為新一代AI應用奠定基礎。

國內各家大模型也都開始著重于將多模態理解能力和本身業務進行整合。

像是百度的文心一言更多還是從搜索入手,并且通過百度文庫實現了側面突破;阿里通義千問在電商場景的應用最為深入,已實現商品圖文互譯、視覺導購和智能推薦等功能;甚至就連一向被認為非技術向的平臺如小紅書,如今也在考慮自研大模型用于其搜索和內容創作中。

 

文心一言AI搜索功能

另外,字節跳動的豆包依托抖音海量數據,在視頻內容理解和生成方面形成獨特優勢,能實現智能剪輯、內容增強等高級功能;騰訊正在游戲和社交場景深化多模態應用,包括虛擬角色生成、場景重建等創新功能……巨頭們讓大模型進一步成為自身核心業務的最強輔助。

預測

1、電商平臺將實現從圖文導購到沉浸式購物體驗的跨越,多模態技術將重構整個種草到決策過程;

2、短視頻平臺的AI創作流程將從簡單的剪輯工具升級為從文案甚至到畫面的全方位創作助手,進一步降低內容創作門檻;

3、專業設計領域將實現從輔助工具到協作伙伴的轉變,AI極大概率會參與設計全流程。

02 C端大模型應用百花齊放,重構人機交互范式

消費級AI應用正在經歷一次深刻的交互范式革新。

不同于過去基于指令的人機交互模式,新一代AI助手更強調自然對話和情境理解,它們能夠理解用戶的潛在需求,提供更符合個人習慣的服務。

這種轉變使得AI從單純的工具轉變為一個能夠持續陪伴和理解用戶的智能伙伴。以豆包和Kimi為首的大模型智能助手的月活躍用戶持續增長,同時應用場景不斷擴展。

AI產品榜·12月應用榜

其次,AI生成內容正在從簡單的文本擴展到更豐富的多模態形式。

以快手的可靈為例,文生視頻技術的突破不僅降低了普通用戶的創作門檻,更開始影響專業創作領域。跨界融合預示著AI創作工具將逐步打通普通用戶和專業創作者的邊界,形成更完整的創作生態。

最后,C端AI應用的競爭格局也在發生變化。

不同于To B市場的資源集中化,C端應用呈現出更加多元化的發展態勢。各家產品基于自身優勢,在不同場景下構建差異化競爭力,這種良性競爭正推動整個行業的創新和進步。用戶也因此獲得了更多元化的選擇,能夠根據自身需求選擇最適合的AI助手。

預測

1、用戶交互將更加自然和個性化,理解用戶意圖更加準確;

2、垂直場景的專業服務能力將顯著增強,解決實際問題的效率提升;

3、跨平臺的協同體驗將更加流暢,數字助手將無處不在;

4、本土化的服務優勢將更加明顯,更好滿足中國用戶習慣。

03 大模型創業公司將會越發艱難,AI寡頭化趨勢加劇

資本層面,無論是中國,還是美國,基礎大模型的資金流向越發集中化,以美國為例,OpenAI、Anthropic之外,或許只有xAI這一家真正意義的“創業公司”了。

原因也不復雜,大模型預訓練是一個相當燒錢的領域,在經歷了兩年的燒錢之后,資本市場已經不愿意為此賣單。這在國內市場也已經逐漸成為了共識,很多投資機構寧可投AI應用也不愿意碰基礎模型。

而在產品層面,相比于美國成熟的SaaS市場,國內企業市場非常薄弱,傳統云計算公司——阿里云、華為云、騰訊云——之外的市場更是小且碎片化,留給大模型創業公司變現的空間非常小。

《2024年中國SaaS行業市場規模與發展趨勢分析》

因此,即便是像Kimi這樣的明星AI創業公司,也勢必在2025年拿出更多有效的成果,不僅是要更多的找到“錢”,同時也要盡快的掙到錢。畢竟李開復老師的零一萬物已經率先撐不住,在新年伊始就選擇與阿里云進行了“深度”合作。

預測

1、基礎模型領域資本向頭部公司極度集中,新創業公司難以獲得大規模融資;

2、云服務商在中國To B市場占主導,AI創業公司需要尋找細分場景突破;

3、資本更青睞有明確商業化路徑的AI應用層創新,而非基礎模型研發。

04 AI生成內容(AIGC)爆發式增長,重塑內容生產模式

AIGC工具在創意領域的應用持續深化,從文本到多媒體內容的生成能力不斷提升,創作效率和質量顯著提高。

字節跳動為抖音創作者推出一站式AI創作工具鏈,特別是被視為重點項目的剪映,如今也在進一步集成AIGC功能,使其能夠顯著提升內容生產效率;騰訊則更多在游戲領域發力,借助混元大模型推出AI輔助開發平臺,支持場景生成、角色設計和劇情創作。

混元大模型圖像生成

而像快手、智譜、愛詩科技則都在加碼視頻生成產品,隨著相關產品的持續迭代優化以及成本下降,使用AIGC工具開始直接進行影視級的內容創作將會被快速提上日程。

預測

1、創作工具將從單一功能向創意協作平臺升級,重構內容生產流程;

2、商業內容生成將實現規模化定制,品牌營銷效率顯著提升;

3、游戲內容制作將大幅提效,開發周期明顯縮短;

4、個人創作者將擁有專業級內容制作能力,重塑創作者經濟。

05 AI智能硬件加速迭代,AR/VR等設備迎來新機遇

新一代AI芯片和傳感器技術推動智能硬件升級,AR/VR設備向更輕量化、智能化方向發展。

首先,大模型的發展正在重塑智能硬件的產品形態。

隨著模型推理效率的提升和邊緣計算能力的增強,越來越多的AI能力可以被整合到終端設備中。這種變革不僅提升了設備的智能水平,更重要的是能夠在保護隱私的前提下提供更加個性化的服務體驗。

其次,AR/VR設備正迎來與AI深度融合的關鍵機遇期。

圖源:網絡

大模型帶來的自然語言理解和多模態交互能力,可以極大地改善AR/VR設備的使用體驗。用戶可以通過更自然的語音指令和手勢來控制設備,AI則能夠實時理解用戶意圖并提供符合場景的交互反饋。

這種結合將推動AR/VR設備從單純的顯示終端向真正的“智能伙伴”轉變,這也是今年CES上的一個重點硬件方向,Ropet、Mirumi、Romy、AI Me等等產品都在主攻這一領域。有意思的是,2025年恰好是《她》這部電影設定的時間背景,可以說今年或許真的有望見到類似的硬件登場。

Ropet主打AI陪伴的硬件機器人

最后,智能硬件生態正在形成新的創新周期。

從智能音箱到AR眼鏡,從可穿戴設備到智能家居,AI帶來的智能化浪潮正在催生新的硬件品類和使用場景。從蘋果到Meta以及號稱推出了全球首款主動式AI眼鏡的Halliday,再到國內的字節、小米、XREAL等公司,如今幾乎都在清一色的押注以眼鏡為載體的AI智能硬件。

預測

1、AR眼鏡將成為重要的人機交互入口,應用場景不斷擴展;

2、AI機器人將在特定場景實現規模化應用;

3、智能家居設備的互聯互通水平將顯著提升。

06 大模型越來越“小”,但能力不降反升

“越來越小的大模型”并非行業停滯不前的表現,需要厘清其中的一些可能原因。

其一,隨著大模型產品需求的增長,推理需求的增速急速上升,由于大模型不符合規模定律,無法在擴大應用規模的同時,大幅降低成本,所以,包括OpenAI在內的公司不得不調整訓練與推理的預算分配,使得大模型的參數規模增長放緩。

其二,業界開始使用蒸餾技術,使小參數模型具有更強的性能,比如使用大模型生成高質量合成數據集訓練小模型等方式,使得一些小參數的模型擁有不錯的表現。這也是去年年末幻方量化旗下的DeepSeek公司宣布發布全新系列模型DeepSeek-V3首個版本并開源后,讓全球驚嘆的地方:即便在有限算力預算上進行模型預訓練的成果也并不會太差。

其三,Test-time compute scaling(測試時計算縮放)開始流行,過去模型“足夠快”的標準是人類閱讀速度,而隨著上下文推理方法的改進,在推理過程中進行更多、更低延遲的token生成變得更有價值,為了提高復雜推理性能,OpenAI、Anthropic等公司開始積極地縮小模型規模。

預測

1、隨著更強大的計算硬件出現,下一代的“大模型”參數規模會變得更大,并帶來能力的大幅提升;

2、小模型(100 億參數以下)能力越來越強,成為用戶在絕大多數場景中的主流模型服務。

結論

展望2025年,AI行業的發展將呈現出更加清晰的分化態勢。

一方面是頭部企業在基礎模型領域的持續深耕,另一方面則是垂直領域應用的蓬勃發展。分化背后并不意味著行業開始走向分叉,而是開始形成一種良性的產業分工,最終將推動整個AI行業向著更可持續的方向發展。

對于國內平臺而言,2025年既是挑戰也是機遇。在保持技術創新的同時,如何找準商業化突破口,如何在全球AI競爭中確立自己的優勢地位,都是需要深入思考和積極探索的方向。

可以確定的是,AI技術的演進必將從2025年開始為不同行業的轉型和向前提供全新的勢能。

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