麻省理工科技評論：2025年AI五大趨勢

隨着人工智能技術的迅猛發展，對其未來“走向”的準確預測變得尤爲複雜。儘管如此，鑑於人工智能正在深刻地改變着各行各業，持續關注並理解其發展趨勢對於科技從業者、研究學者以及行業分析師來說至關重要。

2025年，預計人工智能將在衆多領域扮演更加核心的角色，推動生產力提升和行業創新。除了智能體和高效語言模型的持續進步之外，以下五個人工智能產業的發展趨勢將塑造整個行業格局。

01

生成式虛擬“遊樂場”將嶄露頭角

回顧人工智能內容生成領域的發展軌跡，2023年見證了生成圖像技術的流行。到了2024年，生成視頻技術實現了突破性進展。預計在2025年，生成式虛擬世界技術將成爲新的社會焦點。

生成式虛擬世界的興起是人工智能技術逐步演進的必然結果。在這一領域，DeepMind的探索具有顯著的示範作用。2024年2月，該公司推出的Genie生成式模型，成功地將靜態圖像轉換爲玩家可以互動的橫向卷軸2D遊戲，展示了生成式技術在虛擬內容創作方面的初步潛力。緊隨其後，同年12月，Genie 2正式更新發布，實現了從單一初始圖片生成整個虛擬世界，這一突破性進展極大地擴展了生成式技術的應用領域。

除了DeepMind，其他公司也在積極研發這類技術。2024年10月，人工智能初創公司Decart和Etched展示了非官方的《我的世界》修改版本，該版本能夠在玩家遊玩時實時生成每一幀遊戲畫面，爲遊戲體驗注入了新的動態性和創造性。由ImageNet的創建者李飛飛聯合創立的World Labs初創公司，正在構建大型世界模型（LWMs），進一步推動生成式虛擬世界技術的發展。

生成式虛擬世界技術的應用前景極爲廣闊，尤其在電子遊戲領域表現得更爲突出。早期的生成式3D模擬實驗有助於遊戲開發者迅速探索新的遊戲設計概念，將抽象的草圖快速轉化爲可體驗的遊戲環境，不僅極大提升開發效率，還可能催生全新的遊戲類型，爲玩家帶來前所未有的體驗。同時，在機器人訓練領域，這項技術也展現了巨大的應用潛力。機器人開發者正面臨缺乏足夠現實場景數據用於訓練的難題，而生成虛擬世界供虛擬機器人試錯學習，可以有效填補這一數據空白，爲機器人技術發展開闢新的途徑。目前，World Labs正致力於通過生成式虛擬世界開發“空間智能”，致力於賦予機器理解力，使其能夠與現實世界進行有效互動。

02

大語言模型邁向“推理”新階段

2024年，OpenAI的一系列舉措對大語言模型領域產生了深刻影響。9月份推出的o1模型爲大語言模型的工作方式引入了一種全新範式，僅僅兩個月後推出的o3模型則進一步推動了新範式演進，預示着大語言模型技術體系可能迎來根本性重塑。

類似於GPT-4等傳統大語言模型，在回答問題時往往依賴於預設的知識庫和訓練模式，直接提供最先浮現的答案。儘管反應迅速，但答案的準確性和合理性常常難以確保，有時甚至會產生錯誤或不合理的回答。相比之下，o1和o3等新型模型經過專門訓練，具備初步的“推理”能力，能夠將複雜問題分解爲簡單的子問題，並按照邏輯順序逐一解決。值得注意的是，當一種方法無效時，新型模型甚至會自動嘗試其他方法，這種處理邏輯與人類思考和解決問題的方式頗爲相似，極大地提升了模型在處理數學、物理和邏輯等複雜問題時的準確性和可靠性。

“推理”能力對於智能體的發展至關重要。以2024年12月DeepMind推出的實驗性新型網絡瀏覽智能體Mariner爲例，當被要求尋找聖誕餅乾配方並將原料添加到在線購物車時，Mariner遇到了選擇麪粉種類的難題。此時，Mariner在聊天窗口中清晰地闡述了其解決策略，利用瀏覽器的後退功能返回食譜頁面以確認所需的麪粉種類。這一行爲展示了智能體能夠將複雜任務拆解爲具體的操作步驟，並通過合理的推理選擇解決問題的行動，對智能體在現實場景中廣泛應用具有重要示範意義。

目前，許多大型科技企業正致力於打造具備類似“推理”能力的大語言模型，以便更高效地完成從日常生活中烹飪指導到專業領域的編碼等各類複雜任務。可以預見，到2025年，“推理”將成爲大語言模型領域的核心議題，相關研究和應用將持續深化。

03

AI在科學領域將持續創新發展

近年來，人工智能在加速自然科學發現方面的巨大潛力已經得到了充分驗證。2024年10月，瑞典皇家科學院將諾貝爾化學獎授予了谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰他們構建的AlphaFold工具成功破解了蛋白質摺疊的難題。同時，David Baker也因其開發的幫助設計新蛋白質的工具而榮獲此獎項。

三位科學家榮獲諾貝爾獎，不僅是對其個人科研成就的肯定，也是人工智能在科學領域取得重大進展的象徵，彰顯出人工智能推動科學發展的巨大潛能。

2025年，人工智能在科學領域的創新和發展將持續不斷。蛋白質領域，得益於其豐富且高質量的現有數據集，爲人工智能模型的訓練提供了理想的環境，使其成爲人工智能應用的“理想”領域。未來，人工智能在蛋白質研究方面的應用預計將變得更加深入和廣泛，有望推動蛋白質科學領域取得更多突破性進展。同時，隨着技術的持續進步和數據的不斷積累，預計將有更多針對科學研究的數據集和模型問世。

材料科學正逐漸成爲人工智能與傳統科學研究交匯融合的前沿熱點。Meta公司發佈了龐大而詳盡的數據集和模型，爲科學家利用人工智能技術快速識別新材料提供了有力支持。2024年12月，Hugging Face與初創企業Entalpic攜手合作，共同推出了名爲LeMaterial的開源項目。該項目的核心目標是通過統一、清理和標準化材料數據集，簡化和加速材料研究流程，爲材料科學的研究人員提供了一個功能強大的工具平臺。這一舉措有望引領材料科學研究邁入一個嶄新的發展階段。

目前，人工智能模型公司已經敏銳地捕捉到科學研究領域的具體需求，並積極地將生成式產品作爲科研工具推向市場。Anthropic的創始人Dario Amodei強調，科學界，特別是生物學領域，是人工智能發揮關鍵作用的重要領域。儘管實現“虛擬生物學家”的目標尚遠，預計到2025年，有望在這一領域取得實質性進展和重要突破。

04

人工智能與國家安全融合

隨着國際政治與軍事格局的持續演變，人工智能技術在國家安全領域的應用正受到越來越多的關注。美國軍方正積極展開戰略部署，例如，向“複製者”（Replicator）計劃投入10億美元，旨在增強小型無人機領域的作戰效能和應用廣度。同時，美國軍方還成立了人工智能快速能力小組，將人工智能技術全面融入從戰場決策到後勤保障的各個軍事環節，凸顯出對人工智能技術的高度重視。

在美國軍方行動的推動下，預計到2025年，人工智能將在國家安全領域迎來新的發展機遇。這將爲Palantir、Anduril等國防科技公司帶來發展紅利，這些公司已經在利用機密軍事數據訓練人工智能模型，以提升軍事應用的效能和競爭力。同時，國防工業的資金實力和市場前景也吸引了主流人工智能公司的目光。2024年12月，OpenAI宣佈與Anduril攜手開展打擊無人機計劃，這一舉措標誌着公司調整了其不與軍方合作的經營策略，轉而加入與五角大樓合作的行列。

對於其他人工智能企業來說，2025年將面臨更爲嚴峻的營收考驗。這些企業可能會繼續尋找非國防領域的合作伙伴，例如那些願意爲AI智能體支付費用的公司，或是對圖像視頻生成器有需求的創意產業。然而，來自國防部合同的利潤和戰略價值將成爲難以抗拒的誘惑，企業必須權衡這些利益與自身價值觀之間可能產生的潛在衝突。

值得注意的是，OpenAI之所以改變立場，其理由是“民主國家應在人工智能開發方面發揮領導作用”。預計到2025年，其他人工智能公司也將對此進行深思熟慮和戰略決策，業界關於人工智能企業參與國防項目的討論和行動可能會變得更加頻繁。

05

面臨更加激烈的市場競爭環境

隨着人工智能技術的飛速進步，英偉達憑藉其芯片技術和市場主導地位，成爲訓練人工智能模型的核心芯片供應商，並在AI芯片市場中佔據了領導地位。然而，到了2025年，英偉達將面臨來自多方面的激烈競爭，市場格局可能因此經歷重大變革。

亞馬遜、博通、AMD等科技巨頭正加大在芯片研發領域的投資，旨在人工智能芯片市場中佔據一席之地。跡象表明，這些巨頭推出的新型芯片在推理性能方面可能具備與英偉達產品競爭的潛力。因此，英偉達在推理領域的主導地位並非牢不可破，競爭對手的新型芯片有望對其構成威脅，進而顛覆其市場主導地位。

除了面臨來自科技巨頭的競爭，英偉達還遭遇了衆多初創公司的挑戰。例如，Groq公司並未採取傳統改進型的競爭策略，而是選擇投資於全新的芯片架構，目標是打破傳統芯片設計的侷限，爲人工智能模型訓練提供更高效、更強大的計算能力。儘管這些實驗目前尚處於早期階段，但它們的潛在影響力不容小覷。一旦這些技術取得成功，有可能徹底改變頂級人工智能模型依賴英偉達芯片的市場格局。

此外，支撐競爭態勢的還有日益激烈的地緣政治芯片戰。西方國家爲了維護在半導體領域的技術優勢和戰略利益，一方面限制向中國出口頂級芯片和相關製造技術，試圖遏制中國半導體產業的發展。另一方面，美國通過《芯片和科學法案》等政策促進本土半導體生產，加強產業控制。

人工智能發展正在深刻地改變全球科技、經濟和社會的各個層面。隨着技術的持續進步，AI在軍事情報、網絡安全、經濟增長、社會穩定等關鍵領域的應用變得日益廣泛，已經成爲國家安全體系中不可分割的一部分。

關鍵詞： 人工智能

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