行业趋势与共识 - 2025年，行业共识认为通用人工智能（AGI）曙光已现，而超级人工智能（ASI）开始登上舞台，成为科技巨头新的追逐目标 [1][17] - 行业焦点正从“把模型做大”转向“把模型落地”，围绕代码、推理、多模态、长上下文与企业可用性展开激烈竞争 [17] - AI进步正在加速叠加，科技领袖普遍认同这一趋势，OpenAI在一年内发布了约30多项新产品和重大更新 [21] - AI正从“聊天机器人”转向能够自主规划和执行任务的“智能体”，如Agentic AI [16] 技术能力进展 - 根据斯坦福大学《2025年AI指数报告》，AI已在图像分类、视觉推理、中等阅读理解、英语语言理解、多任务语言理解、竞赛级数学、博士级科学问题这7项测试中超越人类基准线 [4][5] - 2025年AI模型在推理、多模态处理和智能体上取得显著进步，但距离AGI仍有争议 [4] - 在多模态理解与推理领域，AI系统尚未赶上人类，但差距正在迅速缩小 [7][8] - 在MMMU基准测试（评估大学难度跨学科任务）上，模型表现快速提升：2023年底谷歌Gemini得分为59.4%，2024年OpenAI o1模型得分为78.2%，2025年Gemini 3 Pro在增强版MMMU-Pro上取得89.8%的得分 [10] 主要公司动态与产品发布 - OpenAI：发布o3系列模型（包括o3-mini），采用“先思考后回答”的推理机制，使用10倍token提升智能，但成本也相应增加 [12] - 谷歌：推出Gemini 3，被誉为多模态巅峰，能处理文本、图像、视频和音频，实现深度推理 [12]；发布TPU Ironwood，峰值算力达9 exaFLOPS [22]；推出高性价比的Gemini 3 Flash和开源多模态模型Gemma 3 [22] - Anthropic：发布Claude 3.7 Sonnet（混合推理模型）、Claude 4系列（编程与推理能力突破）、Circuit Tracer（开源可视化工具）以及Claude Opus 4.5（上下文扩展至200K tokens，API成本降低67%） [22] - Meta：六月成立Meta超人工智能实验室，瞄准“个人超级智能” [18] - xAI：发布Grok 2.5开源版和Grok 2.0，并组装完成配备10万块H100显卡的超级计算机Colossus系统 [22] - DeepSeek：成为年度最大黑马，其DeepSeek-R1成为历史上第一个通过同行评议的大模型，登上Nature封面 [23][26] 投资与基础设施 - 全球AI投资激增，生成AI吸引339亿美元资金，同比增长18.7% [4][12] - 科技巨头资本支出达4000亿美元，引发了泡沫担忧和能源消耗讨论 [4] - 前沿实验室以每8-12周的频率发布新模型，推动基础设施快速扩张 [12] 开源生态与架构讨论 - 2025年开源社区热闹非凡，中国开源模型崛起，Llama彻底出局 [23] - 围绕LLaMA、DeepSeek、Mistral等出现了大量工程化工具链，包括微调框架、推理加速和本地部署方案，门槛持续下降 [23] - 社区讨论指出，Mamba架构在研究之外缺乏实际应用，成熟的Transformer软件生态系统带来了巨大的转换成本 [26] - 在计算机视觉领域，Vision Transformer是否已取代CNN仍存争议，CNN和混合架构在小数据集、医学影像等特定领域仍具竞争力 [27] 劳动力市场影响 - 使用AI工具可能成为求职关键，AI正重塑职场 [4] - 科技领袖普遍认为，员工不会被AI取代，但可能会被更善于使用AI的人取代 [31] - 年轻员工在适应AI变化上可能更具优势，而年长员工的适应能力更受担忧 [31][33] - 掌握新工具的能力被认为比学位更重要，拒绝使用AI工具可能成为职业发展的致命伤 [33][36] 未来展望与领袖观点 - 科技领袖对AGI/ASI出现的时间表存在分歧：Anthropic现任CEO坚信到2027年AI将在“几乎所有领域”超越人类；马斯克断言明年AI的智力将超越最聪明的人类；DeepMind联合创始人等则认为AGI可能“在未来五到十年内”到来 [21] - 奥特曼表示社会需为2030年前可能出现的ASI做好准备 [20] - 扎克伯格称，宁愿“冒险误投数千亿美元”，也不愿在超智能时代落后 [21] - 马斯克告诉xAI员工，若能挺过未来两到三年，xAI则有望成为AI的胜利者 [21] 应用扩展与社会影响 - AI智能体和机器人进入生产、医疗等领域，似乎提升了效率，但许多人感受到变化有限，尚未彻底颠覆日常生活 [4] - 科技领袖们达成共识，认为AI使软技能（如同理心、沟通协作能力）变得更为重要 [37][39] - 许多领袖强调在AI加速发展中人类掌控的必要性，指出超人工智能必须支持而非压制人类自主性，并警告比人类更聪明的系统将难以控制或与人类利益对齐 [40][43] - 行业关注AI被误用的风险，特别是AI自主性以及化学、生物、放射性与核威胁等领域可能危及数百万人生命的严重滥用 [42]