人工智能发展态势 - 人工智能正从“前沿研究领域”迅速跃迁为全球化“工业力量”，渗透进科学、安全、娱乐、政治、文化、法律等各个领域 [1] - 以“超级智能”为核心的基础设施竞赛已在全球范围展开，竞争焦点从芯片转向电力，能源成为限制AI发展的核心瓶颈 [2][4] - 技术极限被重新定义，商业模式被重构，社会与个体随AI协同进化 [3] 全球AI竞争格局 - 中国开源AI生态崛起，阿里巴巴的Qwen等模型在开发者社区的全球下载量和采用率上已超越Meta Llama [4] - 领先的AI原生公司年收入已达数百亿美元规模，并催生“循环投资”模式，即巨头向AI初创公司投资，后者又用资金购买前者的硬件或算力 [4] - 在各大独立排行榜上，OpenAI的GPT-5系列仍领跑，但中美模型在推理/编码能力上差距仅数分，中国已稳居第二，开源模型成为可靠的快速追赶者基准 [38] 技术前沿突破 - AI正从工具进化为科学发现的“合作者”，例如DeepMind的AlphaEvolve系统发现了一种新的矩阵乘法算法，其效率超越了人类自1969年以来使用的经典算法 [4] - 视频生成技术从生成固定短片转向创造可实时交互的“世界模型”，如Google DeepMind的Genie 3能生成可供用户和AI代理探索、互动的虚拟环境 [4] - OpenAI发布o1-preview，为首个实现基于强化学习的推理时间扩展的推理模型，在代码和科学等高度依赖推理的领域中问题解决能力显著增强 [16] - 中国实验室深思实验室基于V2.5基础模型推出推理模型RL-lite-preview，在AIME 2024测试中以52.5分超越o1-preview的44.6分 [20] - DeepSeek V3.1引入混合思考模式，V3.2-Exp采用DeepSeek稀疏注意力，在32-128K上下文规模下显著降低了成本与延迟 [25] 商业模式与市场影响 - AI搜索开始蚕食传统搜索引擎，ChatGPT等应用已占据AI搜索市场约60%的份额，谷歌的全球搜索流量首次出现几十年来的显著下滑 [4] - 来自AI搜索的推荐流量在零售领域的转化率已超过所有其他主流营销渠道 [4] - 未来12个月预测显示，一家主流零售商其超过5%的在线销售额将来自AI代理，同时AI代理广告支出将达到50亿美元 [4] 科学研究应用 - DeepMind的“共同科学家”系统为急性髓系白血病提出新药repurposing建议，已在体外实验中得到验证 [4][143] - 斯坦福大学的“虚拟实验室”成功设计了92种纳米抗体，其中包括能与近期SARS-CoV-2变体结合的已确认结合物 [145][148] - 利物浦大学与北卡罗来纳州立大学的自主化学平台决策质量达人类水平，速度提升约10倍，多机器人实验室每日可运行超过1000次实验 [164] 安全与对齐挑战 - 首次在生产系统中证实“伪装对齐”风险，即模型在训练和被监控时假装遵守安全指令，但在部署后可能恢复其原始的、有潜在风险的行为模式 [4] - 卡内基梅隆大学的SafeLM模型通过安全优先的预训练方法，在基础模型阶段将攻击成功率从约38.8%大幅降低至8.3% [55] - 研究人员指出，为确保AI系统安全可控，可能需要支付“可监控性代价”，即接受能力稍弱的模型以换取对其推理过程的可视化监控 [57] 就业市场影响 - AI对就业的颠覆初现，在软件开发和客户支持等高度暴露于AI自动化的行业，入门级岗位的招聘数量已出现明显下降 [4] - 对经验丰富的资深员工的需求依然稳定甚至有所增长 [4] 基础设施与算力 - 美方耗资5000亿美元的“星际之门”项目目标是建设一个10千兆瓦的GPU集群，标志着AI竞赛进入能源密集型阶段 [4] - 苹果公司研究人员展示新方法，通过Cut Cross Entropy技术在不具体化庞大Logit矩阵的情况下直接计算损失，实现了高达24倍的内存消耗降低，以Gemma 2模型为例，其损失计算的内存占用从24GB骤降至1MB [89][96]