大语言模型发展趋势 - Scaling Law仍然有效 推理模型的出现塑造了大规模发展的新曲线即"推理规模定律" 上下文和记忆等层面对计算需求持续推升scaling up [1] - 大语言模型通缩现象进一步强化规模定律 单位token价格过去三年快速下降 模型性能持续提升导致使用成本不断降低 [1] AI基础设施扩张 - AI驱动基础设施大规模扩张 OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目需100万个GPU 耗电量相当于北京市用电量的八分之一 [2] - 2025年美国主要科技公司AI相关资本开支预计超3000亿美元 AI数据中心产业链经历大规模建设热潮 [2] - IDC产业大规模建设带动电力生态和经济发展 体现AI产业规模化核心 [2] 智能体经济发展 - 人类正进入"智能体群"时代 数量庞大的智能体彼此交互执行任务交换数据和信息 [2] - 人类与智能体群的交互构成"智能体经济" 模型和GPU算力成为未来组织核心资产 [2] - 企业需要扩大算力使模型更强大数据更丰富 Agent将重塑企业流程带来巨大结构性变革 [2]

"最近几年AI领域的发展非常快，很幸运给了我再一次机会来把握这个AI时代。"王兴兴表示， 虽然AI在信息处理、文字图像等领域，AI应用的表现已经非常好， 但 让AI干活的整个领域都 是荒漠，还处于爆发式增长的前夜。 此外，王兴兴还回应此前因 "'数据过剩而模型不足'的矛盾局面，导致大量优质数据无法得到 有效利用" 的发言。他表示，数据和模型这两方面都非常重要。 王兴兴指出，目前核心问题是，现在很难判断优质数据的标准、优质数据应当如何采集，需要 一套好的标准来提高数据利用率。 其次，当下从语言模型的角度已经了解哪些数据是有价值的，但在机器人角度也应当评价出哪 些动作、哪些场景、如何采集才能获得有价值的数据。 记者丨李览青 编辑丨胡琳 视频 丨 柳润瑛 在2025Inclusion外滩大会上，宇树科技创始人、CEO王兴兴在圆桌讨论"AI原生时代，旧地图 上没有新大陆"上谈及自己的创业经历。他表示，自己从小就对机器人产生极大的兴趣， 但过 去最后悔的事是在2011年没有花太多时间关注AI技术的发展。 最后，尽管语言或多模态模型表现优异，但在机器人领域，如果单纯用语言或图像、视频生成 内容来控制机器人当下仍存在重大挑 ...