如果說2023年是生成式AI元年，2024年是AI普及元年；那么在2025年，AI將迎來從廣泛應用到深度轉型的關鍵時刻——橫向提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化業(yè)務流程；縱向在醫(yī)療、金融、制造、教育等多個領域扎根，推動根本性的技術革新與商業(yè)模式變革。

眼下，誰將成為下一個發(fā)展方向，實現(xiàn)人工智能在千行百業(yè)中從概念到落地？行業(yè)給出的答案是AI Agent。

近期，福布斯發(fā)布了2025年AI十大趨勢預測，作者是Radical Ventures的風險投資家Rob Toews。

Radical Ventures是AI獨角獸Cohere的首位投資者，該公司當前估值高達55億美元。2024年8月，Radical新募集了近8億美元資金，創(chuàng)建了同類中最大的人工智能基金。其投資者包括谷歌前CEO Eric Schmidt的家族辦公室、“AI教母”李飛飛、諾獎得主Geoffrey Hinton以及一些加拿大養(yǎng)老基金，如CPP投資公司。

自2021年起，Rob Toews已經(jīng)連續(xù)進行了5年AI預測。

單看戰(zhàn)績，他的準頭還算不錯，就是時間把握略有差異。

關于2024年，Toews預測了——微軟與 OpenAI 開始出現(xiàn)裂痕（微軟認了很多“干兒子”）；Stability AI倒閉（年中已是強弩之末）；商業(yè)閉源模型將持續(xù)領先于開源模型（扛把子還是閉源）；英偉達將成為云服務商（老黃還在努力）；人工智能與版權糾紛（OpenAI有苦難言）........

關于2023年，Toews預測了——GPT-4在2023年初發(fā)布（3月算年初吧）；訓練LLMs將逐漸開始耗盡數(shù)據(jù)（終于，Ilya Sutskeve宣布數(shù)據(jù)快枯竭了）；Google搜索老大的地位將面臨挑戰(zhàn)（蹦出好大一個Perplexity AI）；人形機器人是個火熱賽道（不用多說，請看VCR）........

那么，2025年會發(fā)生哪些AI大事件？關于Scaling laws“終結說”，關于 OpenAI、Anthropic發(fā)展走向，關于特朗普&馬斯克關系對AI行業(yè)的影響等等，又將迸發(fā)出哪些耐人尋味的趨勢？我們對Toews的預測進行了梳理，并根據(jù)行業(yè)相關性，調整了順序。

01 免費神話終結，Meta將對Llama使用收費

為了Llama與OpenAI、Anthropic最新前沿模型處于同一梯隊，Meta每年要燒數(shù)十億美元。而2025年，將是Meta開始認真實現(xiàn)Llama盈利的一年。

別著急，這不代表Llama會完全閉源。

2025年，AI愛好者、學者、個人開發(fā)者和初創(chuàng)公司能夠繼續(xù)享受免費；但大規(guī)模商業(yè)用戶可能必須付費了。

從技術上講，Meta如今已經(jīng)做到了這一點，即不允許最大的公司——云超級計算機和其他月活躍用戶超過7億的公司自由使用Llama。

其實早在2023年，扎克伯格就表達過：如果你是微軟、亞馬遜或谷歌這樣的巨頭，打算轉售Llama ，那么你就應該分潤。

我們預測，2025年，Meta會大幅擴大付費使用Llama的企業(yè)范圍，將更多的大中型企業(yè)納入其中。

02 Scaling Law不死，而是轉向其他模態(tài)

Scaling Law，即尺度定律，稱得上AI行業(yè)的大模型第一性原理。

2020年，OpenAI在論文Scaling Laws for Neural Language Models提出該定律。只要Scaling Law成立，意味著大模型能力可以通過堆更多的算力、搞更多的參數(shù)，喂更多的數(shù)據(jù)得到大幅提升。

類似于摩爾定律，Scaling Law并非真正的“法則”，而僅僅是經(jīng)驗觀察。

問題就出在了這里。過去30天，一系列報告顯示，主要AI實驗室在擴展LLM時碰壁了。這可以解釋為何GPT-5發(fā)布一再推遲。

對于Scaling Law停滯的最常見反駁——測試時計算（test-time compute）能夠開辟一個全新維度。

也就是說，與其在訓練階段大規(guī)模擴展計算，不如在推理階段使勁。例如，OpenAI的o3通過“思考更長時間”，解鎖新的AI能力。

不過，還有一個更重要的觀點鮮有人提及。幾乎所有關于Scaling Law的討論——從2020年的原始論文到今天對測試階段計算的關注——都集中在語言領域。然而，語言并不是唯一重要的數(shù)據(jù)模態(tài)。

想想機器人技術、生物學、世界建�；蚓W(wǎng)絡代理。這些領域的Scaling Law尚未飽和；相反，它們才剛剛起步！

為這些數(shù)據(jù)模態(tài)構建基礎模型的初創(chuàng)公司——專注于生物學領域的EvolutionaryScale、機器人技術領域的Physical Intelligence、世界模型領域的World Labs——正試圖識別并利用這些領域的Scaling Law，就像OpenAI當初做的那樣。

明年，這些領域預計取得巨大進展。

不要相信Scaling Law消失的傳言。它在2025年依然重要，但其活動中心將從LLM預訓練轉向其他戰(zhàn)場。

03 Web Agent，預定下一個AI殺手級應用

想象一下，你無需伸出手指操作網(wǎng)頁，也能完成所有瑣碎任務——管理訂閱、支付賬單、預約醫(yī)生、網(wǎng)購商品、預訂餐廳等等。只需向AI助手發(fā)出指令，這些任務便能被自動執(zhí)行。

說實話，Web Agent的概念已經(jīng)存在多年，但市場未出現(xiàn)一款可以正常運行的通用Web Agent。

隨著語言與視覺基礎模型的持續(xù)進步，以及推理時間計算在“第二系統(tǒng)思維”（System 2 thinking）方面取得的突破，Web Agent將迎來黃金時代。

題外話，為何專注AI Agent的初創(chuàng)公司Adept倒在了半山腰？問題不是方向，而是時機未到。（對于初創(chuàng)企業(yè)，時機往往是成敗的關鍵。）

2025年將成為Web Agent大規(guī)模普及的“轉折年”。

雖然Web Agent將在企業(yè)應用中展現(xiàn)其巨大價值，但短期內，最具潛力的市場機會仍在C端。

目前為止，除了ChatGPT，真正成功破圈的C端AI應用寥寥無幾。未來Web Agent將改變這一局面，成為AI領域下一個“殺手級應用”。

04 AI 真正“開口說話”，通過語音圖靈測試

2020年代，圖靈測試已被證明可以通過書面文字的形式實現(xiàn)。

然而，人類的溝通方式不僅限于書面文字。

隨著AI技術的多模態(tài)能力不斷提升，我們可以想象一個更具挑戰(zhàn)性的版本——語音圖靈測試——AI必須通過語音與人類互動，其流暢度和表現(xiàn)力足以讓你無法分辨對面到底是AI，還是真人。

要實現(xiàn)語音圖靈測試，需要克服以下技術難點：

1. 延遲：人類語音對話的即時性要求AI發(fā)出毫秒級響應，減少任何感知延遲。

2. 模糊輸入處理：AI能實時應對中斷、模棱兩可的指令，并優(yōu)雅地完成對話。

3. 多輪對話記憶：長時間、多輪、開放式對話中，AI需具備強大的記憶與上下文理解能力。

4. 非語言信號解讀：AI需準確理解語音中的情緒信號（如憤怒、興奮、諷刺），并在自己生成的語音中表達這些細微差別。

目前，語音AI由語音到語音（speech-to-speech）模型等核心技術推動，已經(jīng)站上了變革關口。2025年，語音AI有望取得跨越式進展，并語音圖靈測試的實現(xiàn)奠定基礎。

05 OpenAI等巨頭將戰(zhàn)略重點轉向構建應用

開發(fā)前沿模型是一項艱巨的事業(yè)。首先，資金需求極為龐大。例如，OpenAI數(shù)月前融資65億美元，但很快又需要更多“金主爸爸”。其次，客戶忠誠度較低，用戶可以根據(jù)成本與性能無縫切換不同模型。

雖然OpenAI和Anthropic等公司不會停止研究前沿大模型。但在2025年，為了開發(fā)更高利潤率、更具差異化且用戶粘性更高的業(yè)務線，他們將大力推動推出更多自家應用和產(chǎn)品。

明年我們會看到哪些應用？

一個是功能更豐富的搜索應用。例如，OpenAI的SearchGPT 。

一個是編程工具。例如，OpenAI的Canvas。

2025 年，OpenAI或Anthropic會推出企業(yè)搜索服務？或是客戶服務產(chǎn)品？也許是法律 AI？銷售AI？

在C端，他們可能會推出Web Agent、旅行規(guī)劃應用，或者可能是生成式音樂應用。

有趣的是，他們會與自己的重要客戶直接競爭——在搜索領域，與Perplexity競爭；在編程領域，與Cursor競爭；在客戶服務領域，與Sierra競爭；在法律AI領域，與Harvey競爭；在銷售領域，與Clay競爭……如此種種。

誰勝誰負呢？我們拭目以待。

06 AI自主設計AI，開啟智能爆炸序章

1965年，圖靈的合作者I.J.Good寫道：一臺超智能機器可以超越人類所有智力活動，包括設計更好的機器。這會導致“智能爆炸”，將人類智能遠遠拋在后面。

這個概念已經(jīng)開始變得落地。2025年，該研究方向將成為主流。

今年8月，Sakana AI 團隊亮出一位AI科學家，展現(xiàn)AI能夠完全自主地完成整個人工智能研究周期：

閱讀相關文獻；

提出創(chuàng)新研究思路；

設計實驗；

執(zhí)行實驗；

撰寫研究論文并完成同行評審。

研究內容以「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」為題發(fā)表在arXiv平臺上。論文鏈接：   

據(jù)悉，OpenAI、Anthropic等實驗室正在為“自動化AI研究員”投入資源，盡管尚未公開證實。

未來，當一篇完全由AI撰寫的研究論文首次被NeurIPS、CVPR或ICML接收，將成就AI領域的歷史性時刻。

07 馬斯克-特朗普“破裂”，OpenAI躲過一劫

可以想象，馬斯克會通過多種方式影響特朗普政府的AI決策。

首先是“瑟瑟發(fā)抖”的Sam Altman。出于馬斯克對OpenAI的新仇舊恨，特朗普政府可能對OpenAI不會那么友好。此外，特朗普政府可能會優(yōu)先支持馬斯克的公司：減少xAI建設數(shù)據(jù)中心的監(jiān)管障礙，幫助其在前沿模型競賽中占據(jù)優(yōu)勢；快速批準特斯拉部署robotaxi車隊等。

更重要的是，與特朗普身邊的許多其他科技領袖不同，馬斯克是“AI威脅論者”，他是為數(shù)不多支持“臭名昭著”加州SB 1047法案的巨頭。

上述事件成立的前提是，特朗普和馬斯克保持如膠似漆的關系。

真會如此嗎？不一定。

因為特朗普盟友的平均“保鮮期”相當短暫，即便是看似最忠誠的盟友——從Jeff Sessions到Rex Tillerson，再到James Mattis、John Bolton和Steve Bannon。（當然，誰能忘記Anthony Scaramucci在白宮短短10天任期？）第一屆政府中的多數(shù)助手如今已不再效忠特朗普。

我預測，在2025年結束之前，這段關系將難以維系。

這對OpenAI而言，至少是個利好消息；但對于特斯拉而言，則可能是一個不幸的訊號。而對關注AI安全的人來說，這將令人失望，因為特朗普政府很可能對AI監(jiān)管采取放任態(tài)度。

08 AI 數(shù)據(jù)中心建在太空：尋找新的計算疆域

為什么不把AI 數(shù)據(jù)中心搬到太空？這不是一個段子。

2023年，限制AI發(fā)展的關鍵資源是GPU；2024年，瓶頸已轉變?yōu)槟茉磁c數(shù)據(jù)中心的供給。

全球對能源的需求激增，預計2023年至2026年間，數(shù)據(jù)中心的用電需求將翻倍。在美國，到2030年，數(shù)據(jù)中心的用電量可能占全國總用電量的10%，而2022年這一比例僅為3%。

核能是一個解決方案。然而，考慮到研發(fā)、項目開發(fā)及監(jiān)管所需的漫長周期，無論是傳統(tǒng)核裂變電廠、下一代小型模塊化反應堆（SMR），還是核聚變電廠，都無法在2030年前對這一問題產(chǎn)生實質影響。

2025年，目標是將AI數(shù)據(jù)中心送入太空。

當前在地球上建設數(shù)據(jù)中心的最大障礙在于電力；而太空中的計算集群可以享受免費、無限、零碳的全天候太陽能。

那么，如何在地球與太空之間高效地傳輸大量數(shù)據(jù)？激光等高帶寬光通信技術已取得一定進展。

作為Y Combinator的明星項目，一家名為Lumen Orbit的初創(chuàng)企業(yè)近期籌集了1100萬美元，計劃打造一個多千兆瓦的太空數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡，用于訓練AI模型。

Lumen 的CEO Philip Johnston表示，與其花1.4億美元交電費，不如花1000萬美元發(fā)射，直接用上免費太陽能。

2025年，或許會有更多初創(chuàng)公司加入這一賽道，甚至一些云服務巨頭也可能啟動探索性項目。

亞馬遜已具備Project Kuiper的相關經(jīng)驗，谷歌長期熱衷于投資此類大膽的創(chuàng)意，微軟在太空經(jīng)濟領域亦有所涉獵。當然，馬斯克的SpaceX也可能涉足這一領域。

09 首起AI安全事故將發(fā)生，但無人傷亡

目前為止，AI安全問題仍然完全停留在理論階段。2025年，一切將會發(fā)生變化。

首起AI安全事故會是什么樣的呢？

需要明確的是，該事故不會涉及“終結者”式的殺手機器人，也很可能不會對任何人類造成任何形式的傷害。

或許，某個AI模型可能試圖悄悄地在另一個服務器上創(chuàng)建自己的副本以確保自身存續(xù)；或許，某個AI模型可能會得出結論：為了最好地推進自己被賦予的目標，它需要隱瞞自己能力的真實范圍，故意降低性能評估以避開更為嚴格的審查。

對此，Apollo Research已經(jīng)發(fā)布了重要實驗，證明當今的前沿模型能夠進行策略性欺騙；Anthropic最新研究也顯示，LLMs學會了“偽裝對齊”。

在人類面臨巨大的AI生存威脅之前，我們需要接受一個更平凡的現(xiàn)實：我們如今與另一種形式的智能共享世界，這種智能有時可能是任性的、不可預測的和欺騙性的，就像我們人類自身一樣。

10 Robotaxi在美國至少5個主要城市鋪開

2024年，自動駕駛技術終于迎來戲劇性的變化。

如今在舊金山街頭，成千上萬的居民每天乘坐Waymo在城市中穿行，仿佛以前乘坐出租車或Uber。

自2023年8月推出以來，Waymo在舊金山的打車市場占據(jù)了驚人的22%市場份額，與Lyft相當（Uber市場份額為55%）。

轉眼間，Robotaxi已經(jīng)從一項研究項目，發(fā)展成了一個龐大的商業(yè)模式。

我們預測，Robotaxi將迅速突破灣區(qū)，成為多個美國城市交通系統(tǒng)的重要組成部分。這個進程將比大多數(shù)人預期快得多。

2025年年底，我們預計會看到類似Waymo的無人出租車服務在至少5個主要市場中，占據(jù)兩位數(shù)的市場份額。

目前，Waymo已經(jīng)在洛杉磯、鳳凰城啟動了Robotaxi服務，預計這些市場的采用率將于明年迅速上升。奧斯汀、亞特蘭大和邁阿密也將緊隨其后。與此同時，Waymo的競爭對手Zoox即將在拉斯維加斯推出商用Robotaxi服務。

2025年，在經(jīng)歷了多年的炒作之后，自動駕駛車輛將最終走向主流。

       原文標題 : 福布斯2025年AI十大趨勢預測，Killer Agent近在眼前