今天小編分享的互聯網經驗：福布斯2025年AI十大趨勢預測，Killer Agent近在眼前，歡迎閲讀。
文 | 适道
如果説 2023 年是生成式 AI 元年，2024 年是 AI 普及元年；那麼在 2025 年，AI 将迎來從廣泛應用到深度轉型的關鍵時刻——橫向提升生產效率、優化業務流程；縱向在醫療、金融、制造、教育等多個領網域扎根，推動根本性的技術革新與商業模式變革。
眼下，誰将成為下一個發展方向，實現人工智能在千行百業中從概念到落地？行業給出的答案是 AI Agent。
近期，福布斯發布了 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 以及一些加拿大養老基金，如 CPP 投資公司。
自 2021 年起，Rob Toews 已經連續進行了 5 年 AI 預測。
單看戰績，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 開始出現裂痕（微軟認了很多 " 幹兒子 "）；Stability AI 倒閉（年中已是強弩之末）；商業閉源模型将持續領先于開源模型（扛把子還是閉源）；英偉達将成為雲服務商（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 年初發布（3 月算年初吧）；訓練 LLMs 将逐漸開始耗盡數據（終于，Ilya Sutskeve 宣布數據快枯竭了）；Google 搜索老大的地位将面臨挑戰（蹦出好大一個 Perplexity AI）；人形機器人是個火熱賽道（不用多説，請看 VCR）........
那麼，2025 年會發生哪些 AI 大事件？關于 Scaling laws" 終結説 "，關于 OpenAI、Anthropic 發展走向，關于特朗普 & 馬斯克關系對 AI 行業的影響等等，又将迸發出哪些耐人尋味的趨勢？我們對 Toews 的預測進行了梳理，并根據行業相關性，調整了順序。
01 免費神話終結，Meta 将對 Llama 使用收費
為了 Llama 與 OpenAI、Anthropic 最新前沿模型處于同一梯隊，Meta 每年要燒數十億美元。而 2025 年，将是 Meta 開始認真實現 Llama 盈利的一年。
别着急，這不代表 Llama 會完全閉源。
2025 年，AI 愛好者、學者、個人開發者和初創公司能夠繼續享受免費；但大規模商業用户可能必須付費了。
從技術上講，Meta 如今已經做到了這一點，即不允許最大的公司——雲超級計算機和其他月活躍用户超過 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 ，那麼你就應該分潤。
我們預測，2025 年，Meta 會大幅擴大付費使用 Llama 的企業範圍，将更多的大中型企業納入其中。
02 Scaling Law 不死，而是轉向其他模态
Scaling Law，即尺度定律，稱得上 AI 行業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，意味着大模型能力可以通過堆更多的算力、搞更多的參數，喂更多的數據得到大幅提升。
類似于摩爾定律，Scaling Law 并非真正的 " 法則 "，而僅僅是經驗觀察。
問題就出在了這裏。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 發布一再推遲。
對于 Scaling Law 停滞的最常見反駁——測試時計算（test-time compute）能夠開辟一個全新維度。
也就是説，與其在訓練階段大規模擴展計算，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 的讨論——從 2020 年的原始論文到今天對測試階段計算的關注——都集中在語言領網域。然而，語言并不是唯一重要的數據模态。
想想機器人技術、生物學、世界建模或網絡代理。這些領網域的 Scaling Law 尚未飽和；相反，它們才剛剛起步！
為這些數據模态構建基礎模型的初創公司——專注于生物學領網域的 EvolutionaryScale、機器人技術領網域的 Physical Intelligence、世界模型領網域的 World Labs ——正試圖識别并利用這些領網域的 Scaling Law，就像 OpenAI 當初做的那樣。
明年，這些領網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，但其活動中心将從 LLM 預訓練轉向其他戰場。
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頁，也能完成所有瑣碎任務——管理訂閲、支付賬單、預約醫生、網購商品、預訂餐廳等等。只需向 AI 助手發出指令，這些任務便能被自動執行。
説實話，Web Agent 的概念已經存在多年，但市場未出現一款可以正常運行的通用 Web Agent。
随着語言與視覺基礎模型的持續進步，以及推理時間計算在 " 第二系統思維 "（System 2 thinking）方面取得的突破，Web Agent 将迎來黃金時代。
題外話，為何專注 AI Agent 的初創公司 Adept 倒在了半山腰？問題不是方向，而是時機未到。（對于初創企業，時機往往是成敗的關鍵。）
2025 年将成為 Web Agent 大規模普及的 " 轉折年 "。
雖然 Web Agent 将在企業應用中展現其巨大價值，但短期内，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 将改變這一局面，成為 AI 領網域下一個 " 殺手級應用 "。
04 AI 真正 " 開口説話 "，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。
然而，人類的溝通方式不僅限于書面文字。
随着 AI 技術的多模态能力不斷提升，我們可以想象一個更具挑戰性的版本——語音圖靈測試—— AI 必須通過語音與人類互動，其流暢度和表現力足以讓你無法分辨對面到底是 AI，還是真人。
要實現語音圖靈測試，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. 非語言信号解讀：AI 需準确理解語音中的情緒信号（如憤怒、興奮、諷刺），并在自己生成的語音中表達這些細微差别。
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奠定基礎。
05 OpenAI 等巨頭将戰略重點轉向構建應用
開發前沿模型是一項艱巨的事業。首先，資金需求極為龐大。例如，OpenAI 數月前融資 65 億美元，但很快又需要更多 " 金主爸爸 "。其次，客户忠誠度較低，用户可以根據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，為了開發更高利潤率、更具差異化且用户粘性更高的業務線，他們将大力推動推出更多自家應用和產品。
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 會推出企業搜索服務？或是客户服務產品？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户直接競争——在搜索領網域，與 Perplexity 競争；在編程領網域，與 Cursor 競争；在客户服務領網域，與 Sierra 競争；在法律 AI 領網域，與 Harvey 競争；在銷售領網域，與 Clay 競争……如此種種。
誰勝誰負呢？我們拭目以待。
06 AI 自主設計 AI，開啓智能爆炸序章
1965 年，圖靈的合作者 I.J.Good 寫道：一台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 "，将人類智能遠遠抛在後面。
這個概念已經開始變得落地。2025 年，該研究方向将成為主流。
今年 8 月，Sakana AI 團隊亮出一位 AI 科學家，展現 AI 能夠完全自主地完成整個人工智能研究周期：
閲讀相關文獻；
提出創新研究思路；
設計實驗；
執行實驗；
撰寫研究論文并完成同行評審。
研究内容以「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」為題發表在 arXiv 平台上。論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2408.06292
據悉，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，将成就 AI 領網域的歷史性時刻。
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 不會那麼友好。此外，特朗普政府可能會優先支持馬斯克的公司：減少 xAI 建設數據中心的監管障礙，幫助其在前沿模型競賽中占據優勢；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，這段關系将難以維系。
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号。而對關注 AI 安全的人來説，這将令人失望，因為特朗普政府很可能對 AI 監管采取放任态度。
08 AI 數據中心建在太空：尋找新的計算疆網域
為什麼不把 AI 數據中心搬到太空？這不是一個段子。
2023 年，限制 AI 發展的關鍵資源是 GPU；2024 年，瓶頸已轉變為能源與數據中心的供給。
全球對能源的需求激增，預計 2023 年至 2026 年間，數據中心的用電需求将翻倍。在美國，到 2030 年，數據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、項目開發及監管所需的漫長周期，無論是傳統核裂變電廠、下一代小型模塊化反應堆（SMR），還是核聚變電廠，都無法在 2030 年前對這一問題產生實質影響。
2025 年，目标是将 AI 數據中心送入太空。
當前在地球上建設數據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。
那麼，如何在地球與太空之間高效地傳輸大量數據？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 的初創企業近期籌集了 1100 萬美元，計劃打造一個多千兆瓦的太空數據中心網絡，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 萬美元發射，直接用上免費太陽能。
2025 年，或許會有更多初創公司加入這一賽道，甚至一些雲服務巨頭也可能啓動探索性項目。
亞馬遜已具備 Project Kuiper 的相關經驗，谷歌長期熱衷于投資此類大膽的創意，微軟在太空經濟領網域亦有所涉獵。當然，馬斯克的 SpaceX 也可能涉足這一領網域。
09 首起 AI 安全事故将發生，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，一切将會發生變化。
首起 AI 安全事故會是什麼樣的呢？
需要明确的是，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伺服器上創建自己的副本以确保自身存續；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标，它需要隐瞞自己能力的真實範圍，故意降低性能評估以避開更為嚴格的審查。
對此，Apollo Research 已經發布了重要實驗，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 已經從一項研究項目，發展成了一個龐大的商業模式。
我們預測，Robotaxi 将迅速突破灣區，成為多個美國城市交通系統的重要組成部分。這個進程将比大多數人預期快得多。
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，占據兩位數的市場份額。
目前，Waymo 已經在洛杉矶、鳳凰城啓動了 Robotaxi 服務，預計這些市場的采用率将于明年迅速上升。奧斯汀、亞特蘭大和邁阿密也将緊随其後。與此同時，Waymo 的競争對手 Zoox 即将在拉斯維加斯推出商用 Robotaxi 服務。
2025 年，在經歷了多年的炒作之後，自動駕駛車輛将最終走向主流。
