#2025科技年度热问# 受@微博科技 邀请，参与年度话题，分享我对今年AI发展的几点思考：

Q1：2025年推动AI进入下一阶段的关键突破是什么？

2025最重要的转折，可能在于，大模型浪潮此前疯狂演进3年所用的“暴力美学”——单纯靠堆算力、数据和参数的Scaling Law 将告一段落。

其实 2025已经发生过一次关于Scaling Law 的升级和拓展，即从比拼「模型尺寸和大小」的Scaling，转向比拼「模型思考深度」的Inference-time Scaling (推理侧扩展)。这个过程本身有一个信号，即先发现单纯按照原有方式怼数据、参数、算力的效果已经开始撞墙或模型进步速度放缓，所以领先的模型公司们则开始尝试实现「模型思维深度」的Scaling，成果是非常成功的，OpenAI 的o1（不过o1是24年底发布的）和Claude 3.7 都是很好的例子。

在这层底层的技术变革下，应用就从chatbot 真正变成了能帮助人行动的Agentic AI。

这其中又有一些技术的本质进展：比如Tool Use的标准化，让AI连接外部数据和工具变得像插USB一样标准化。以及Multi-Agent Orchestration（多智能体协作），让AI可以组团打工完成任务、具备执行力。

也因此，2025 被称为 Agent 元年。

站在这个节点回望过去，关于规模和深度的Scaling已经上演，而接下来，关于agent智能体之间的协作网络和效率，某种「广度」上的scaling 也是很值得期待的。

根据我对行业的不完全调研，其实今年在采访OpenAI前科学家 Kenneth Stanley 和Jole Lehman时他们就预言过，Scaling Law不会上不封顶，它也不会是通往AGI的圣杯。而到年底，其实隐约可见，大力出奇迹的周期将暂告一断落，行业正在进入「拼推理深度、拼工程效率、拼硬件载体」的精细化竞争，同时也要等待新的技术突破，比如架构的突破。这也是Karparthy 所说的，AI需要重返研究时代。

Q2：2025年有哪些AI产品真正让我感到眼前一亮？

还是不得不提Sonet 3.7，它的出现让coding 能力直接上了一个台阶，也催生了 agent 的诞生。

而Gemini 毫无疑问是全年大满贯王者——无论从推理、多模态、长文本、coding，都在全球第一梯队。而且谷歌开发的基于大模型的进化算法智能体 AlphaEvolve，也帮助数学家陶哲轩破解了尘封40年的数学难题Erdos#1026。这件事的意义在于，AI真正开始帮助人类一起，突破现有人类智能边界了（《漫谈》的最新一期/ 第60期播客聊过这个现象）。

Q3：展望2026哪个趋势是不可忽视的必然路径？

这里想提几个关键词吧。

Physical AI。AI 会从数字世界，迈入物理世界，并影响物理世界，这应该会是一个必然路径。这个过程中，硬件作为超级入口之一，也会迎来一场超级入口之争，背后可能是生态之争。

模型性价比 & 中国的开源叙事。据PPIO创始人姚欣给我的判断，他认为模型的性价比将会以10倍速度提升。这在今年由于Deepseek 、Qwen 、K2等成功模型的开源，已经带来了模型普惠化的时代，中国也彻底把开源这条叙事立住了。

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