編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào) 適道（ID：survivalbiz），作者：適道創(chuàng)投組，編輯：Rika，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
“一年一度”a16z的科技大展望新鮮出爐！
今年，a16z綜合50位合伙人洞察，盤(pán)點(diǎn)2025年消費(fèi)者科技、企業(yè)服務(wù)、游戲行業(yè)等8大領(lǐng)域的重點(diǎn)關(guān)注趨勢(shì)。
六年前，a16z合伙人Benedict EvansDoes曾在《AI make strong tech companies stronger?》一文中提出：未來(lái)不會(huì)出現(xiàn)更多的AI創(chuàng)業(yè)公司，它們將是工業(yè)流程分析公司、法律平臺(tái)公司或銷(xiāo)售優(yōu)化公司。曾經(jīng)，沃爾瑪利用SQL管理庫(kù)存和物流獲取成功。今天，如果你創(chuàng)辦零售公司，不會(huì)將SQL當(dāng)作護(hù)城河——因?yàn)镾QL已經(jīng)成為必要的一環(huán)，然后就在話語(yǔ)體系中消失了。
同理，各行各業(yè)正在被AI技術(shù)高速且深度地滲透。因此，雖然在這份報(bào)告中，我們看不到單獨(dú)拎出來(lái)的“AI領(lǐng)域”，但每個(gè)領(lǐng)域的變革都與AI息息相關(guān)。
適道選取了其中7個(gè)領(lǐng)域內(nèi)容（除加密行業(yè)）進(jìn)行梳理和編譯。想閱讀原文的小伙伴，請(qǐng)關(guān)注【適道】，并回復(fù)“2025”，獲取原文PDF。
01消費(fèi)者科技，掘金小眾創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)
實(shí)時(shí)AI即將崛起，充當(dāng)你的“AI鼓手”
想象一下，如果你與“AI鼓手”組建樂(lè)隊(duì)，無(wú)論你如何即興演奏，AI總能精準(zhǔn)地跟上你的節(jié)奏。這就是實(shí)時(shí)AI的魅力。
2023年，潛在一致性模型（LCM）展示了實(shí)時(shí)AI的雛形。隨著推理時(shí)間縮短，AI創(chuàng)意工具變得高效和實(shí)用，催生了實(shí)時(shí)視頻生成等新應(yīng)用。2025年，實(shí)時(shí)AI將解鎖更多激動(dòng)人心的場(chǎng)景：從生成視頻伴侶到AI樂(lè)隊(duì)成員。實(shí)時(shí)AI將顛覆創(chuàng)意工作流程，開(kāi)啟機(jī)器與人類真正協(xié)作的新時(shí)代。
P.S.潛在一致性模型（LCM）能夠精簡(jiǎn)原始模型，使其只需4-8步就能生成圖像；而最初的穩(wěn)定擴(kuò)散（SD）模型則需要25-50步來(lái)生成圖像。
——Anish Acharya
AI視頻細(xì)分，按需生成專業(yè)視頻
未來(lái)，AI生成視頻將更加細(xì)分化：
? 營(yíng)銷(xiāo)視頻
? 長(zhǎng)篇電影
? 超逼真3D虛擬形象
? 動(dòng)漫風(fēng)格轉(zhuǎn)換
? 無(wú)縫背景與過(guò)場(chǎng)視頻
這類專業(yè)化工具會(huì)提升視頻創(chuàng)作的深度和一致性，根據(jù)不同平臺(tái)（如TikTok、YouTube、電影大屏幕）進(jìn)行優(yōu)化。每一個(gè)看似“小眾”的視頻工具都有潛力發(fā)展為龐大的公司。AI視頻正在從“炫技原型”向“藝術(shù)形式”轉(zhuǎn)變。
——Bryan Kim
AI即將成為你的“第二大腦”
我們每天都在產(chǎn)生大量數(shù)字信息，例如短信、郵件、瀏覽記錄等。借助LLMs，這些數(shù)據(jù)可以被整合為一個(gè)“數(shù)字大腦”，幫助我們更好地理解自己、與他人溝通，并提高工作效率。在未來(lái)，AI將成為一個(gè)無(wú)限記憶庫(kù)，記錄我們的想法，提供建議，指導(dǎo)個(gè)人成長(zhǎng)。AI可以整理總結(jié)信息，生成數(shù)字日記，幫助我們進(jìn)行更明智的決策。
——Justine Moore
AI做PPT、寫(xiě)郵件“以假亂真”
AI擅長(zhǎng)生成內(nèi)容，但使其真正匹配個(gè)人風(fēng)格并不容易。
如同LoRAs和Midjourney的風(fēng)格參考，未來(lái)的知識(shí)工作將引入個(gè)性化控制：
? 寫(xiě)出符合個(gè)人語(yǔ)氣的郵件
? 創(chuàng)建符合公司標(biāo)準(zhǔn)的演示文稿
AI作為“副駕”，會(huì)在需要時(shí)調(diào)用人類提供信息或校正結(jié)果，而非簡(jiǎn)單的一次性生成完整內(nèi)容。這種動(dòng)態(tài)協(xié)作將推動(dòng)AI更深地融入日常工作。
——Olivia Moore
AI分析定性數(shù)據(jù)：從數(shù)字到語(yǔ)境的革命
長(zhǎng)期以來(lái)，分析軟件主要處理數(shù)字和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，忽略了定性資料。然而，想要真正看清全局，我們需要解讀文字、故事和非結(jié)構(gòu)化見(jiàn)解。
隨著大語(yǔ)言模型（LLMs）、網(wǎng)頁(yè)代理和多模態(tài)模型的崛起，我們可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與量化信息結(jié)合，形成更加全面的理解。我預(yù)測(cè)，這種轉(zhuǎn)變將催生新一代分析工具，無(wú)縫融合數(shù)字與實(shí)時(shí)外部語(yǔ)境。未來(lái)的分析不僅僅是數(shù)字化的，更是動(dòng)態(tài)和語(yǔ)境化的。
這種定量與定性的融合不僅能提升現(xiàn)有流程，還將為未來(lái)AI原生公司創(chuàng)造戰(zhàn)略突破口。
——Zach Cohen
02企業(yè)金融服務(wù)，AI重塑傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)
合規(guī)將變得Google一樣簡(jiǎn)單
銀行、保險(xiǎn)和醫(yī)療行業(yè)在合規(guī)上投入了無(wú)數(shù)的時(shí)間和金錢(qián)。有了LLM，合規(guī)將變得像Google一樣簡(jiǎn)單：“某行為是否合規(guī)？需要進(jìn)行哪些修改？”
此舉還能直接惠及消費(fèi)者。每年約有150萬(wàn)人因未及時(shí)支付抵押貸款而面臨困境。如果他們與“熟悉Fannie Mae 1000多頁(yè)服務(wù)指南”的AI對(duì)話，將很容易找到解決方案。
——Angela Strange
企業(yè)告別傳統(tǒng)記錄系統(tǒng)
AI正推動(dòng)企業(yè)重新審視其技術(shù)棧。今年早些時(shí)候，Klarna用自研的AI解決方案取代了Salesforce和Workday，這僅僅是一個(gè)開(kāi)端。我預(yù)測(cè)，企業(yè)替換傳統(tǒng)記錄系統(tǒng)的趨勢(shì)將進(jìn)一步加速。
過(guò)去，典型的軟件公司往往基于已有的記錄系統(tǒng)構(gòu)建下游工作流；而今天最具抱負(fù)的創(chuàng)業(yè)者開(kāi)始重新構(gòu)想這些核心系統(tǒng)。AI推動(dòng)“交互式系統(tǒng)”的崛起，使人類從執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕膶忛喺摺?/strong>
盡管這一轉(zhuǎn)變需要面對(duì)巨頭公司的資源壁壘，以及數(shù)據(jù)護(hù)城河，但它還是代表了軟件領(lǐng)域中最令人興奮的挑戰(zhàn)之一。
——Marc Andrusko
AI初創(chuàng)公司：構(gòu)建差異化與持久護(hù)城河
AI正在各行各業(yè)推動(dòng)軟件變革。2024年，許多初創(chuàng)企業(yè)通過(guò)處理復(fù)雜任務(wù)切入市場(chǎng)；2025年將成為從差異化到持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一年。
成功AI初創(chuàng)公司將專注于圍繞其產(chǎn)品建立護(hù)城河，這包括：
? 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)：用戶越多，產(chǎn)品價(jià)值越高。
? 高轉(zhuǎn)換成本：讓產(chǎn)品變得不可或缺。
? 產(chǎn)品傳播性：降低客戶獲取成本。
僅僅解決一個(gè)問(wèn)題不足以建立護(hù)城河，初創(chuàng)公司還需要擴(kuò)展到其他工作流，將自己發(fā)展成核心記錄系統(tǒng)。
——David Haber
從數(shù)據(jù)收集到建議行動(dòng)：AI的下一步
目前，AI已經(jīng)能從電子郵件、電話記錄中提取被忽視的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理主要用于減少重復(fù)性任務(wù)。下一步，AI將根據(jù)這些數(shù)據(jù)直接建議行動(dòng)序列。
未來(lái)，AI將通過(guò)上下文數(shù)據(jù)訓(xùn)練，成為用戶日常工作的“記錄系統(tǒng)”。例如，銷(xiāo)售人員可以通過(guò)AI儀表盤(pán)識(shí)別關(guān)鍵客戶，獲得后續(xù)操作建議；財(cái)務(wù)分析師基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)快速完成預(yù)測(cè)分析。短期內(nèi)，AI輸出仍需人類審閱，但隨著信任逐步建立，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策最終可能完全由AI主導(dǎo)。
——Seema Amble
浪漫化“非自然增長(zhǎng)”：服務(wù)行業(yè)的AI進(jìn)化
傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)，如保險(xiǎn)、法律、房地產(chǎn)和IT一度因低利潤(rùn)率和難以規(guī)模化受限。如今借助LLMs，通過(guò)自動(dòng)化語(yǔ)音、郵件和消息等流程，這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)了高利潤(rùn)率和可擴(kuò)展性。
雖然許多人預(yù)測(cè)這將開(kāi)啟傳統(tǒng)私募股權(quán)的新時(shí)代，但更大的潛力在于由AI驅(qū)動(dòng)的垂直服務(wù)初創(chuàng)公司。結(jié)合AI與定制化工作流自動(dòng)化工具，這些公司能夠徹底重塑傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)。
最成功的企業(yè)將與小型現(xiàn)有公司合作，顯著提升盈利能力，并利用優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)模式和現(xiàn)金流整合更小的企業(yè)。這種方法在操作上充滿挑戰(zhàn)，但只要執(zhí)行得當(dāng)，我們或?qū)⒁?jiàn)證服務(wù)行業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的全新演進(jìn)。
——Joe Schmidt
AI原生UI與用戶體驗(yàn)的未來(lái)
2025年將是AI原生UI與UX范式確立的一年。過(guò)去幾年，企業(yè)專注于訓(xùn)練前沿模型并搭建基礎(chǔ)設(shè)施。隨著技術(shù)棧的成熟，企業(yè)摸清了AI的潛力，用戶也逐漸適應(yīng)了與這種“非確定性界面”的交互。
這為軟件交互方式的創(chuàng)新打開(kāi)了大門(mén)。未來(lái)的UI將突破傳統(tǒng)SaaS工具中“人工輸入數(shù)據(jù)”的框架。雖然聊天界面是最早的實(shí)驗(yàn)性交互方式，我預(yù)計(jì)更多新穎的交互機(jī)制將涌現(xiàn)。AI agents將直接參與工作流，用戶界面會(huì)被重新設(shè)計(jì)，用于人類審查和質(zhì)量保證。
——Kimberly Tan
每位白領(lǐng)都將擁有“AI副駕”
2025年將成為“AI副駕”（AI copilots）普及的里程碑——每個(gè)白領(lǐng)都將有一個(gè)AI助手幫助處理繁瑣任務(wù)，讓人們專注于更具創(chuàng)造性或戰(zhàn)略性的工作。
AI agents可以在任何現(xiàn)有記錄系統(tǒng)之前插入，整合分散的數(shù)據(jù)源，優(yōu)化重復(fù)任務(wù)。例如，虛擬銷(xiāo)售代表（SDR）在創(chuàng)建客戶記錄前，完成對(duì)潛在客戶的信息收集和初步溝通。
根據(jù)OpenAI和賓夕法尼亞大學(xué)的一項(xiàng)研究，LLMs可使15%的工作任務(wù)效率顯著提升。而結(jié)合構(gòu)建于LLMs之上的軟件和工具后，這一比例將提高到47%-56%。
未來(lái)，某些角色可能幾乎完全由AI agents自動(dòng)化完成。
——James da Costa
03游戲行業(yè)，AI讓虛擬走進(jìn)現(xiàn)實(shí)世界
實(shí)時(shí)生成游戲內(nèi)容，AI原生敘事崛起
我們即將看到利用AI原生敘事格式的新一代“皮克斯”，它將模糊電影與電子游戲的界限。
AI原生的互動(dòng)視頻可以即時(shí)生成整個(gè)游戲內(nèi)容，無(wú)需游戲引擎或預(yù)先構(gòu)建的素材?；谕婕逸斎?，圖像生成模型能夠?qū)崟r(shí)推斷出下一幀畫(huà)面，打造個(gè)性化且無(wú)限的游戲體驗(yàn)，將影視的可及性與游戲的動(dòng)態(tài)性融合。未來(lái)，我們有望見(jiàn)證一家新興的標(biāo)志性媒體公司，通過(guò)互動(dòng)視頻重塑敘事體驗(yàn)。
——Jonathan Lai
AI伴侶：主動(dòng)向你訴說(shuō)“內(nèi)心世界”
數(shù)百萬(wàn)人都在玩的AI伴侶體驗(yàn)仍有限——僅對(duì)用戶發(fā)起的對(duì)話作出反應(yīng)，缺乏虛擬朋友或外部情境。換句話說(shuō)，它們沒(méi)有“內(nèi)心世界”。
下一代AI伴侶將更加生動(dòng)逼真。它們會(huì)擁有自己的虛擬朋友、對(duì)新聞的反應(yīng)和情感。它們會(huì)有自己的動(dòng)機(jī)、使命和愿望，并會(huì)與用戶探討他們的動(dòng)機(jī)和目標(biāo)。
未來(lái)的AI伴侶設(shè)計(jì)可以借鑒視頻游戲的成功經(jīng)驗(yàn)。正如游戲中任務(wù)驅(qū)動(dòng)的玩法一樣，你與伴侶的互動(dòng)也應(yīng)該有明確目的性。伴侶會(huì)提及其他角色，為你介紹朋友，并討論它們的世界中的地點(diǎn)、話題和問(wèn)題。有時(shí)它們會(huì)給你發(fā)信息，或打電話進(jìn)行長(zhǎng)談，而有時(shí)則僅以簡(jiǎn)短的反應(yīng)出現(xiàn)。當(dāng)AI伴侶相信自己擁有一個(gè)值得生存的世界時(shí)，它們將顯得越來(lái)越真實(shí)。（P.S.是誰(shuí)在期待乙游版AI伴侶）
——Andrew Chen
游戲技術(shù)推動(dòng)未來(lái)商業(yè)變革
傳統(tǒng)意義上，游戲主要是為娛樂(lè)而設(shè)計(jì)的虛擬世界；如今，游戲技術(shù)正在突破娛樂(lè)領(lǐng)域，變革企業(yè)的運(yùn)作方式。
游戲領(lǐng)域一直引領(lǐng)著技術(shù)突破——從英偉達(dá)的圖形處理技術(shù)到Unreal Engine的實(shí)時(shí)3D渲染——這些工具正在解決關(guān)鍵的商業(yè)問(wèn)題。例如，基于Unreal Engine構(gòu)建的公司Applied Intuition，通過(guò)虛擬模擬來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車(chē)。
推動(dòng)這一轉(zhuǎn)變的三大力量包括：生成式AI正在大幅降低虛擬內(nèi)容的制作成本；先進(jìn)的3D捕捉技術(shù)將現(xiàn)實(shí)環(huán)境數(shù)字化（即“數(shù)字孿生”）；以及下一代XR設(shè)備讓沉浸式體驗(yàn)更加實(shí)用。
這種轉(zhuǎn)變的應(yīng)用已然顯現(xiàn)：Anduril利用游戲引擎進(jìn)行國(guó)防模擬；特斯拉用虛擬世界訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)；寶馬將AR整合到未來(lái)的抬頭顯示系統(tǒng)中；Matterport通過(guò)虛擬漫游徹底改變了房地產(chǎn)行業(yè)；Traverse3D則幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)虛擬互動(dòng)式員工培訓(xùn)。
無(wú)論是通過(guò)虛擬環(huán)境訓(xùn)練自動(dòng)化系統(tǒng)、用3D視覺(jué)幫助消費(fèi)者購(gòu)物，還是通過(guò)模擬擴(kuò)展未來(lái)勞動(dòng)力的規(guī)模，我相信2025年游戲技術(shù)將滲透到每個(gè)行業(yè)。
——Troy Kirwin
“不露臉”視頻創(chuàng)作者的第二波浪潮
“不露臉創(chuàng)作者”指的是隱藏外貌，專注于內(nèi)容創(chuàng)作的視頻創(chuàng)作者。其定義廣泛：包括僅通過(guò)聲音表達(dá)的創(chuàng)作者；采取替代人格掩蓋身份的創(chuàng)作者；用虛擬化身（如VTuber）完全展示自我的創(chuàng)作者。
通過(guò)隱匿身份，創(chuàng)作者可以利用AI工具，用非母語(yǔ)和非母語(yǔ)口音創(chuàng)作內(nèi)容。一位印度創(chuàng)作者完全可以制作一段關(guān)于盧浮宮的視頻，用法語(yǔ)口音講解，并用筆記本電腦生成效果媲美400美元播客設(shè)備的音質(zhì)。
最終，觀眾將決定哪些內(nèi)容值得關(guān)注。如果信息足夠有意義、有趣或富有洞見(jiàn)，我們是否真的在意鏡頭背后的那張面孔？
——Lester Chen
04成長(zhǎng)期科技：最佳AI原生應(yīng)用解決企業(yè)最后一公里難題
Bye-bye，“Google一下”
2025年，搜索引擎壟斷將結(jié)束。Google目前控制約90%的美國(guó)搜索市場(chǎng)，但其統(tǒng)治地位正在動(dòng)搖——除了針對(duì)Google的反壟斷裁決，生成式AI也在顛覆搜索模式。
ChatGPT擁有超過(guò)2.5億每周活躍用戶；Perplexity每月用戶增長(zhǎng)超25%，改變了搜索交互形式：查詢平均長(zhǎng)度約為10個(gè)詞，比傳統(tǒng)搜索高出三倍以上，其中近半數(shù)會(huì)引發(fā)后續(xù)問(wèn)題。
Claude、Grok、Meta AI、Poe等chatbots也在瓜分搜索市場(chǎng)。60%的美國(guó)消費(fèi)者在過(guò)去30天內(nèi)使用chatbots研究或決定購(gòu)買(mǎi)。而對(duì)于深入研究，專業(yè)人士也在借助領(lǐng)域?qū)Ｓ闷脚_(tái)，如Causaly（科學(xué)）、Consensus（學(xué)術(shù)研究）、Harvey（法律）和Hebbia（金融服務(wù)）。
用戶需要“深挖”信息，渴望答案與深度。但如果Google用AI內(nèi)容滿足這一需求，也將付出短期利潤(rùn)的代價(jià)。
——Alex Immerman
AI帶領(lǐng)銷(xiāo)售行業(yè)進(jìn)入黃金時(shí)代
生成式AI不會(huì)削弱銷(xiāo)售行業(yè)，還可能推動(dòng)其進(jìn)入黃金時(shí)代，帶來(lái)大規(guī)模的招聘熱潮。
生成式AI驅(qū)動(dòng)的銷(xiāo)售技術(shù)將大幅自動(dòng)化銷(xiāo)售代表的行政工作，使銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)的效率和生產(chǎn)力顯著提高——減少每位客戶經(jīng)理所需的支持崗位數(shù)量、縮短入職時(shí)間，讓銷(xiāo)售人員有更多時(shí)間專注于生成式AI無(wú)法自動(dòng)化的高接觸、顧問(wèn)式銷(xiāo)售。
從本質(zhì)上講，銷(xiāo)售的職責(zé)是幫助客戶學(xué)習(xí)如何評(píng)估和購(gòu)買(mǎi)軟件。隨著生成式AI推動(dòng)開(kāi)發(fā)者生產(chǎn)力提升，我們將看到大量新軟件進(jìn)入市場(chǎng)，這意味著需要更多銷(xiāo)售人員幫助買(mǎi)家了解這些軟件如何解決問(wèn)題。
生產(chǎn)力越高，招聘的銷(xiāo)售代表越多，收入也越高。只要每位銷(xiāo)售代表帶來(lái)的邊際收益未顯著下降，企業(yè)將爭(zhēng)相招聘更多人員。更高的生產(chǎn)力帶來(lái)更多人員，進(jìn)而帶來(lái)更高收入。想象一下，這些銷(xiāo)售代表?yè)碛蠥I賦能的教練、SDR和銷(xiāo)售工程師，他們的效率和生產(chǎn)力將無(wú)可限量。
——Joe Morrissey
最佳AI原生應(yīng)用：不止是“GPT套殼”
2024年是多模型市場(chǎng)成為現(xiàn)實(shí)的一年，2025年將是AI原生應(yīng)用層崛起的一年。
哪些AI應(yīng)用將勝出？許多客戶企業(yè)已從“我們需要AI”的初期采購(gòu)熱潮轉(zhuǎn)向更注重ROI。因此，在大多領(lǐng)域內(nèi)，最佳的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)本質(zhì)是應(yīng)用AI的工程團(tuán)隊(duì)。他們探索與模型互動(dòng)的最佳方法，以解決客戶“最后一公里”難題。
成功的AI應(yīng)用可能會(huì)結(jié)合多個(gè)大模型+自訓(xùn)練的小模型，來(lái)優(yōu)化客戶的用例、速度和成本。這些應(yīng)用還需盡可能地吸收客戶數(shù)據(jù)（以及終端用戶數(shù)據(jù)），提供從通用到有價(jià)值的AI體驗(yàn)。未來(lái)成功的AI應(yīng)用公司，絕不會(huì)被簡(jiǎn)單視為“GPT套殼”。
——Sarah Wang
05基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：端側(cè)AI即將大放異彩
全球AI基礎(chǔ)設(shè)施競(jìng)賽
在爭(zhēng)奪AI主導(dǎo)地位的競(jìng)賽中，算力已經(jīng)成為關(guān)鍵的國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施。然而，并非每個(gè)國(guó)家都具備參與競(jìng)爭(zhēng)的條件。訓(xùn)練和推理大規(guī)模AI模型需要成千上萬(wàn)臺(tái)高能耗的GPU，這要求充足的能源供應(yīng)、有效散熱數(shù)百兆瓦熱量的土地。我稱這些能夠開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練并托管最先進(jìn)模型的地方為AI“超中心”。
我認(rèn)為，未來(lái)5—10年，一個(gè)世界級(jí)超中心需要開(kāi)發(fā)3—6吉瓦的裝機(jī)容量，才能在AI前沿領(lǐng)域占有一席之地。雖然這種規(guī)模今天尚未完全實(shí)現(xiàn)，但多個(gè)國(guó)家（包括美國(guó)、中國(guó)、日本、新加坡和沙特阿拉伯）正在以100—150兆瓦為單位逐步邁向這一目標(biāo)。
未來(lái)幾年，通過(guò)算力、可持續(xù)能源以及前瞻性政策投資AI的國(guó)家，將在全球科學(xué)與經(jīng)濟(jì)進(jìn)步中占據(jù)主導(dǎo)地位。
——Anjney Midha
端側(cè)AI市場(chǎng)份額將顯著提升
未來(lái)一年，我預(yù)計(jì)小型、端側(cè)AI模型將在使用量、應(yīng)用場(chǎng)景方面占據(jù)主導(dǎo)地位。這一趨勢(shì)將由具體用例、經(jīng)濟(jì)性、實(shí)用性，以及隱私需求所推動(dòng)。不斷發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施能夠支持這一轉(zhuǎn)變，包括TensorFlow Lite、PyTorch Edge等軟件框架，以及Google Edge TPU等定制硬件。
盡管大模型可能仍會(huì)帶來(lái)更多收入，但小模型將在消費(fèi)者和B2B用戶體驗(yàn)中占據(jù)核心地位，其市場(chǎng)份額將顯著提升。
——Jennifer Li
超越“推理”：AI在數(shù)學(xué)、物理和編碼的進(jìn)展
目前已經(jīng)明確，LLMs“推理”并不像人類思維那樣運(yùn)作。近期，蘋(píng)果的一篇論文也表明，LLMs只是簡(jiǎn)單復(fù)制訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的推理步驟，看起來(lái)像是在推理。
不過(guò)，最先進(jìn)的模型在數(shù)學(xué)、物理和編碼等“推理”任務(wù)中的表現(xiàn)正在持續(xù)變好。例如，LLMs已能達(dá)到國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽的金牌水平——得益于模型訓(xùn)練中的新技術(shù)（基于推理路徑的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）和模型推理階段的技術(shù)（測(cè)試時(shí)計(jì)算）。
OpenAI o1是率先大膽探索的主要模型之一，結(jié)果令人鼓舞。其他AI團(tuán)隊(duì)也在開(kāi)展相關(guān)工作。我很期待他們的進(jìn)展，以及這些技術(shù)將為L(zhǎng)LMs帶來(lái)的新能力。
——Matt Bornstein
生成式AI無(wú)處不在
我認(rèn)為AI不再僅運(yùn)行在云端大服務(wù)器，也會(huì)運(yùn)行在小型設(shè)備和應(yīng)用上。你的文本編輯器會(huì)內(nèi)置LLM，幫助你撰寫(xiě)電子郵件；你的相機(jī)應(yīng)用可以重新生成照片中你不喜歡的部分，總結(jié)視頻內(nèi)容發(fā)生了什么。這一切都將在本地運(yùn)行，提供快速且響應(yīng)及時(shí)的用戶體驗(yàn)。
——Guido Appenzeller
06美國(guó)活力：改變世界進(jìn)程的技術(shù)創(chuàng)新
美國(guó)活力（American Dynamism）是一種投資理念，專注于支持解決國(guó)家重大問(wèn)題的創(chuàng)始人和公司。a16z設(shè)立的美國(guó)活力基金，旨在投資航空航天、國(guó)防、公共安全、教育、住房、供應(yīng)鏈、工業(yè)和制造業(yè)，推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步。
在他們看來(lái)，這樣的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步包括：1903年-萊特兄弟成功飛行、1942年-曼哈頓計(jì)劃、1947年-晶體管的發(fā)明、1984年-互聯(lián)網(wǎng)誕生、2007年-iPhone發(fā)布、2015年- SpaceX首次成功回收火箭一級(jí)，以及2022年-生成式AI成為主流等等。那么，2025年有哪些值得期待的BIG IDEAS呢？
見(jiàn)證核能的復(fù)興：關(guān)乎全球AI競(jìng)賽
2025年，我們將見(jiàn)證核能需求的激增。監(jiān)管改革、公眾熱情、資本涌入與日益增長(zhǎng)的能源需求共同形成了一場(chǎng)“完美風(fēng)暴”，驅(qū)動(dòng)核能新反應(yīng)堆的訂單量實(shí)現(xiàn)數(shù)十年來(lái)的首次大幅增長(zhǎng)。
隨著人工智能的快速發(fā)展，美國(guó)的能源需求正在飛速飆升。電力消費(fèi)多年未見(jiàn)的上升趨勢(shì)正在讓老化的電網(wǎng)不堪重負(fù)，促使人們重新尋求可靠的新能源來(lái)源。以清潔、穩(wěn)定能源為目標(biāo)的大型數(shù)據(jù)中心，已經(jīng)開(kāi)始重啟退役的核電站，包括賓夕法尼亞州曾經(jīng)聲名狼藉的三哩島核電站，計(jì)劃于2028年重新上線。（曾于1979年發(fā)生三哩島核泄漏事故，簡(jiǎn)稱TMI-2事故）
跨黨派對(duì)清潔能源的支持和民間的廣泛擁護(hù)，正推動(dòng)核能重新走入主流。這不僅關(guān)乎能源本身，還關(guān)乎美國(guó)在全球AI競(jìng)賽中的領(lǐng)導(dǎo)地位、電網(wǎng)的更高韌性，以及未來(lái)美國(guó)繁榮的保障。
——David Ulevitch
未來(lái)熱門(mén)職業(yè)：硬件+軟件成為“香餑餑”
在2000s和2010s，如果你不會(huì)編程，就會(huì)被淘汰。由此，計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生人數(shù)激增，而機(jī)械工程和電子工程等專業(yè)相對(duì)萎縮。
如今，我們正看到一場(chǎng)至關(guān)重要的轉(zhuǎn)變——進(jìn)入將AI最新技術(shù)與復(fù)雜硬件結(jié)合的職業(yè)領(lǐng)域。制造業(yè)回流的趨勢(shì)、供水處理、商業(yè)HVAC和石油天然氣等“冷門(mén)”行業(yè)中熟練工人大規(guī)模退休，以及國(guó)防、企業(yè)和消費(fèi)者領(lǐng)域的自主化浪潮，正在推動(dòng)這些技術(shù)領(lǐng)域復(fù)興，跨越硬件與軟件的界限。這些正是未來(lái)的熱門(mén)職業(yè)。
特別是，2025年對(duì)以下職業(yè)的需求會(huì)加速增多：電氣工程師、控制工程師、機(jī)械與機(jī)電工程師、制造工程師、射頻工程師、工業(yè)工程師、測(cè)試工程師、質(zhì)量工程師以及各類高技能技術(shù)員/機(jī)器人遠(yuǎn)程操作員。這些領(lǐng)域的增長(zhǎng)速度可能會(huì)在未來(lái)十年內(nèi)超越“傳統(tǒng)”軟件工程領(lǐng)域。機(jī)器人時(shí)代正在來(lái)臨，而總需要有人負(fù)責(zé)建造、訓(xùn)練和維護(hù)它們。
——Erin Price-Wright
“接住”信號(hào)：太空的下一片藍(lán)海
隨著星艦助推器的成功回收，快速重復(fù)使用超過(guò)150公噸載重能力的運(yùn)載工具越來(lái)越接近現(xiàn)實(shí)。我們或許即將邁入太空新時(shí)代。
星艦的成功不僅讓人類登陸月球和火星的能力更進(jìn)一步，也使得建立微重力環(huán)境下的生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室成為可能。除此之外，它還能夠讓我們將人類和貨物在40分鐘內(nèi)運(yùn)送到地球的任何角落，開(kāi)啟前所未有的產(chǎn)業(yè)模式和接入方式。2025年，有可能是科幻照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的起點(diǎn)。
——Lejla Custo
XR設(shè)備：開(kāi)發(fā)者構(gòu)建物理世界應(yīng)用的全新利器
我相信，XR設(shè)備將成為開(kāi)發(fā)者構(gòu)建物理世界應(yīng)用的有力工具。
過(guò)去一年，一系列新一代擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)平臺(tái)問(wèn)世，包括Apple Vision Pro、Meta Orion。盡管這些產(chǎn)品在激發(fā)消費(fèi)者、開(kāi)發(fā)者活動(dòng)仍處于早期階段，但它們?cè)谕七M(jìn)物理世界應(yīng)用方面具有巨大潛力，特別是在世界建模和機(jī)器人基礎(chǔ)模型等前沿領(lǐng)域。
目前，這些設(shè)備已經(jīng)在機(jī)器人、自主技術(shù)和仿真領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。XR設(shè)備的廣泛普及，再加上空間計(jì)算平臺(tái)日益活躍的開(kāi)發(fā)者活動(dòng)，對(duì)于那些涉及大量物理世界數(shù)據(jù)、交互和基礎(chǔ)設(shè)施的垂直領(lǐng)域尤其具有前景。
——Oliver Hsu
機(jī)器人數(shù)據(jù)采集后的下一階段
目前，許多公司正通過(guò)遠(yuǎn)程操作、合成仿真、模塊化機(jī)械手等方式大規(guī)模采集機(jī)器人數(shù)據(jù)。這些方法為實(shí)現(xiàn)通用機(jī)器人的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累鋪平了道路。然而，在獲得數(shù)十億，甚至數(shù)萬(wàn)億條機(jī)器人數(shù)據(jù)后，下一步該如何做？
自駕領(lǐng)域的崛起為Scale AI鋪平了道路，該公司通過(guò)為感知系統(tǒng)標(biāo)注數(shù)據(jù)而聲名鵲起。而生成式AI的爆發(fā)則轉(zhuǎn)向了全新類型的數(shù)據(jù)采集，包括基準(zhǔn)測(cè)試、偏好數(shù)據(jù)和安全性驗(yàn)證（如“紅隊(duì)測(cè)試”）。這些方法跳過(guò)了直接與訓(xùn)練策略相關(guān)的數(shù)據(jù)采集，走向更復(fù)雜、更昂貴、更困難的任務(wù)。
未來(lái)，我們?cè)跈C(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒖吹剑簜}(cāng)庫(kù)中，機(jī)器人被放置于危險(xiǎn)環(huán)境中進(jìn)行安全評(píng)估；組織開(kāi)發(fā)隱秘而復(fù)雜的基準(zhǔn)測(cè)試，以甄別垂直領(lǐng)域的佼佼者。盡管訓(xùn)練通用機(jī)器人策略的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集是關(guān)鍵，但最終的落地還需依賴這些“二級(jí)系統(tǒng)”的支持。
——Jacob Phillips
自由空間光通信的新突破
預(yù)計(jì)2025年，處于對(duì)帶寬的剛性需求，自由空間光通信繼續(xù)快速發(fā)展。這種通信方式相較于傳統(tǒng)的射頻技術(shù)，具有更高的比特率和更強(qiáng)的傳輸定向性。然而，現(xiàn)有技術(shù)在降低停機(jī)時(shí)間和干擾方面仍處于初級(jí)階段，主要依賴諸如TCP協(xié)議的傳輸層糾錯(cuò)機(jī)制。
未來(lái)的進(jìn)展可能包括更先進(jìn)的調(diào)制方案（類似于無(wú)線通信中的QPSK和OFDM創(chuàng)新），以提高數(shù)據(jù)傳輸效率。同時(shí)，我們預(yù)計(jì)光束控制和轉(zhuǎn)向技術(shù)的改進(jìn)將顯著增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾性。此外，更精確的定位、導(dǎo)航和定時(shí)系統(tǒng)（PNT）的集成將進(jìn)一步優(yōu)化光通信，特別是在移動(dòng)應(yīng)用中。
——Peter Bowman-Davis
07生物與健康：對(duì)重大疾病唱響進(jìn)攻號(hào)角
攻克重大疾病治療（Again）
2025年，生物醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)⑾破鹦鲁绷?，即回歸對(duì)常見(jiàn)重大疾病的研究與攻克。這一趨勢(shì)受到GLP-1類藥物帶來(lái)的市場(chǎng)動(dòng)力推動(dòng)，預(yù)計(jì)到2030年相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1000億美元。
此外，自身免疫疾病的治療也迎來(lái)了革命性進(jìn)展。德國(guó)科學(xué)家Georg Schett提出，針對(duì)B細(xì)胞癌癥的CAR-T細(xì)胞療法或許可以有效治療由B細(xì)胞驅(qū)動(dòng)的自身免疫疾病。最新研究顯示，15名無(wú)其他治療效果的患者在接受此療法后，均取得顯著改善。他將其形容為“按下電腦的重啟鍵，使免疫系統(tǒng)重獲正常功能”。如此令人矚目的療效，連同新藥的商業(yè)成功，正激發(fā)著一波聚焦重大疾病的新生物科技創(chuàng)新浪潮。
——Vineeta Agarwala
AI正在重塑醫(yī)療模式
近年來(lái)，用AI分析血液生物標(biāo)志物、可穿戴設(shè)備跟蹤生物特征數(shù)據(jù)、全身掃描等技術(shù)讓健康管理更加個(gè)性化和普及化。這些工具賦予患者前所未有的自主權(quán)，使原本僅限于臨床環(huán)境的數(shù)據(jù)和洞察觸手可及。這種健康民主化正在重塑醫(yī)療模式，將更多精力轉(zhuǎn)向預(yù)防、早期檢測(cè)和健康管理，讓人們更長(zhǎng)久地保持健康。
——Vijay Pande
AI賦能醫(yī)療：超級(jí)員工的誕生
一方面是數(shù)十萬(wàn)醫(yī)生和護(hù)士的短缺，另一方面是沉重不堪的用工成本。
AI技術(shù)正在幫助醫(yī)療行業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。2025年，專業(yè)化AI模型將成為醫(yī)療環(huán)境中的“超級(jí)員工”平臺(tái)。通過(guò)自動(dòng)化低級(jí)任務(wù)，釋放現(xiàn)有勞動(dòng)力的高價(jià)值潛能，這些平臺(tái)將以指數(shù)級(jí)速度放大醫(yī)療服務(wù)規(guī)模，并解鎖前所未有的商業(yè)機(jī)會(huì)。
——Julie Yoo
藥物靶點(diǎn)像牛油果：時(shí)機(jī)至關(guān)重要
開(kāi)發(fā)新藥物是一個(gè)復(fù)雜且昂貴的過(guò)程，通常需要耗費(fèi)十年時(shí)間和十億美元資金。雖然成功的回報(bào)不可估量，但前提是你要能抓住正確的目標(biāo)。
生物學(xué)靶點(diǎn)就像牛油果：太早、太早、太早……現(xiàn)在——太晚！靶點(diǎn)的出現(xiàn)充滿不可預(yù)測(cè)性。一旦某個(gè)靶點(diǎn)被驗(yàn)證有效，便會(huì)引發(fā)公司之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)。隨著中國(guó)企業(yè)的強(qiáng)勢(shì)加入，全球制藥巨頭和投資者都在關(guān)注這一領(lǐng)域。
對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，如何應(yīng)對(duì)這種競(jìng)爭(zhēng)？2025年的關(guān)鍵在于擁有“獨(dú)特秘密”：對(duì)新興靶點(diǎn)的獨(dú)到見(jiàn)解，或在熱門(mén)靶點(diǎn)采取差異化策略。技術(shù)和AI是獲取并保持這一秘密的重要工具。初創(chuàng)公司必須快速、隱秘、果斷地行動(dòng)，搶占“成熟的牛油果”市場(chǎng)，才能避免落后于人。
——Jorge Conde
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