2025 年人工智能的 16 大趋势：从代理 AI 到可持续发展

自 ChatGPT 两年前推出以来，人工智能 (AI) 已从利基技术发展成为主流应用，从根本上改变了我们获取和交互信息的方式。生成式 AI 处于领先地位，它是在海量数据集上训练的大型语言模型，可以根据用户提示生成新的内容，包括文本、图像、音乐、视频和音频。

虽然过去几年发生了翻天覆地的变化，但 2025 年将推动 AI 创新更上一层楼。从重塑行业到重新定义用户体验，我们相信 AI 将继续发展并扩大其影响力。根据社交媒体讨论、行业领袖播客和信誉良好的科技媒体的报道，我们整理了塑造 2025 年及以后的顶级 AI 预测和趋势。随着 AI 继续改变行业并重新定义可能性，以下是未来一年值得关注的 16 个 AI 趋势。

1. 代理 AI

去年，我们报道了垂直 AI 代理（旨在自动化整个工作流程的专用工具）将如何像 SaaS 颠覆传统软件一样颠覆 SaaS。在 2025 年，这些预测正在成为现实。AI 代理有望彻底改变软件行业。

最近一期 BG Squared (B2G) 的节目突出了这种转变，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉分享了关于“AI 代理的未来”的大胆愿景。纳德拉预测，“AI 代理将取代所有软件”，这标志着企业和消费者都将发生翻天覆地的变化。微软并非这场竞赛中的唯一参与者。去年 12 月，谷歌推出了 Gemini 的 AI 代理，这些代理是旨在为用户独立完成任务的自主工具。专家预计 2025 年将标志着这些 AI 代理的主流采用。

AI 代理仍处于起步阶段，但已经开始处理曾经被认为需要人类判断的任务。这些系统能够管理多步骤工作流程，从安排会议和起草文件到运行客户服务运营。微软的协调器机器人和 OpenAI 传闻中的运营商代理正在为这种转型铺平道路。这些技术不仅仅关乎效率，它们代表着对企业运营方式和与软件交互方式的重新构想。

在不久的将来，我们预测 AI 代理将通过自动化跨行业的复杂多步骤任务来彻底改变工作流程：

• 行动中的自主性：这些代理可以独立执行任务，例如安排会议、起草报告或管理供应链。
• 企业部署：微软的“协调器机器人”和 OpenAI 预计的“运营商代理”将处理从编写代码到预订旅行等各种功能。
• 客户体验：AI 代理将为客户服务聊天机器人提供动力，这些聊天机器人能够在没有人为干预的情况下解决问题，从而降低成本并提高满意度。

2. 多模态 AI 打破障碍

想象一下，一种能够使用文本、图像、音频和视频无缝地解释和响应的 AI。这就是多模态 AI 的承诺。它已经通过帮助医生分析各种格式的数据来改变医疗保健行业。在日常应用中，它将为能够创建演示文稿、编辑媒体甚至通过照片或录音诊断汽车问题的虚拟助手提供动力。

在 2025 年及以后，我们将看到能够理解和生成文本、图像、音频和视频的 AI 模型，这些模型将创造身临其境的体验：

• 医疗保健应用：多模态 AI 将使医生能够整合患者数据，包括病历、扫描和语音输入，以便更好地诊断。
• 内容创作：像 Alexa 这样的虚拟助手很快将根据要求制作引人入胜的多媒体演示文稿或编辑视频。

来源：SoluLab

3. 开源 AI 势头强劲

上周，我们写了关于 Deepseek 如何以 OpenAI 和 Meta 最新模型成本的一小部分超越了它们的性能。Deepseek 是一款由中国科技初创公司开发的免费开源 AI 模型，它体现了开源 AI 的一个日益增长的趋势，在这个趋势中，可访问的工具正在推动性能和可负担性的界限。

Meta 一直是开源 AI 的坚定倡导者，它继续通过向公众发布尖端模型来挑战专有系统的统治地位。这种转变正在拉平竞争环境，使小型公司和初创公司能够在无需大量预算的情况下构建具有竞争力的 AI 解决方案。

我们预测，2025 年将看到这一运动加速。开源 AI 模型将继续降低进入门槛，使更广泛的行业能够采用 AI。同时，这些模型通过促进协作并为透明度和性能设定新的基准来推动创新。

开源模型的兴起也与专有系统之间产生了紧张关系。像 OpenAI 和谷歌这样的公司正在大力投资封闭系统以保持竞争优势，但开源替代方案的质量和采用率不断提高正在挑战它们的统治地位。这种动态正在重塑 AI 格局，引发了关于该领域的可访问性、知识产权和长期可持续性的争论。

4. 生成式 AI 扩展其影响力

生成式 AI 不再局限于文本。以下是正在获得动力的内容：

• 视觉内容：像 DALL-E 这样的工具正在彻底改变企业通过逼真的图像创建广告或增强故事讲述的方式。
• 音乐和音频：AI 作曲家正在为营销活动或娱乐创作个性化的曲目。
• 科学与医学：像 AlphaFold 这样的平台正在缩短发现新药物或材料所需的时间。

5. 专用 AI 模型崛起

AI 的未来不仅仅关乎像 GPT-4 这样的大型模型。相反，更小、更专业的模型正在崛起，以满足特定行业的需要。这些针对性的解决方案旨在擅长以下领域：

• 金融：模型通过分析交易模式以高精度提高欺诈检测能力。
• 医疗保健：专用 AI 帮助使用定制数据集诊断疾病或预测患者预后。
• 机器人：AI 使机器人能够在制造和物流中以更高的效率执行复杂的任务。

与庞大的通用模型不同，专用 AI 需要更少的计算能力，并且针对资源受限的环境进行了优化。这使得它们非常适合边缘设备，例如无人机、物联网传感器和自动驾驶汽车，在这些设备中，实时处理至关重要。这些模型不仅效率更高，而且还为更广泛的行业采用 AI 铺平了道路。

6. 科学与 AI 取得重大进展

AI 正在通过处理海量数据并识别人类可能错过的模式来彻底改变科学发现。主要突破包括：

• 医学：AI 驱动的平台正在加速药物发现，在几个月而不是几年内识别出新的治疗方法。随着 AI 分析基因数据以根据患者个体情况定制治疗方案，个性化医疗也在不断发展。
• 材料科学：研究人员正在使用 AI 设计可持续的塑料替代品并开发用于建筑和航空航天等行业的超强材料。
• 数学：算法正在解决长期存在的问题，例如识别复杂定理的证明或优化网络设计，为技术和工程开辟了新的领域。

这些进步突出了 AI 如何成为科学家不可或缺的工具，使他们在多个学科中实现更快、更高效的创新。

7. AI 改变商业运营

AI 不仅仅是在支持企业，它正在改变决策方式。期待能够做到以下的工具：

• 预测客户行为：通过分析海量数据集，AI 正在创建超精准的营销活动。
• 优化运营：从预测性维护到实时供应链调整，AI 使企业保持敏捷。
• 增强研发：由于 AI 能够比以往更快地设计、测试和迭代，公司正在将产品开发时间缩短一半。

8. 负责任的 AI 获得关注

随着人工智能成为日常生活不可分割的一部分，道德考量和监管框架的重要性从未如此之大。到 2025 年，预计这些讨论将加剧，政府、公司和倡导组织将共同努力解决隐私、偏见和问责制等关键问题。以下是重点关注的关键领域：

• 数据隐私：
  保护用户数据是 AI 监管工作重点。政府正在实施更严格的规则，以确保个人信息以负责任的方式收集、存储和使用。例如：
  • 欧盟的通用数据保护条例 (GDPR) 正在为数据隐私制定全球标准，影响着其他地区的类似政策。
  • 像苹果这样的公司优先考虑隐私功能，展示了用户信任作为竞争优势的价值。
  • 正在开发联邦学习等新兴技术，以在没有直接访问原始用户数据的情况下训练 AI 模型，从而进一步降低隐私风险。
• 偏见和公平：
  AI 系统与训练它们的数据一样无偏见，这意味着解决算法偏见至关重要。到 2025 年，预计将对确保 AI 公平性进行更多审查：
  • 开发人员正在采用对抗性测试等技术来识别和纠正训练数据集中的偏见。
  • 组织正在创建多元化的团队来监督 AI 开发，认识到包容性降低了歧视性结果的风险。
  • 政府可能会要求定期审计 AI 系统，以评估它们对边缘化社区的影响，尤其是在招聘、信用评分和警务等领域。
• AI 监督：
  AI 开发的快速步伐已经超过了现有的法规，导致对明确的指南和问责制的需求日益增长。正在采取的措施包括：
  • 建立独立的 AI 伦理委员会来监督部署并确保负责任地使用 AI 技术。
  • 执行透明度授权，要求公司披露 AI 系统如何做出决策，尤其是在医疗保健和法律系统等高风险情况下。
  • 欧盟和美国等政府正在与行业领导者合作，制定统一的框架，在创新与公共安全之间取得平衡。
• 全球合作：
  AI 的无国界性质要求对伦理和治理采取全球方法。经合组织和教科文组织等国际机构正在倡导共同原则，以确保 AI 造福全人类。同时，各国之间不同的优先事项，例如中国对技术主导地位的关注与欧盟对伦理的强调，突出了制定普遍接受的指南所面临的挑战。
• 新出现的法律挑战：
  随着 AI 作用的不断扩大，新的法律问题正在出现，例如：
  • 当 AI 犯错或造成伤害时，谁负责？
  • 知识产权如何适用于 AI 生成的内容？
  • 需要哪些保障措施来防止 AI 在监控或虚假信息等领域被滥用？

这些对话反映了人们越来越认识到，负责任的 AI 不仅仅是技术挑战，而是社会责任。通过正面解决这些问题，政府、公司和组织可以培养公众信任，并确保 AI 技术服务于更大的利益。

9. AI 推动可持续发展

人工智能将在 2025 年及以后在可持续发展中发挥更大的作用，推动更智能的资源管理、减少浪费和提高各行业的效率。随着企业和政府越来越重视环境目标，AI 正在成为实现可持续实践的基石。以下是一些关键预测：

• 智能能源系统：到 2025 年，AI 驱动的能源管理将成为优化电网的标准。这些系统将预测能源需求，平衡供应并减少停电，同时整合太阳能和风能等可再生能源。像西门子这样的公司已经走在这一潮流的前列，AI 的进步将使可再生能源的采用更加无缝和可靠。
• 农业：农业部门有望从 AI 的进步中获益匪浅。到 2025 年，配备 AI 和计算机视觉的无人机将进一步增强作物监测、病虫害检测和灌溉。田间的传感器将自动优化用水，使农民能够在提高产量的同时节约资源。精准农业工具将帮助在全球范围内推广可持续农业实践。
• 绿色技术：可再生能源布局和性能方面的创新将加速。AI 模型将完善对最佳太阳能和风能安装位置的预测，同时考虑不断变化的天气模式和能源需求。由 AI 提供动力的储能解决方案将变得更加高效，确保即使在低发电量时期也能从可再生能源获得持续的能源供应。
• 循环经济倡议：到 2025 年，AI 将显着增强回收系统，提高材料分拣准确率并减少废物污染。像 AMP Robotics 这样的公司已经走在这一潮流的前列，未来的发展将使 AI 驱动的回收技术的更广泛采用成为可能。这将使行业更接近实现循环经济目标。
• 气候建模和预测：到 2025 年，AI 处理海量环境数据集的能力将提高气候建模的准确性。这些进步将使政府和组织能够更好地为极端天气事件做好准备，开发弹性基础设施，并采取积极措施来减少碳足迹。
• 供应链优化：AI 将在减少全球供应链的排放方面发挥关键作用。到 2025 年，物流网络将利用 AI 进行路线优化、燃料消耗最小化和实时交付调整，使运营效率与可持续发展目标保持一致。

AI 与可持续发展努力的整合预计将加速，使 2025 年成为将技术创新与环境优先事项相一致的关键一年。随着行业采用这些进步，他们不仅将实现成本节约，而且还将为全球气候和可持续发展目标做出有意义的贡献。

10. 全球 AI 竞赛加剧

美国、中国和欧盟之间在 AI 创新方面的领先地位之争正在加剧。美国利用 OpenAI、谷歌、微软和英伟达等科技巨头，在生成式 AI 和基础设施方面的大量私人和公共投资推动了进步。

中国在国家支持的资金和百度、阿里巴巴和腾讯等公司的支持下，正在“中国制造 2025”等计划下扩大工业自动化、医疗保健和监控领域的 AI 应用。与此同时，欧盟优先考虑以欧盟 AI 法案为代表的道德 AI 领导地位，为透明度和公平性制定全球标准。

包括韩国、日本和印度在内的其他国家也在机器人、农业和医疗保健领域推进 AI。这场竞争既关乎技术主导地位，也关乎塑造全球 AI 政策并解决网络安全、数据隐私和伦理等挑战。当我们进入 2025 年时，各国将继续争夺 AI 领导地位，其中美国、中国和欧盟处于领先地位。每个地区都在利用自己的优势：

• 美国拥有科技巨头。
• 中国正在支持大型 AI 项目。
• 欧盟专注于制定法规以塑造全球 AI 标准。

这场竞赛不仅会影响政策，还会影响各行业的创新速度。

11. 人与 AI 协同工作

AI 正在从取代人力工作的工具演变为增强创造力、生产力和决策能力的协作伙伴。到 2025 年，这种人机合作预计将重新定义各行业的运作方式，使专业人士能够以更少的努力取得更多成就。

• 创意产业：设计师、艺术家和营销人员已经开始利用 Adobe Firefly 和 DALL-E 等 AI 工具来更快地构思创意并探索创造可能性。到 2025 年，这些工具将变得更加直观，使创作者能够大规模地完善概念、生成变体和个性化内容。例如，平面设计师可以使用 AI 根据一个想法立即创建多个模型，从而腾出时间进行微调和战略规划。
• 写作和内容创作：作家和编辑正在使用 AI 来完善草稿、提出改进建议和生成内容框架。在 2025 年及以后，我们预测 AI 将进一步增强这些流程，提供更深入的上下文洞察力并适应个人的写作风格。这种协作将使创作者能够专注于讲故事和批判性思维，而 AI 则处理重复性或耗时的任务。
• 医疗保健：在医学领域，医生和研究人员正在与 AI 合作诊断疾病、分析患者数据和制定治疗计划。在 2025 年及以后，AI 系统将无缝地集成到工作流程中，根据实时数据提供建议，而无需取代对人类监督和专业知识的需求。
• 工程和设计：工程师越来越多地使用 AI 进行结构分析、模拟和原型设计等任务。未来的进步将使他们能够与 AI 合作测试更复杂的系统、加速产品设计和改进安全措施。
• 教育：教育工作者将使用 AI 来个性化学习体验，根据每个学生的需要定制课程计划。AI 不会取代教师，而是充当助手，提供对学生进步的实时洞察力，并帮助制定更有效的教学策略。
• 工作场所生产力：AI 驱动的工具，例如日程安排助手、电子邮件管理器和任务优先级排序系统，将使专业人士从繁琐的任务中解放出来。例如，AI 可以自动对电子邮件进行分类、突出显示可操作的项目并根据参与者的可用性安排会议。到 2025 年，这些工具将无缝地集成到日常工作流程中，使其成为提高生产力的不可或缺的工具。

人与 AI 之间的这种共生关系不仅会重新定义个人角色，还会推动各行业的创新。随着 AI 继续适应人类的需求和偏好，重点将从“AI 与人类”转变为“AI 与人类共同”，为协作和增长开辟前所未有的机会。

12. 为 AI 打造基础

AI 的突破不仅仅关乎算法和软件，它们还依赖于强大的硬件和健壮的基础设施，这些基础设施使这些进步成为可能。到 2025 年，开发尖端 AI 硬件和系统的竞赛将加速，为更有效、更强大的 AI 应用奠定基础。

• 下一代处理器：英伟达、AMD 和英特尔等芯片制造商正在引领创建针对 AI 工作负载的处理器的潮流。英伟达的 GPU 继续主导 AI 训练和推理任务，而 AMD 则凭借其节能的替代方案取得了进展。英特尔专注于神经形态计算，模仿人脑的处理过程以提高 AI 性能。到 2025 年，预计这些公司将推出更多专门针对大型模型、边缘计算和实时应用设计的专用芯片。
• AI 专用硬件创新：除了传统的 GPU 和 CPU 之外，谷歌的张量处理单元 (TPU) 和苹果的神经引擎等 AI 加速器的兴起正在重塑硬件格局。这些芯片针对机器学习任务进行了优化，使 AI 变得更快、更易于访问。像 Graphcore 和 Cerebras Systems 这样的初创公司也正在通过专门用于高性能 AI 工作负载的硬件来突破界限。
• 能效和可持续性：随着 AI 模型变得越来越大、越来越资源密集，能耗成为一个关键问题。到 2025 年，该行业将优先考虑节能硬件，包括先进的冷却系统和低功耗 AI 处理器。这种对可持续性的关注将使公司能够扩展 AI 应用，而不会产生过度的环境成本。
• 自学习系统：自学习 AI 系统或元学习算法正在获得关注。这些系统可以通过分析自己的错误并优化自己的流程来自主提高性能。到 2025 年，自学习系统可能会在自动化更复杂 AI 模型的开发方面发挥重要作用，减少人类在微调和训练方面的干预。
• 边缘计算和设备端 AI：向设备端 AI 的转变将推动对高效、紧凑硬件的需求。到 2025 年，预计智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等设备中将出现针对 AI 芯片的激增。这些进步将实现实时处理，而无需依赖云基础设施，从而增强隐私并减少延迟。
• 数据基础设施：AI 的基础不仅仅是处理器，还包括数据存储和传输系统。高速互连、分布式存储解决方案和可扩展的云基础设施对于大规模训练和部署 AI 至关重要。像 AWS、谷歌云和微软 Azure 这样的公司正在大力投资 AI 优化的数据中心，而 NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 等创新正在提高 AI 应用的数据访问速度。
• 量子计算在 AI 中的作用：虽然仍处于起步阶段，但量子计算有望解决目前计算上难以解决的 AI 问题。到 2025 年，研究人员可能会发现使用量子系统来加速 AI 模型训练和改进优化算法的新方法。

为 AI 提供动力的硬件和系统与算法本身一样重要。通过推进基础设施、芯片设计和节能解决方案，该行业正在构建支持 AI 在 2025 年及以后不断增长的能力的坚实基础。

13. AI 增强用户体验

AI 正在将技术从功能性工具转变为深度个人助理。到 2025 年，虚拟助手将超越执行简单命令，提供真正个性化的交互。

• 记忆和上下文感知：像 Alexa、Siri 和 Google Assistant 这样的虚拟助手将记住过去的交互、偏好和用户行为，以定制响应。例如，如果用户经常从特定咖啡馆订购咖啡，助手可能会在用户例行公事表明该喝咖啡时主动建议下订单。
• 多模态交互：AI 将无缝地整合文本、语音和视觉输入，使交互更加自然。想象一下，将手机摄像头对准产品并要求助手实时比较价格或显示评论。
• 情绪识别：AI 系统正在接受训练，通过语音语调、面部表情或打字速度来检测情绪。这种能力可以让虚拟助手根据用户的语气和推荐来调整语气。
• 实时适应性：AI 将更快、更直观地做出响应，使交互感觉更像人类。例如，用于客户支持的聊天机器人可以通过理解用户的沮丧情绪并更有效地升级问题来处理复杂的查询。

这不仅仅关乎便利性，而是关乎创造一种无缝、个性化的体验，这种体验感觉不像是在与机器互动，更像是与一位乐于助人的伙伴互动。

14. AI 对工作和经济的影响

AI 整合到工作场所既是机遇，也是挑战。虽然公司在采用生成式 AI 方面进展缓慢，但专家预计，到 2025 年，它对就业市场和全球经济的影响将是变革性的。

• 创造就业机会：AI 将在 AI 开发、数据标注和算法审计等领域创造岗位。完全新兴的行业，例如道德 AI 咨询和 AI 驱动的可持续发展规划，已经出现。
• 再培训计划：公司正在大力投资为 AI 核心角色提升员工技能。专注于编码、数据分析和 AI 模型管理的项目将帮助员工过渡到新的职业。
• 重复性角色的取代：虽然 AI 自动化了例行任务，但它为员工提供了专注于需要人类创造力和解决问题能力的更高价值活动的机会。例如，客户服务代表可能会转向管理复杂或高同理心的互动。
• 经济增长：AI 正在推动生产力，帮助公司简化运营并更快地创新。全球 AI 市场预计将为 GDP 贡献数万亿元，但这种增长需要解决 AI 技术获取方面的差距。

工作岗位流失与创造之间的平衡将至关重要。政府和公司都需要优先考虑劳动力适应，以负责任地利用 AI 的经济潜力。

15. AI 在网络安全中的作用

随着 AI 成为网络安全不可分割的一部分，它既是防御机制，又是威胁，将定义 2025 年的格局。

• 防御机制：AI 系统正在通过实时分析海量数据来检测和防止入侵，从而彻底改变网络安全。像 CrowdStrike 和 Darktrace 这样的工具使用机器学习来识别异常并消除威胁，防止它们升级。
• 自动化的事件响应：AI 可以迅速采取行动隔离受影响的系统，防止攻击者横向移动，甚至自动部署补丁。这种速度对于减轻复杂攻击造成的损害至关重要。
• AI 驱动的威胁：另一方面，网络犯罪分子正在使用 AI 创建先进的网络钓鱼计划，这些计划以令人难以置信的准确性模仿可信来源。生成式 AI 也被用来编写能够逃避检测的恶意软件。
• 网络安全军备竞赛：AI 驱动的防御系统与 AI 支持的攻击者之间的持续斗争将加剧。组织必须不断升级防御措施以领先于对手，从而创造一个动态且快速变化的安全环境。

AI 在网络安全中的作用突出了积极采取措施和全球合作以有效应对新出现的威胁的必要性。

额外趋势：更智能、更快的 AI 应用

到 2025 年，由于计算和资源优化的创新，AI 系统将变得更智能、更快、更高效。

• 动态资源分配：AI 模型将使用自适应算法根据任务复杂性来扩展计算能力。例如，推荐引擎可能会为涉及多个因素的用户查询部署更多资源，以确保快速准确的结果。
• 能效：硬件和软件方面的创新正在降低 AI 系统的能耗，使其更加可持续。随着模型变得越来越大、越来越复杂，这一点尤其重要。
• 实时分析：金融、电子商务和医疗保健领域的应用将受益于更快的处理速度。AI 可以提供即时见解，例如检测欺诈性交易或分析患者数据以提供实时诊断。
• 可扩展部署：更智能的计算将使企业能够大规模部署 AI，而无需承担过高的成本。这对希望将 AI 整合到运营中而无需庞大基础设施的初创公司尤其有用。
• 边缘 AI：随着边缘计算的兴起，实时 AI 应用正在更靠近用户。智能手机、自动驾驶汽车和物联网传感器等设备中的 AI 芯片将允许进行闪电般的本地处理，而无需依赖云服务器。

这些进步使 AI 变得更加易于访问和有效，在降低成本和环境影响的同时，为各行各业开辟了可能性。

展望未来

2025 年将成为 AI 的关键一年。无论是加速发现、重塑商业还是引发伦理辩论，即将到来的发展都将影响生活的方方面面和行业。