編者按：以定力致遠(yuǎn)，以重構(gòu)圖新人工智能。大象新聞、大象財(cái)富聯(lián)合騰訊新聞、騰訊科技推出2025年終策劃《定力與重構(gòu)》，回望2025、展望2026，讓洞察照見(jiàn)本質(zhì)，向變革尋求確定。
諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主丹尼爾·卡尼曼在《思考，快與慢》里曾這樣描述人類(lèi)認(rèn)知的雙重底色：我們的大腦中潛伏著兩套系統(tǒng)，系統(tǒng)1(快思考)是閃電，主導(dǎo)直覺(jué)與應(yīng)激，負(fù)責(zé)照亮瞬間；而系統(tǒng)2(慢思考)是北極星，主導(dǎo)邏輯與理性，負(fù)責(zé)指引方向人工智能。
2025年，我們被卷入“系統(tǒng)1”的閃電風(fēng)暴人工智能。DeepSeek以MTP與MoE架構(gòu)完成大模型“效率革命”，Gemini 3.0的原生多模態(tài)能力讓AI擁有理解三維世界的“世界模型”，通用Agent讓AI成為數(shù)字勞動(dòng)力，自動(dòng)駕駛與人形機(jī)器人實(shí)現(xiàn)端到端進(jìn)化……密集的突破讓整個(gè)2025年像一臺(tái)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的滾筒洗衣機(jī)。
信息過(guò)載、技術(shù)迭代、職業(yè)焦慮接踵而至人工智能，我們甚至來(lái)不及問(wèn)：這一切將把我們帶向何方？
站在2026年開(kāi)年，展望未來(lái)五年(2026-2030)，我們需要啟動(dòng)"系統(tǒng)2"，在變幻中尋找不變的底層邏輯人工智能。
本文將總結(jié)人工智能發(fā)展的10大關(guān)鍵趨勢(shì)，像觀察北極星一樣，去觀測(cè)這場(chǎng)即將重塑世界的深刻變革人工智能。
趨勢(shì)一：人工智能產(chǎn)業(yè)變革提速人工智能，“機(jī)器人大腦”3年內(nèi)迎來(lái)“DeepSeek時(shí)刻”
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我國(guó)戰(zhàn)略科學(xué)家錢(qián)學(xué)森在1984年提出“四種革命理論”，任何新科技都遵從“科學(xué)革命-技術(shù)革命-產(chǎn)業(yè)革命-社會(huì)革命”四個(gè)發(fā)展階段，上游革命積累到一定數(shù)值便會(huì)促進(jìn)下游革命的發(fā)生，下游革命為上游革命的發(fā)展掃除障礙、準(zhǔn)備環(huán)境條件人工智能。
人工智能也不例外，按照“智能科學(xué)-智能技術(shù)-智能經(jīng)濟(jì)-智能社會(huì)”健康有序發(fā)展，20世紀(jì)中葉開(kāi)始的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)機(jī)、并行計(jì)算等科研成果，在2010年代孕育出AlexNet、Transformer、世界模型、通用GPU芯片，進(jìn)而推動(dòng)智慧城市、視頻互聯(lián)網(wǎng)(直播&短視頻)、Robotaxi車(chē)隊(duì)、大語(yǔ)言模型個(gè)人助手、AIGC創(chuàng)作工具等商業(yè)模式與經(jīng)濟(jì)形態(tài)人工智能。
之所以國(guó)家連續(xù)發(fā)布《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃(2024—2026年)》、《國(guó)務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》、《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快場(chǎng)景培育和開(kāi)放推動(dòng)新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》等系列政策，都是為人工智能+新質(zhì)生產(chǎn)力“鋪路修橋”，大規(guī)模提供產(chǎn)業(yè)開(kāi)放場(chǎng)景、真實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、垂直行業(yè)模型在線試點(diǎn)機(jī)會(huì)人工智能。
如果將具身智能機(jī)器人放入該變革路徑，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)核心技術(shù)“機(jī)器人大腦”的變革時(shí)刻還未到來(lái)，而在未來(lái)3年將有較大概率研發(fā)出適配各種本體的通用機(jī)器人操作系統(tǒng)，具有操作復(fù)雜任務(wù)的靈巧手智能、完成新任務(wù)的任務(wù)規(guī)劃智能、長(zhǎng)推理與泛化智能、群體協(xié)同工作的群體智能框架，從而開(kāi)啟大規(guī)模走上工廠崗位，通過(guò)大批量生產(chǎn)快速降低成本，提升性?xún)r(jià)比、自組織性與復(fù)雜環(huán)境適配性，當(dāng)觸及消費(fèi)電子與生活服務(wù)價(jià)格區(qū)間時(shí)，步入千家萬(wàn)戶(hù)人工智能。
趨勢(shì)二：智能經(jīng)濟(jì)分步落地人工智能，分上下半場(chǎng)
基于世界經(jīng)濟(jì)論壇、世界銀行、高盛、普華永道等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析人工智能，我們認(rèn)為人工智能分步推動(dòng)智能經(jīng)濟(jì)可持續(xù)落地，分為上下兩個(gè)半場(chǎng)：
1. 上半場(chǎng)：當(dāng)前如火如荼的AIGC只是“開(kāi)胃菜”，創(chuàng)造了全球1%左右的GDP，而3年后AI效率工具將帶來(lái)2%~3.5%的GDP產(chǎn)值(5.2萬(wàn)億美元)，而AI變革的“中場(chǎng)”是2030年(十五五末)實(shí)現(xiàn)全球14%的GDP規(guī)模(15.7萬(wàn)億美元)，這才是“人工智能+新質(zhì)生產(chǎn)力”的價(jià)值體現(xiàn)人工智能。
2. 下半場(chǎng)：伴隨機(jī)器人大腦與產(chǎn)品的規(guī)?；茝V，2035年智能體與機(jī)器人經(jīng)濟(jì)將創(chuàng)造出45%的全球GDP產(chǎn)值(80.4萬(wàn)億美元)，隨后持續(xù)增長(zhǎng)；2040年，全球經(jīng)濟(jì)GDP的80%都由ASI超級(jí)機(jī)器智能帶來(lái)人工智能。
所以，世界上最大的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體(美國(guó)和中國(guó))都在不遺余力地興建新型能源網(wǎng)絡(luò)、AI基礎(chǔ)設(shè)施，大規(guī)模投入AI理論、模型框架的基礎(chǔ)研發(fā)，同時(shí)加速科研成果的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，人類(lèi)經(jīng)濟(jì)躍遷往往來(lái)自重大科技變革人工智能。
趨勢(shì)三：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)從基礎(chǔ)模型比拼人工智能，向模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)、AI入口遷移
中國(guó)市場(chǎng)上人工智能研發(fā)型創(chuàng)企與互聯(lián)網(wǎng)巨頭的競(jìng)爭(zhēng)人工智能，圍繞“入口-MaaS-基礎(chǔ)模型-算力”四大戰(zhàn)役展開(kāi)：
1. 算力競(jìng)賽：底層國(guó)產(chǎn)GPU設(shè)計(jì)、晶圓生產(chǎn)以領(lǐng)先性能、國(guó)產(chǎn)化率、供給速度為目標(biāo)人工智能。
2. 基礎(chǔ)模型競(jìng)賽：“開(kāi)源戰(zhàn)略”浮出水面，以通義千問(wèn)、DeepSeek為領(lǐng)軍代表的基礎(chǔ)模型迅速縮短與國(guó)際最高水平的差距，又向全產(chǎn)業(yè)鏈、全球開(kāi)發(fā)者開(kāi)源，逐步構(gòu)建起人工智能時(shí)代的“中國(guó)安卓”AIOS開(kāi)發(fā)者生態(tài)圈人工智能。
3. 開(kāi)發(fā)平臺(tái)競(jìng)賽：工欲善其事，必先利其器，公有云廠商為千行百業(yè)開(kāi)發(fā)者提供了模型即服務(wù)(Model as a Service，簡(jiǎn)稱(chēng)MaaS)平臺(tái)，堪稱(chēng)“Agent孵化器”，讓開(kāi)發(fā)者更便捷地選擇不同基礎(chǔ)模型，縮短Agent開(kāi)發(fā)周期，并能快速調(diào)用字節(jié)系、阿里系、華為系、騰訊系、百度系的各種Agent接口，打破曾經(jīng)的APP壁壘，針對(duì)用戶(hù)場(chǎng)景需求，形成更多AI生產(chǎn)力工具、組合式創(chuàng)新產(chǎn)品人工智能。
4. 入口競(jìng)賽：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代流量就是生命線，人工智能時(shí)代巨頭們都在焦慮“入口切變”，從爆款A(yù)PP轉(zhuǎn)移到跨應(yīng)用的個(gè)人智能體助手，“新入口”不僅能查詢(xún)信息、梳理知識(shí)、推理結(jié)論，還能自動(dòng)化執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，比如出行差旅安排、比價(jià)交易等，綜合服務(wù)型智能體從“只動(dòng)腦子”向“動(dòng)腦又動(dòng)手”升級(jí)，阿里“千問(wèn)”、字節(jié)“豆包”、騰訊“元寶”成為頭部玩家，甚至出現(xiàn)軟硬一體字節(jié)AI手機(jī)的交互入口嘗試人工智能。
“創(chuàng)新就像在黑暗中摸索，你不知道哪一步會(huì)踩空，可要是不敢邁腳，那就永遠(yuǎn)找不到新的路人工智能。”(《創(chuàng)新者的窘境》)
有時(shí)候，成功恰恰是失敗之母，“明日之星”往往在巨頭忽視的賽道上狂奔，大公司并沒(méi)有無(wú)限的生命力，卻有成功路徑的依賴(lài)與上一代爆款產(chǎn)品的思維慣性人工智能。
從國(guó)際AI模型競(jìng)賽來(lái)看，美國(guó)雖然以超過(guò)中國(guó)10倍的AI投資暫時(shí)領(lǐng)先，但差距正在迅速縮小，2023年以前存在“代差”，而2024-2025年，模型性能的差距已經(jīng)從兩位數(shù)縮小到近乎持平(斯坦福李飛飛團(tuán)隊(duì)《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》)，2026年我們有希望見(jiàn)證中國(guó)新發(fā)布的AI模型反超美國(guó)頂流AI模型的壯舉人工智能。
趨勢(shì)四：AI生成視頻、AI編程工具已成規(guī)?；虡I(yè)模式
華為發(fā)布的《智能世界2035》報(bào)告中提出了“算力成本奇點(diǎn)”原則：當(dāng)AI應(yīng)用價(jià)值10倍于算力成本(Tokens成本)時(shí)，AI產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)爆發(fā)性增長(zhǎng)人工智能。因此，實(shí)現(xiàn) AI 普惠的核心關(guān)鍵在于持續(xù)降低算力成本。
AI視頻生成、AI輔助編程已成為智能商業(yè)應(yīng)用的兩大“火車(chē)頭”，前者代表人類(lèi)的“情緒價(jià)值”需求，后者代表人類(lèi)的“效率優(yōu)先”需求人工智能。據(jù)《十五五視頻行業(yè)發(fā)展研究與產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃分析預(yù)測(cè)報(bào)告》，截至2025年9月底，AI在視頻領(lǐng)域的滲透率已突破63%。且全球2025年AIGV市場(chǎng)規(guī)模較2024年增長(zhǎng)翻倍，全球TOP10文生視頻模型中，除Google Veo、OpenAI Sora2外均由中國(guó)企業(yè)主導(dǎo)，快手可靈的2025年度營(yíng)收已突破1億美元。
行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，AI驅(qū)動(dòng)的視頻營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目平均投資回報(bào)率達(dá)到1:5.7，AI視頻廣告、AI漫劇、AI網(wǎng)劇成為傳統(tǒng)視頻平臺(tái)(優(yōu)愛(ài)騰)、網(wǎng)劇平臺(tái)(紅果等)的熱門(mén)生產(chǎn)模式，高端制作團(tuán)隊(duì)采用“虛擬拍攝+AIGV”模式，小型制作團(tuán)隊(duì)采用純AIGV方式生產(chǎn)短視頻商業(yè)作品，預(yù)計(jì)2026年，AIGV網(wǎng)劇單集視頻制作成本將逼近人工拍攝的1/10人工智能。
IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年中國(guó)AI編程工具市場(chǎng)規(guī)模達(dá)24.5億元，年增速187.3%(比AIGV更快)，字節(jié)跳動(dòng)Trae以41.2%份額領(lǐng)跑人工智能。據(jù)QYResearch預(yù)測(cè)，到2028年，中國(guó)AI編程工具市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到98.3億元人民幣，年復(fù)合增長(zhǎng)率41.3%。在940萬(wàn)中國(guó)程序員中，已有29.8%(280萬(wàn)人)成為善于使用AI開(kāi)發(fā)工具的人機(jī)協(xié)作型開(kāi)發(fā)者。
人類(lèi)開(kāi)發(fā)者承擔(dān)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)等高階思考工作，而AI代碼工具負(fù)責(zé)繁重的編程任務(wù)，正在逐步變?yōu)樾袠I(yè)趨勢(shì)人工智能。從2025年到2045年，當(dāng)全球人口從82.3億人發(fā)展到96.8億人，AI生產(chǎn)工具賦能的“全民創(chuàng)造生產(chǎn)力”或成為人類(lèi)文明新一輪文藝復(fù)興與工業(yè)革命的序章。
趨勢(shì)五：AI硬件核心變革發(fā)生在“交互”與“控制”
從2025年~2030年，伴隨DeepSeek、通義千問(wèn)等開(kāi)源模型、多模態(tài)模型能力不斷進(jìn)步，大多數(shù)消費(fèi)者硬件的AI含量持續(xù)提升，直到達(dá)到100%(ARK Invest報(bào)告)人工智能。而消費(fèi)級(jí)AI硬件的核心變革按重要性依次是“交互體驗(yàn)”、“芯片性能”、“應(yīng)用豐富性”、“隱私保護(hù)”。
另外，多模態(tài)主動(dòng)感知、空間決策智能體、個(gè)人AI家庭助手、聽(tīng)覺(jué)智能、意圖計(jì)算、AI預(yù)干預(yù)服務(wù)、蜂群智能設(shè)備網(wǎng)、隱私安全可信終端、環(huán)境自適應(yīng)AI設(shè)備，將可能成為該領(lǐng)域在2026年創(chuàng)新研發(fā)方向人工智能。
針對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)統(tǒng)一大市場(chǎng)，國(guó)務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》中設(shè)定清晰目標(biāo)，從2027年到2030年，新一代智能終端應(yīng)用普及率從70%提升到90%以上，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、人工智能手機(jī)和電腦、智能機(jī)器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能終端將實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物智聯(lián)”，在軟件、信息、金融、商務(wù)、法律、交通、物流、商貿(mào)等城鄉(xiāng)全場(chǎng)景領(lǐng)域加速落地普惠智能人工智能。
2026年，我國(guó)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中將涌現(xiàn)出L3智能駕駛汽車(chē)、跨應(yīng)用手機(jī)智能體、無(wú)屏可穿戴終端、智能環(huán)境自動(dòng)控制助手、初代工業(yè)智能機(jī)器人、機(jī)器狗/無(wú)人機(jī)多用途“蜂群”等新物種，令人眼前一亮人工智能。正如錢(qián)學(xué)森所說(shuō)，控制決定價(jià)值，而非計(jì)算。
趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)決定模型能力邊界人工智能，AI從“參數(shù)競(jìng)爭(zhēng)”到“數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)”
2026年，數(shù)據(jù)決定模型的能力邊界人工智能。如采用相同的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，全球各大AI實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練出來(lái)的SOTA模型能力沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。而特色數(shù)據(jù)往往能大顯神通，例如Anthropic的Claude模型，在AI Coding上優(yōu)勢(shì)較大，而谷歌的Gemini和OpenAI GPT系列模型則在鉆研數(shù)學(xué)，從而讓AI贏得IMO奧林匹克數(shù)據(jù)競(jìng)賽和博士級(jí)科學(xué)題目。
當(dāng)今大模型研發(fā)正在從“卷參數(shù)”遷移到“卷數(shù)據(jù)”人工智能。
第一人工智能，GenAI階段，來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的語(yǔ)料數(shù)據(jù)從0.1億Token飆升到100萬(wàn)億token，訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模超過(guò)了100PB；
第二人工智能，智能體階段，企業(yè)產(chǎn)出的場(chǎng)景知識(shí)數(shù)據(jù)成為核心，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管線驅(qū)動(dòng)模型自我更新進(jìn)化，跨任務(wù)、跨工作流、跨智能體的共享技能、共享經(jīng)驗(yàn)成為優(yōu)勢(shì)，個(gè)性化終身記憶數(shù)據(jù)從10GB/s提速到1TB/s，企業(yè)為智能體提供數(shù)百PB級(jí)的持久記憶能力，且智能體需要每月有能力上的明顯提升；
第三，具身智能階段，數(shù)據(jù)成為物理世界語(yǔ)數(shù)字世界的生存紐帶，具身機(jī)器人必須通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流能夠分鐘級(jí)自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自?xún)?yōu)化，實(shí)時(shí)感知、反饋糾錯(cuò)、循環(huán)往復(fù)人工智能。華為預(yù)測(cè)，到2035年，全球存儲(chǔ)容量需求將比2025 年增長(zhǎng) 500 倍，AI 數(shù)據(jù)占比超過(guò) 70%，數(shù)據(jù)成為每個(gè)企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)的“智能發(fā)動(dòng)機(jī)”。
趨勢(shì)七：MaaS平臺(tái)孵化應(yīng)用人工智能，“零邊際成本”打造智能體互聯(lián)網(wǎng)
互聯(lián)網(wǎng)巨頭的萬(wàn)億美元平臺(tái)市值來(lái)自于梅特卡夫定律——“網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值隨其用戶(hù)數(shù)量的平方增長(zhǎng)人工智能?！边^(guò)去十年是連接智能手機(jī)的APP移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，未來(lái)十年是連接具身智能終端的智能體互聯(lián)網(wǎng)。而智能體應(yīng)用生態(tài)爆發(fā)的“土壤”則是來(lái)自云端的Model as a Service模型即服務(wù)平臺(tái)，MaaS通過(guò)API提供對(duì)基礎(chǔ)模型或定制化AI模型的訪問(wèn)，使開(kāi)發(fā)者和企業(yè)能夠在無(wú)需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施或從頭訓(xùn)練模型的情況下，構(gòu)建、微調(diào)、部署和管理AI應(yīng)用，把模型能力標(biāo)準(zhǔn)化，讓企業(yè)不必再投入千萬(wàn)級(jí)成本去訓(xùn)練模型，也不需要團(tuán)隊(duì)去維護(hù)推理集群、處理加速卡調(diào)度、版本迭代、對(duì)齊、評(píng)估等復(fù)雜工程，一言以蔽之，AI創(chuàng)新應(yīng)用開(kāi)發(fā)門(mén)檻大幅降低。
以前開(kāi)發(fā)網(wǎng)站或APP若想縮短研發(fā)周期，就復(fù)用開(kāi)源程序、企業(yè)內(nèi)部共享模塊，現(xiàn)在要想敏捷開(kāi)發(fā)智能體、優(yōu)化垂類(lèi)模型，則采用模型插件與數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具集，事半功倍人工智能。
目前全球頭部的MaaS平臺(tái)包括Google Vertex AI、AWS Bedrock、微軟Azure AI、字節(jié)火山引擎、阿里云百煉、騰訊云TI-Matrix、華為云ModelArts Studio等，為廣大AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者提供豐富的對(duì)話助手、智能體調(diào)用、多模態(tài)、代碼框架、基礎(chǔ)模型、AI安全防護(hù)資源支持人工智能。
《巴倫周刊》甚至將目前的MaaS類(lèi)比為“2012年的云計(jì)算時(shí)刻”，即當(dāng)下MaaS垂類(lèi)市場(chǎng)正站在爆發(fā)前夜，下一代智能體互聯(lián)網(wǎng)巨頭將是最懂智能體軟硬件開(kāi)發(fā)的平臺(tái)服務(wù)商，能夠?qū)⒛Ｐ?、系統(tǒng)、工程融為一體，竭盡全力幫助開(kāi)發(fā)者以最快速度、最低門(mén)檻、最豐富資源把“算力換智能”人工智能。
而MaaS商業(yè)模式，天然具有云服務(wù)“零邊際成本”特征，用固定成本取代邊際成本，支持的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者越多分?jǐn)偝杀驹降汀r(jià)值越大，規(guī)?；鲩L(zhǎng)的智能體網(wǎng)絡(luò)同樣具有十分可觀的梅特卡夫定律價(jià)值，AI時(shí)代的萬(wàn)億美元俱樂(lè)部成員就“隱藏”在其中人工智能。
趨勢(shì)八：后摩爾定律時(shí)代的中國(guó)AI算力變革
華為在《智能世界2035》報(bào)告中預(yù)測(cè)——2035 年全社會(huì)的算力需求將達(dá)到驚人的 1027FLOPS，跟 2025 年相比，增長(zhǎng)10 萬(wàn)倍人工智能。面對(duì)如此挑戰(zhàn)性的算力增長(zhǎng)目標(biāo)，指引通信產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的香農(nóng)定律(1948年克勞德·香農(nóng)提出)在逐步放緩，牽引芯片指數(shù)級(jí)發(fā)展的摩爾定律(1965年戈登·摩爾提出)的年增速也從50%降低到5%以下，同時(shí)產(chǎn)業(yè)界發(fā)現(xiàn)馮 ? 諾依曼經(jīng)典架構(gòu)帶來(lái)的存算分離“能效瓶頸”成為阻礙，我們又站到了人類(lèi)科技創(chuàng)新的新起點(diǎn)上。我國(guó)基礎(chǔ)研發(fā)必須在材料器件、工程工藝、計(jì)算架構(gòu)、計(jì)算范式4類(lèi)核心領(lǐng)域取得顛覆性技術(shù)突破，才能換道賽車(chē)，引領(lǐng)“后摩爾時(shí)代”的算力革命。
高效處理連續(xù)變量的模擬計(jì)算、高并行性能的光計(jì)算、低功耗高質(zhì)量思考的類(lèi)腦計(jì)算、擅長(zhǎng)超復(fù)雜問(wèn)題的量子計(jì)算等新型范式，都將在 AI 訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、密碼破解等專(zhuān)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)計(jì)算能效的指數(shù)級(jí)突破，國(guó)產(chǎn)計(jì)算架構(gòu)與國(guó)產(chǎn)芯片將重新定義AI算力的新邊界人工智能。
趨勢(shì)九：AI智商將在更多領(lǐng)域超越99%的人類(lèi)人工智能，對(duì)人機(jī)協(xié)同就業(yè)影響深遠(yuǎn)
全球人類(lèi)智商的統(tǒng)計(jì)平均值是100，據(jù)TrackingAI分析，2024年所有AI模型都未達(dá)到智商100，處于人類(lèi)平均水平以下，而2025年新發(fā)布的模型大部分處于人類(lèi)智商100-140之間，2026年，領(lǐng)先企業(yè)的AI模型將會(huì)超過(guò)智商140，也就是超過(guò)了99.8%的人類(lèi)人工智能。
斯坦福李飛飛教授研究團(tuán)隊(duì)也在《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》中獲得相關(guān)結(jié)論，2025年，AI大模型在博士水平科學(xué)問(wèn)題分析、競(jìng)賽級(jí)數(shù)學(xué)、多任務(wù)語(yǔ)言理解超越人類(lèi)水平，而早在2024年大模型就已經(jīng)在圖像分類(lèi)、中等閱讀理解、英語(yǔ)語(yǔ)言理解、視覺(jué)推理領(lǐng)域超越人類(lèi)人工智能。所以，我們與其焦慮為什么追趕不上AI智商發(fā)展，不如思考如何在工作、生活場(chǎng)景中用好比自己更聰明的AI好幫手。
趨勢(shì)十：Scaling Law驅(qū)動(dòng)AI“從猿到人”進(jìn)化
生物界不同物種的智力與大腦突觸數(shù)量呈正相關(guān)性，2010-2030年人工智能模型參數(shù)量的發(fā)展也出現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的“Scaling Law”，展現(xiàn)出驚人的智能提升速度人工智能。
●2012年人工智能，AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有千萬(wàn)參數(shù)量，相當(dāng)于果蠅的107腦突觸數(shù)量級(jí)；
●2018年人工智能，OpenAI研發(fā)的GPT初代模型擁有億級(jí)參數(shù)量，與蜜蜂的108腦突觸數(shù)量級(jí)接近；
●2019年人工智能，GPT-2模型擁有十億級(jí)參數(shù)量，與麻雀的109腦突觸數(shù)量級(jí)一致；
●2020年人工智能，GPT-3模型具有千億級(jí)參數(shù)量，相當(dāng)于小老鼠的1011腦突觸數(shù)量級(jí)；
●2023年人工智能，GPT-4模型橫空出世，擁有萬(wàn)億級(jí)參數(shù)量，與貓咪、猴子的1012腦突觸數(shù)量級(jí)類(lèi)似；
●2025年，GPT-5模型逼近十萬(wàn)億參數(shù)量，2026年的GPT-6及后續(xù)模型也在朝著百萬(wàn)億參數(shù)量探索，猶如“從猿到人”的智力進(jìn)化之路人工智能。
人類(lèi)擁有1014-15腦突觸數(shù)量，AI模型在復(fù)雜規(guī)模上逼近人類(lèi)，而且從“網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫省焙汀皠?dòng)態(tài)可塑性”都在持續(xù)提升，人腦神經(jīng)元連接的豐富性、高效性都在指引模型的發(fā)展方向人工智能。
后記：瞭望“中國(guó)智能經(jīng)濟(jì)2030”
在工業(yè)時(shí)代，機(jī)器是人類(lèi)體力與操作技能的物化生產(chǎn)力工具；在AI時(shí)代，模型是人類(lèi)集體認(rèn)知、語(yǔ)言與部分思維過(guò)程的超級(jí)工具，依賴(lài)充沛的能源、算力運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)器智力數(shù)十萬(wàn)倍規(guī)?；糯笕祟?lèi)智力人工智能。
馬克思在《資本論》中認(rèn)為：“各種經(jīng)濟(jì)時(shí)代的區(qū)別，不在于生產(chǎn)什么，而在于怎樣生產(chǎn)，用什么勞動(dòng)資料生產(chǎn)人工智能。智能產(chǎn)業(yè)中，算法與算力組成的高并發(fā)“超級(jí)智能”大幅度代替人類(lèi)昂貴低速的腦力耗費(fèi)，AI通過(guò)吞噬人類(lèi)數(shù)千年和今天每分每秒的多模態(tài)知識(shí)，以數(shù)據(jù)化融合的人類(lèi)集體經(jīng)驗(yàn)(大模型)取代個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。
按照馬克思理論，誰(shuí)占有生產(chǎn)資料，誰(shuí)支配生產(chǎn)過(guò)程，誰(shuí)贏得生產(chǎn)成果人工智能。或許西方極少數(shù)精英主導(dǎo)的智能經(jīng)濟(jì)無(wú)法避免，而在東方，像水電煤一樣的AI基礎(chǔ)設(shè)施普惠全民，大眾勞動(dòng)者群體廣泛參與共創(chuàng)的社會(huì)化新質(zhì)生產(chǎn)力將成為主流，人人都能為AI生產(chǎn)力分享知識(shí)，人人也能依賴(lài)全人類(lèi)的AI知識(shí)包括創(chuàng)造新的價(jià)值，從而獲得基本收入。
《三國(guó)志》有云：“能用眾力，則無(wú)敵于天下矣；能用眾智，則無(wú)畏于圣人矣人工智能?！比嗣袢罕娭刑N(yùn)含著豐富的智慧和無(wú)限的創(chuàng)造力，東方AI從群眾中來(lái)，到群眾中去，百年大變局中，人民是創(chuàng)造歷史的動(dòng)力。
文|快思慢想研究院院長(zhǎng) 田豐
編輯|郭曉靜 史蓓蓓
主編|成書(shū)麗
監(jiān)制|付天喜
