2025年AI领域机会在哪？6000字看尽AI十大趋势

2025-01-13 09:34

AI星愿大叔

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AI是前沿科技主轴上的一支核技术。现如今，AI正在吞噬整个世界、整个产业、全部赛道。没错，AI已经完全成为了科技发展主旋律。

尽管有诸多类比，如一开始类互联命，到后来类比电（第次业）革命，再到现如今——最宏大的种说法是：第二次地球文明革命。

所以不论如何，可AI正在展开的冲击、带来的影响是如何全深刻，甚度被以科幻的式谈论它。

AI当然不是科幻，AI先是科学，其次是项程，最后正在变成种业。

这就意味着AI不仅可以观测、可以学习，还能预测——或者更准确来说，我们就是站在新进展新信息的最前沿，站在产学研交汇地带，把正在从学术研究进产业变革程序的技术向，总结并举例说明呈现给所有。

文末获取完整《2024年度AI十大趋势报告》

量子位智库重磅推出的《2024 年度AI十大趋势报告》，剖析了AI领域的前沿动态与未来走向，就让我们一同深入探究这十大趋势，洞悉2025AI领域的机会在哪里？

趋势一大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋

趋势二 Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革

趋势三 AGI探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统虚拟和现实

趋势四 AI应用格局：第轮洗牌结束，聚焦20赛道5大场景

趋势五 AI应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI助手兵家必争

趋势六 AI应用增长：AI+X赋能类产品大干快上，原生AI爆款难求

趋势七 AI产品：多模态上马，Agent席卷切，高度个性化呼之欲出

趋势八 AI智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态

趋势九 AI行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度

趋势十 AI创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升

01技术趋势

趋势1

大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋

Transformer架构是目前应用最广泛的主流模型架构，而自注意力机制（Self-Attention,SA）则是Transformer架构的核心——它允许模型进行并行计算，在序列中线性地直接捕捉任意两个位置之间的关联权重，幅提高模型能力上限。但另一方面，这也使模型的算力需求、计算复杂性和消耗资源成本都随参数增加呈指数级增，在大规模任务中快速触达天花板。

2024年以来，随着大模型参数量的飞速规模化以及训练与部署的深落地，Transformer架构的上述弊端愈发显著，成为助推全球性算力紧缺的重要因素，也为模型的端侧落地提出了挑战。为寻求突破，对大模型架构的创新性探索逐渐成为不容忽视的趋势。

自2017年Attention Is All You Need出世提出Transformer架构以来，7年已过。AI业对Transformer的路径依赖引发了越来越多的“过时”争论，体现出日渐迫切的架构创新需求。

2023年以来，RWKV和Mamba引起热议，多种新架构加速涌现，世界范围内的学者从多个方向努力，试图在保留Transformer架构优势的基础上创新性引其他架构特点，解决算力开销问题，Transformer的绝对统治地位得到挑战，兼采众家之长的混合模型（Hybrid）已成未来趋势。

趋势2

Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革

2020年，伴随着GPT-3问世，第代Scaling Law指引我们在参数量、数据集和计算量之间寻找模型性能的最优解；2024年，拥有强大推理能力的o1让我们对大模型的要求从迅速生成与训练结果，转向在推理过程中进行更深度的思考。最初，我们对Scaling law的关注局限于对参数量的思考，甚至引发了对其失效的担忧；但全新的scaling law从狭窄具体的指代衍到宽泛的概念，并引发了我们对万卡集群、合成数据和计算资源最优分配的多重关注。

我们对Scaling Law及其泛化在当前AI时代下的关注可被归纳为以下几点：

• 参数量与计算量膨胀下，带动万卡集群以及高性能网络的建设和发展。

• 数据耗尽危机中，合理善合成数据成为较优选择。

• 新时代的Scaling Law出现，大模型的发展将追求更高的推理能力，资源向Post-training和推理算力倾斜。

趋势3

AGI探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统虚拟和现实

视频生成方面，扩散模型在多任务中取得显著成果，已成为视频成的主流技术路径。尤以DiT（Diffusion Transformer）模型最受瞩目。

在世界模型领域，研究者们致力于开发能够模拟和理解真实世界的模型，核心在于通过学习大量数据，使模型能够自然涌现新的行为和决策能力。

与世界模型密不可分的还有具身智能。今年起，具身智能逐渐从概念走向落地，玩家们纷纷推出自己的首款形机器，同时开始在灵巧自由度、控制精度和感知技术上发力，持续攻克技术难题。

而空间智能，则是一个与世界模型和具身智能都紧密相关的概念。空间智能指的是机器在三维空间和时间中感知、推理和动的能力，其野望在于将空间计算操控虚拟世界的本领和具智能触达现实世界的能力结合起来。

02产品趋势

为了更好地从数据维度观察国内产品的现状，量子位智库选取了400余款具有代表意义的产品进行研究。

趋势4

AI应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦20赛道5大场景

从细分赛道来看，这400款产品可以具体划分为20个品类——AI智能助、AI陪伴、AI相机、AI写作、综合类套件、AI修图、AI视频、AI教育、AI音乐/音效、AI设计、AI生图、AI搜索、AI图示、AI总结和AI翻译，各赛道已分别产生代表产品进而再细分，并呈现出不同的发展特点。

其中，AI智能助是表现最突出的AI原类产品，也是国内模型研商技术实的最直观体现。目前来看，AI智能助手赛道内部已经出现了明显的梯队划分，豆包取得了断层式领先。

AI陪伴虽然广受关注，但目前整体增长乏力，星野、猫箱等Top产品和Killer APP之间仍有相当距离。

AI搜索则已经成为新的业务布局重点，既包括秘塔AI搜索等原生AI搜索，也包括类似纳米搜索、夸克浏览器的AI加强搜索和知乎直达、小红书达芬奇等业务AI搜索。

根据使用场景，所有产品可以划分为五类：全使用场景、工作提效、创意生成、休闲娱乐和日常活。各使用场景对应的产品数量分别为65款、105款、125款、43款和24款。

趋势5

AI应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI助手兵家必争

整体来看，APP端和Web端均尚未出现互联时代的破圈级产品，和海外的同类型产品相差距在5倍以上。一方面，国内对模型的监管要求在一定程度上限制了产品表现，导致最终使用体验不佳。另，国内付费尚未形成闭环。缺乏差异化场景带来的同质化竞争进步降低了用户付费意愿，限制初创公司投入与开发，形成了恶性闭环。

APP端

APP端，2024年1-10月，共8款产品今年累计新增下载量超过千万。依次为超过5000万的Kimi智能助和百度库。2000万量级的WPSOffice，以及1000万级别的天AI、星野、文小言、腾讯文档和阿里通义。此外，可画Canva的今年新增下载量已接近千万。

Web端

Web端，2024年1-10月，千万级产品总共7款，包括3款多功能套件和4款AI智能助。全球月访问量超过千万的Web端AI产品共67款，国内占比约10% 。

定位为AI智能助的夸克总访问量超7000万，该数据平在全球范围内可进TOP 10。全球范围内第名ChatGPT的访问量超过35亿，Bing的访问量超过18亿。第、三名均为办公类产品，分别是约3600万的腾讯档和约2800万的百度库。

AI原产品中的第名为Kimi智能助，访问量同样约2800万，前定位为会推理解析，能深度思考的AI助，并推出了有更强复杂问题推理能的探索版本。后续三位同样为AI智能助，依次为文心一言，豆包和通义。

趋势6

AI应用增长：AI+X赋能类产品大干快上，原生AI爆款难求

当前，AI产品可被划分为以AI为底层设计逻辑的AI原生类产品、在原有互联产品上深度嵌AI功能的AI+X产品、基于外接API微创新的套壳类产品和将多个产品/模型API集中拼凑的集合站类产品。

从数据来看，由于和业务流程融合得更为紧密、需求识别明确等原因，AI+X类产品前的整体数据表现显著优于AI原生类产品，并以办公软件和内容平台为重点布局领域。

对办公软件而言，续写、改写、命题写作等不同程度的AI写作功能，以及针对论文、小说等不同题材的AI总结功能基本成为标配。

其中，主要业务为提供模板及参考内容的素材库类产品和编辑器形态的办公软件表现更为突出，代表产品为百度库和WPS AI。由于AI成效果会直接影响产品的核使体验，此类产品相对更强调具体功能的精准度。

而在内容平台中，AIGC多从三个向共同发：基于平台内容的AI搜索、于带动UGC的AI成功能及模板，还有槛进步降低的内容创作具。

基于此，量子位智库对AI原生类产品提出了场景融合、简化用户体验、品牌信任和推广三大建议。

趋势7

AI产品：多模态上马，Agent席卷切，高度个性化呼之欲出

随着模型对图像和视频信息的处理能快速提升，预计2025年将开始出现更为综合性的多模态交互，AI能够通过物联、特定信息等多种感知通道进协同。

多模态输和输出使AI交互性更强、交互频次更，适场景也更加丰富，AI产品整体平显著提升。

Agent作为融合感知、分析、决策和执能的智能体，能够根据户历史为和偏好，主动提供建议、提醒并个性化执能，为户提供度个性化的任务。其交互的主动性和动化远超现有工具。

从技术和配套设施两发展来看，从2025年开始，AI Agent即将泛投使。量位智库认为，AI Agent有望带来独属于AI 2.0时代的交互式、产品形态和商业模式。

从个性化推荐到直接成个性化内容，AIGC能够使户体验的个性化程度有明显提升，这将帮助产品进步完善户体验，并通过提户忠诚度和迁移成本，实现差异化定价和进步的服务增值，对产品的差异化竞争有重大意义。

前，基于AIGC的高度个性化已经在AI教育（个性化题库及教学安排）、AI陪伴（AI个助理及虚拟伙伴）、AI营销（商品个性化推荐、营销内容个性化成）领域有明显进展。在硬件端搭载的多款AI智能助也已开始以度个性的个助理作为宣传重点。

03行业趋势趋势8 AI智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态

当前，AI在行业应用中呈现AI+和AI原生两大情境。

在AI+情境中，AI多以生产力工具角色出现，渗透行业各环节；在AI原生情境中，行业则从开始就基于AI技术发展。

报告分享了AI在智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育、医疗8个场景的落地效果和行业特点。

趋势9 AI行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度

报告中，量子位智库将AI渗透行业的关键归纳为3类情景、9大因素，以解码行业发展背后不变的规律。

以下图所示的8个代表业为例：

从AI行业影响力图谱可以看出，当前阶段，AI对各行业的渗透及引发的变革，呈现出较为清晰的三个生态位：

第一梯队中的智能驾驶和具身智能行业对AI技术具有紧密需求和强伴生性，显示出强关联。

第二梯队包括营销、游戏行业、影视行业和智能硬件。前三者通过AI技术实现生产降本增效、深度整合工作流；智能硬件行业有望通过AI技术推动行业升级。

第三梯队涵盖了教育和医疗基础行业。这些行业在政策支持下积极拥抱AI技术，同时对安全可控性有更高要求。

总体而言，AI技术在不同行业的渗透和变革力受到多种因素的影响，其中，行业的数据基础和用户需求或成关键因素。

趋势10 AI创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升

在全球风险投资持续低迷的2024年，AI行业仍然展现出逆势增长的能量。依据烯牛数据统计，2024年110，国内AI行业发生融资事件908件，总融资金额762.23亿元。相比去年同期融资事件数量同比减少19%，总金额增加29%。

这变化主要反映出业整体投资回归理性、机构出更加谨慎，险偏好总体更趋保守，使得资金流向集中于热点赛道，也更偏好对规模较大、已获得市场验证的头部创企进行单笔更大金额加注。同时，由于AI业整体偏快的演化节奏、业成熟度的快速提升，部分明星项目的大额融资事件也在客观上助推了投资总金额的水涨船高。高榕创投表示，今年AI投资整体大幅攀升，全球范围内AI仍旧是最强吸金赛道，AI大厂团队剥离再创业等孕育新的投资标的。