2025年，全球AI领域风起云涌。
通用性的人工智能，也就是常说的AGI，竟然初步呈现出不再令人感到神秘莫测的态势，而那被称作超级人工智能的，也就是Super，ASI，居然开始在众人瞩目中步入了舞台视野范围之内！
高管Jack Clark发出警告，巨大的变化马上就要到来，并且人工智能会将整个世界分割成两个相互平行的宇宙形态。
这一切，是产物，是一个过程的产物，是长期发展的产物，是AI技术、资本、就业以及生活交织变革在一起所产生的产物。
通用人工智能不是终点，超级智能才是起点。
当真正的AI竞赛始于通用人工智能之后！
AI一年，人类千年
至今，自然界的一切智能都是生物智能，都是碳基智能。
但今年的语言模型，有可能是人类有史以来首次创造出来的全新样式的智能形态。
在2025年度回顾中，直言：
2025年，是我开始以更直观方式内化理解的年份，还有我认为的整个行业，也是在这一年首次，开始内化理解LLM智能的「形态」。
在推理方面，在多模态处理上面，在智能体之上，2025年，AI模型取得了颇为显著的进步，例如的o3系列，以及的 3 。
尽管于实际运用当中依旧存在着局限性，不过增强通用人工智能曙光此刻已然成为了今年行业的共同认知。
在一系列技术任务当中，从这个阶段到那个阶段，诸多处于世界领先地位的 AI 模型，正迈过人类基准线。
根据斯坦福大学所发布的《2025年AI指数报告》显示得出，AI已然在7项测试当中超越了人类基准线，而这些测试用来进行衡量的任务包含有：
现今，AI系统唯一还没有追上人类的范畴是多模态理解与推理，这项任务牵扯到跨越多种格式以及学科来开展处理和推理工作，这些格式和学科包括图像、图表、图解 。
然而，这一差距正在迅速缩小。
评估模型在要大学学科知识的跨学科任务之上的表现，所借助的是MMMU基准测试，。
MMMU数据集具有四大特性，其一为全面性，该特性体现在涵盖六个广泛学科领域以及30个大学科目，其中包含1.15万个大学难度级别的问题 ；其二是图像类型高度异质，即包含极其多样化的图像类型 ；其三是图文并茂，这意味着文本与图像交错混合，需要进行跨模态理解 ；其四是专家级感知与推理，此要求具备扎根于深厚学科知识的专家级感知与推理能力 。
此基准测试日益饱和：
在2023年底，谷歌的得分仅为59.4%。
到2024年，的o1模型取得了78.2%的分数。
今年，3 Pro于增强版MMMU - Pro之上，获得了89.8%的得分。
显示斯坦福 AI 指数报告，生成AI投资达到339亿美元，和同比相比增长了18.7%。
前沿实验室每隔八至十二周就会发布新模型哪，其中所包含的o3系列（涵盖o3-mini）凭借着「先思考而后回答」这样的推理机制而崭露头角哪，此系列运用了十倍的token从而提升智能哎，不过成本也随之相应地增加了哪。
被称作多模态巅峰的谷歌的3，具备处理文本的能力，拥有处理图像的本事，有着处理视频的能耐，还具备处理音频的技能，得以实现深度推理。
在上，年初，关于前沿AI模型开放获取的讨论十分热烈。
关联议题中，R1以及它的开源后的蒸馏版本占据了主导地位。然而，用户表明具备本地运行条件的版本属于蒸馏模型，其参数或是8B，又或是32B，并非完整的671B版本，该蒸馏模型的性能大体等同于GPT-3.5的水准。
其开源决策存在更深层的讨论焦点，尽管据报道它实现了训练效率提升的45倍 。
接着，就有从事研究工作的人员，在3B参数模型之上，以低于30美元的花费，重新实现了-R1-Zero的强化学习训练方案 。
一种名为通用人工智能测试基准的ARC - AGI - 1，其所能达到的最佳成绩在此之上超过接近90%，在ARC - AGI - 2这个测试基准上，人工智能的表现超过了人类的平均水平。
然而，Yann LeCun表明，那种自回归的LLM存在着局限性，并且需要更多的来自各种感官的相关数据，。
整体而言，至2025年时，AI会从那「聊天机器人」过渡转变为「智能体」，就像AI它呀，则是能够自行去规划以及执行任务的 。
AGI决赛在未来2-3年
若讲前些年是那种「将模型予以做大」的情形，那么在2025年则更像是呈现出「把模型做到落地」这样的状况 。
外国的几家人工智能领域的大型企业，在关于代码相关事宜、推理相关事宜、多模态相关事宜、长上下文相关事宜以及企业可用性相关事宜上，争分夺秒地进行着，寸土必争地盘踞着 。
关于AI未来的探讨，变得越发宏大且真实起来，科技领域的领袖们，越来越频繁地提及追求通用人工智能，也就是AGI，甚至最终的超人工智能 。
AGI所指的是，那种能够在诸多广泛任务当中，与人类智能相匹敌的AI系统，而ASI指的是，超越人类能力的系统。
在六月的时候，扎克伯格创立了Meta超人工智能实验室，其将目标对准了「个人超级智能」。
九月，奥特曼宣称，社会应当为在2030年之前有可能出现的ASI做好相应准备。
当前担任CEO一职的人，坚定不移地相信，直至2027年的时候，人工智能将会在“差不多所有的领域”当中，实现对人类的超越。
最为人所知以乐观预测著称的马斯克，更是做出断言，明年人工智能，其智力，将会超越，最聪明的人类。
这些科技巨头不愿错过AI浪潮。
扎克伯格宣称，表示宁愿去选择，冒有可能冒着，错误投入，数千亿资金的那种风险，也绝对不会甘愿，在超级具备智能的时代，处于落后的状态，。
占据世界首富之位，凭6320亿美元净资产达成此成就后，马斯克向xAI全体员工传达了相关信息：
若能挺过未来两到三年，xAI则有望成为AI的胜利者。
被视为领袖的CEO等觉得行业已然实现了AGI，然而联合创始人哈萨比斯等却更为审慎，宣称AGI或许会「在未来的五到十年之内」降临。
尽管在时间表方面存在着分歧，然而科技领域的领袖们，普遍地认同这么一点，那就是AI的进步，正在加速地叠加。
这种加速肉眼可见。
一年内，发布了约30多项新产品和重大更新:
谷歌、和xAI也各领风骚：
在年初看来宛如魔术的功能，如今已习以为常。
中国开源AI崛起
年度最大黑马
2025年，开源社区也热闹非凡。
针对于LLaMA、以及各种各样的大模型方案，涌现出了数量众多的工程化工具链，那里边涉及从古至今的微调（fine-）框架，推理加速这一复杂过程，还有本地部署一体化方案，并且其门槛在持续不断地下降。
中国开源模型崛起，Llama彻底出局。
R1摇身一变成为年度最为突出的大黑马，它先是成为历史上首个经由同行评议的大模型，而后欢欢喜喜登上封面；其创始人梁文锋成功入选年度10大人物。
初期时，Mamba受到了备受关注，之后呢，它渐渐地淡出了视野，并且在研究之外，它是缺乏实际应用的。
网友指出，Mamba呢，在理论方面展现出了潜力，然而，模型在硬件层面以及软件层面都进行了深度的优化，这就导致，使用未经验证的架构去重新训练大型模型，在经济层面难以证明那样做是合理的，特别尤其是当，结果比现有模型差或者与现有模型相当的时候 。
甚至Mamba的实际性能与优化后的模型相当或更差。
因成熟的软件所处生态系统致使带来极巨大的转换成本，且Mamba的那种固定状态内存没办法有选择性地去检索已然被忽略掉的token 。
在计算机视觉领域， 是否已取代CNN的问题仍存在争议。
通过讨论能够显示出，在众多任务之中，其正变得越来越受到人们的青睐，并且在大数据集的情况之下能够有着出色的表现。不过呢，CNN以及混合架构在小数据集、医学影像还有特定领域方面依然具备着竞争力。
网友指明这是具备强大力量的可替换方案，它需要更多的内存，并且在处理可变图像分辨率方面存在困难，而数据集的质量相较于架构的选择更为关键。
为未来做好准备
于过去的一年里头，记者Lee Chong Ming聆听了数目超过50位的科技领袖所进行的有关人工智能的深度探讨。
有从操纵管理万亿级企业的巨头，转变为大力投入AI未来的年轻创业者，而他们所具备的深刻见解，揭示出了AI是以怎样的方式去重新塑造工作生态，又是朝着怎样的未来方向发展的。
于董事会里，于行业峰会之际，在下播客访谈之时，除开AI处于加速状态外，尚存有3大最为常见的相应观点。
1. 善用AI，否则你可能被更懂AI的人取代
英伟达CEO黄仁勋今年已多次强调：
每份工作都会遭受影响，并且是马上遭受影响，这是不容置疑的。你不会被人工智能取代，可是你有可能会被那些更擅长运用人工智能的人取代。
别的科技领域带头人物也对这一见解表示响应，有人讲年轻的职员或许更具备优势，原因在于他们已然习惯于运用人工智能工具。
八月，在节目「Huge 」中的奥特曼表示，AI 会不可避免淘汰某些岗位，不过大学毕业生更具备适应变化的能力， 。
如果我现在22岁刚毕业，我会觉得自己是史上最幸运的一代。
奥特曼接着补充说，令他更为忧虑的是，那些年纪较大的员工，究竟会怎样去适应，经由AI重新塑造好的工作环境呢。
有着「AI教母」之称的斯坦福大学的教授李飞飞，直接表明，和学位相比较而言，掌握新工具的能力更加重要。
她觉得，对AI进行抗拒乃是职业发展方面会造成致命损害的因素。于她所创办的初期公司World Labs里，她不会去雇佣那些拒绝运用AI工具的工程师。
这种转变已在日常工作中显现。
2. 软技能在AI时代更具价值
科技领袖们达成的另一共识是：AI使软技能变得更为重要。
五月，首席未来官 Peter 告诉媒体：
最重要的技能乃是同理心，是具备与人协作的一种功能，而并非编程方面的知识。存在家长向我询问孩子应当学习什么，是不是该步入程序员这一领域？我讲「学会怎样和其他人展开合作」。
领英亚太区首席经济学家Chua Pei Ying，在七月之时也作出表示，她观察发现，对于资深员工而言，沟通协作等软技能变得日益重要，对于应届毕业生来说，沟通协作等软技能同样日益重要 。
随着AI对部分工作推进自动化，使团队趋向更为精干，工作里人性化的部分在这时候开始越发关键起来。
3. 人类必须居于AI的核心地位
许多领袖在AI加速发展中反复强调人类掌控的必要性。
表示的是人微软AI负责人苏莱曼，超人工智能必须支持人类自主性，而非压制 。
十一月时，他宣称，团队正在尝试着做一件事，即构建人道主义的超人工智能，并且他还发出了警告，那就是比人类更具聪颖程度的系统，将会在实施操控方面存在着困难态势，或者难以与人类所关乎的利益达成一致的情况。
CEO阿莫代直言AI被误用的风险。
二月时，他表明，先进的人工智能虽然能够降低知识工作的门槛，然而风险和回报同时呈现出增长的态势。
我们有着一项负责任的扩展政策，此政策仅仅聚焦于三大存在风险的领域，其中包括AI的自主性，还有化学、生物、放射性与核方面所带来的威胁。
这涉及可能危及数百万人生命的AI自主性严重滥用。
杰弗里·辛顿，这位被誉为「AI教父」的人物，在八月的时候指出，当AI系统超越人类智能，确保人类安全便会成为核心挑战。
我们必须确保当它们比我们更强大、更聪明时，依然在乎人类。
2025年AI虽未「颠覆一切」，但奠定基础。
称AI跨过「英语编程」门槛。
在将来，要留意人文方面的超级智能，保证AI为人类服务。不管你是从事相关工作的人，还是普通的人，掌握AI工具是重点。
这一年，AI从炒作到现实，提醒我们：技术是工具，智慧在人。
参考资料：
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