来源：量子号

《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布了 2025 年人工智能发展的五大趋势，并将代理和小型语言模型排除在外，理由是这已经是显而易见的下一个大趋势。该媒体认为，除此之外，还有今年你应该关注的另外五个热门趋势。请继续往下看。

过去几年，我们一直在预测人工智能的未来发展。考虑到这个行业的发展速度，这看起来有点像是痴人说梦。但我们一直在持续进行这项努力，且因其前瞻性和可靠性赢得了声誉。

我们上一轮的预测成绩如何呢？去年预测的 2024 年需要关注的四大热门趋势包括：我们所说的定制聊天机器人——由多模态大型语言模型驱动的交互式助手应用程序（我们当时还不知道，但我们所说的就是现在每个人都称之为代理的东西，这是目前人工智能领域最大的热门）；生成视频（过去 12 个月中，很少有技术进步如此之快，OpenAI 和谷歌 DeepMind 在去年 12 月的一周内相继发布了他们的旗舰视频生成模型 Sora 和 Veo）；以及可以执行更广泛任务的更多通用机器人（大型语言模型的收益继续渗透到科技行业的其他领域，机器人技术是其中的佼佼者）。 

我们还说过，人工智能生成的选举虚假信息将无处不在，但幸运的是，我们错了。今年有很多事情让我们感到忧心忡忡，但政治深度造假却很少见。 

那么 2025 年会发生什么？在这里，我们将忽略显而易见的事情：可以肯定的是，代理和更小、更高效的语言模型将继续塑造这个行业。以下是今年你应该关注的另外五个热门趋势。

1. 生成虚拟游乐场 

如果 2023 年是生成图像之年，2024 年是生成视频之年，那么接下来是什么？如果你猜是生成虚拟世界（又称视频游戏），那就让我们一起击掌庆祝吧。

2024 年 2 月，谷歌 DeepMind 发布了一个名为 Genie 的生成模型，该模型可以拍摄静态图像并将其转换为玩家可以互动的横向滚动二维平台游戏，我们对这项技术有了初步了解。12 月，该公司发布了Genie 2，该模型可以将初始图像转化为整个虚拟世界。

其他公司也在开发类似的技术。10 月份，人工智能初创公司 Decart 和 Etched 公布了一款非官方的《我的世界》破解版，游戏中的每一帧都是在玩家玩游戏时即时生成的。而世界实验室（World Labs）是一家由著名人工智能科学家、有“人工智能教母”之称的李飞飞共同创办的初创公司，该公司正在构建所谓的大型世界模型（LWM）。（李飞飞还是 ImageNet 的创建者，这是一个开启深度学习热潮的庞大照片数据集。）

其中一个明显的应用领域就是视频游戏。这些早期实验充满了趣味性，生成式三维模拟可用于探索新游戏的设计概念，将草图即时转化为可玩的环境。这可能会催生出全新类型的游戏。 

但它们也可以用来训练机器人。世界实验室希望开发所谓的空间智能——机器人解释日常生活并与之互动的能力。但机器人研究人员缺乏真实世界场景的高质量数据来训练这种技术。建立无数的虚拟世界，将虚拟机器人放入其中，通过反复试验进行学习可以弥补这一不足。

2. 能“推理”的大型语言模型

这种热议是有道理的。当 OpenAI 于 9 月发布 o1时，它为大型语言模型的工作方式引入了一种新的范式。两个月后，该公司又推出了 o3，几乎在所有方面都推动了这一范式的发展——这一模型可能会彻底重塑这项技术。

大多数模型，包括 OpenAI 的旗舰产品 GPT-4，都会给出它们想到的第一个答案。有时正确；有时不正确。但该公司的新模型经过训练，可以逐步解决问题，将棘手的问题分解成一系列更简单的问题。当一种方法行不通时，他们就会尝试另一种方法。这种被称为“推理”的技术（是的——我们很清楚这个词的含义），可以使这项技术更加准确，尤其是在数学、物理和逻辑问题上。

这对于代理来说也至关重要。

12 月，谷歌 DeepMind 发布了一款名为“水手”（Mariner）的实验性新型网络浏览代理。在该公司提供的预览演示中，Mariner 似乎遇到了问题。该公司的产品经理梅加·戈尔曾要求该该代理为她找一份圣诞饼干的食谱，要和她给的一张照片上的饼干一样。Mariner 在网上找到了一份食谱，并开始将配料添加到戈尔的在线购物车中。

然后它停了下来，因为它不知道该选哪种面粉。戈尔看着 Mariner 在聊天窗口中解释它的操作步骤：“它说，‘我将使用浏览器的‘后退’按钮返回到食谱。’”

这是一个非凡的时刻。代理没有碰壁，而是将任务分解成了不同的操作，并选择了一个可能解决问题的操作。弄清楚你需要点击“后退”按钮可能听起来很简单，但对于一个没有头脑的机器人来说，这简直就是火箭科学。而且它成功了：Mariner 回到食谱，确认了面粉的种类，然后继续往戈尔的购物车里装面粉。

谷歌 DeepMind 还在构建其最新大型语言模型 Gemini 2.0 的实验版本，该模型采用这种循序渐进的方法来解决问题，称为 Gemini 2.0 Flash Thinking。

但 OpenAI 和谷歌只是冰山一角。许多公司正在构建使用类似技术的大型语言模型，使其能够更好地完成从烹饪到编程等一系列任务。预计今年会有更多关于推理的讨论（我们知道，我们知道）。

3. 人工智能在科学领域的蓬勃发展

人工智能最令人兴奋的用途之一是加速自然科学的发现。也许人工智能在这方面潜力的最大证明发生在去年 10 月，当时瑞典皇家科学院将诺贝尔化学奖授予了谷歌 DeepMind 的戴米斯·哈萨比斯和约翰·M·江珀，以表彰他们开发了可以解决蛋白质折叠问题的 AlphaFold 工具，以及大卫·贝克，以表彰他开发了帮助设计新蛋白质的工具。

预计这一趋势今年将继续，并会出现更多专门用于科学发现的数据集和模型。蛋白质是人工智能的完美目标，因为该领域拥有可用于训练人工智能模型的优质现有数据集。

人们正在寻找下一个重大发现。其中一个潜在领域就是材料科学。Meta 公司已经发布了海量数据集和模型，可以帮助科学家利用人工智能更快地发现新材料。12 月，Hugging Face 与初创公司 Entalpic 合作推出了 LeMaterial，这是一个旨在简化和加速材料研究的开源项目。他们的第一个项目是一个数据集，用于统一、清理和标准化最重要的材料数据集。 

人工智能模型制造商也热衷于将其生成式产品作为科学家的研究工具。OpenAI 让科学家测试其最新的 o1 模型，看看它能为他们的研究提供哪些支持。结果令人鼓舞。 

拥有一种能以类似科学家的方式工作的人工智能工具，是科技界的梦想之一。在去年 10 月发表的一份宣言中，Anthropic 创始人达里奥·阿莫代伊强调，科学，尤其是生物学，是强大的人工智能可以提供帮助的关键领域之一。阿莫代伊推测，未来人工智能可能不仅是一种数据分析方法，而且还是一个“执行生物学家所有任务的虚拟生物学家”。我们离这一设想还有很长的路要走。但今年，我们可能会看到朝着这一目标迈出的重要一步。 

4. 人工智能公司与国家安全的关系更加密切

人工智能公司如果愿意将其工具用于边境监视、情报收集和其他国家安全任务，就可以赚到很多钱。 

美国军方已经启动了一系列计划，表明其渴望采用人工智能，从“复制器”计划——该计划受到乌克兰战争的启发，承诺在小型无人机上投入 10 亿美元（约合 73 亿元人民币）——到“人工智能快速能力单元”——一个将人工智能引入从战场决策到后勤等各个环节的单位。欧洲军队面临着增加技术投资的压力，原因是人们担心唐纳德·特朗普政府将削减对乌克兰的支持。还有更多国家和地区之间日益紧张的关系也让军事规划者们感到忧心忡忡。 

2025 年，这些趋势将继续成为 Palantir、Anduril 等国防科技公司的福音，这些公司目前正在利用机密军事数据来训练人工智能模型。 

国防工业的雄厚资金也将吸引主流人工智能公司加入。12 月，OpenAI 宣布将与 Anduril 合作开展一项击落无人机的计划，完成了为期一年的不与军方合作政策的转变。它加入了与五角大楼合作多年的微软、亚马逊和谷歌的行列。

其他人工智能竞争对手正在投入数十亿美元来训练和开发新模型，2025 年，它们将面临更大的压力，需要认真考虑收入问题。他们有可能找到足够多的非国防客户，愿意为能处理复杂任务的人工智能代理支付高昂的费用，或者找到愿意在图像和视频生成工具上花钱的创意产业。

但是，他们也会受到越来越多的诱惑，去争取五角大楼利润丰厚的合同。参与国防项目是否会被视为有悖于公司的价值观，这将是这些公司面临的一大难题。OpenAI 改变立场的理由是“民主国家应继续引领人工智能的发展”，该公司写道，理由是将其模型借给军方将推进这一目标的实现。2025 年，我们将看到其他公司效仿它的做法。

5. 英伟达看到了正在到来的竞争

在当前人工智能热潮的大部分时间里，如果你是一家科技初创公司，想尝试制作人工智能模型，那么黄仁勋就是你的不二之选。作为芯片巨头英伟达的首席执行官，黄仁勋帮助该公司成为芯片领域的无可争议的领导者，这些芯片既可用于训练人工智能模型，也可在有人使用模型时进行“推理”。

2025 年，多种力量可能会改变这一局面。首先，亚马逊、博通、AMD 等巨头竞争对手一直在大力投资新芯片，有初步迹象表明，这些芯片可能会与英伟达的芯片展开激烈竞争——尤其是在推理方面，英伟达在这方面的领先优势并不那么稳固。

越来越多的初创公司也从不同角度向英伟达发起了进攻。Groq 等初创公司并没有试图对英伟达的设计进行细小的改进，而是在全新的芯片架构上进行更冒险的押注，只要有足够的时间，这些架构有望提供更高效或更有效的训练。2025 年，这些实验仍将处于早期阶段，但有可能出现一个突出的竞争对手，改变顶级人工智能模型完全依赖英伟达芯片的假设。

支撑这场竞争的是地缘政治芯片战争。迄今为止，这场战争主要依靠两种策略。一方面，西方试图限制向竞争对手国家出口顶级芯片及其制造技术。另一方面，美国《芯片法案》等举措旨在促进美国国内的半导体生产。

唐纳德·特朗普可能会升级这些出口管制，并承诺对从竞争对手国家进口的所有商品征收大规模关税。2025 年，这种关税将使台积电成为贸易战的中心——美国芯片制造商严重依赖台积电。

目前尚不清楚这些因素将如何发挥作用，但这只会进一步激励芯片制造商减少对台积电的依赖，而这正是《芯片法案》的全部目的。随着该法案的支出开始流通，今年将首次证明该法案是否在实质上促进了美国国内芯片的生产。