川觀智庫研究員 黃愛林
AI正從技術爆發期邁向產業落地深水區，中國已從跟隨者轉變為全球開源格局的重要引領者。近日，量子位智庫發布的《2025年度AI十大趨勢報告》指出，人工智能的發展正邁入一個歷史性轉折點。當前AI領域的競爭，不再是單一模型性能的比拼，而是從算力根基、模型架構到應用范式的全方位、立體化較量。在這場浪潮中，中國正憑借從“應用導向”到“深度研發”，從“參與貢獻”到“主導標準”的生態轉型。
算力基建，從“卡脖子”到“建生態”。AI算力時代，數據中心與算力芯片的角色正發生深刻變革。數據中心不再是傳統的服務器托管場所，而是進化為由AI公司主導，集成海量計算、存儲與網絡資源的“算力工廠”。這一轉變吸引了巨額投資，并促使云廠商（數據中心建設主力）與AI企業從簡單的租賃關系，升級為深度綁定的戰略合作伙伴；算力芯片的全球生態格局發生變化，盡管英偉達占據全球70%-85%的AI芯片市場，但其主導地位正在被撼動。AI帶來的變革促使大量新品問世，新競爭者涌現，并形成了新的生態系統。
面對數據中心需求和算力芯片“卡脖子”挑戰，中國打出“組合拳”。一方面，國家“東數西算”工程將東部的算力需求與西部的清潔能源相結合，著力構建高效、綠色的國家算力網絡。另一方面，國產模型+國產芯片+國產SDK的方案，首次在千億級參數的大模型訓練中得到了成功驗證。更為關鍵的是，中國正致力于構建從硬件到軟件的完整自主生態。
模型進化，從“堆參數”到“懂思考”。一方面，大模型不再盲目堆參數，而是追求“規模與效率”平衡。目前混合專家（MoE）架構是主流，通過"大參數、小激活"的稀疏計算，在性能與成本間找到平衡，國內Qwen3、DeepSeek-V3等均采用此路線。另一方面，“推理時間革命”興起。模型不再追求秒回，而是根據任務難度動態調配算力，對復雜問題進行多路徑規劃、自我驗證。這標志著AI從“記憶背誦”轉向“真正的思考”。同時，模型蒸餾技術將大模型能力壓縮至端側，配合強化學習（RLHF）對齊人類價值觀，模型進化已進入“效率與智能并重”的新紀元。
應用范式，從“工具”到“Agent”。一方面，視頻生成（可靈、Sora）、3D建模、代碼生成等場景成為多模態AI應用落地關鍵。隨著技術能力的成熟，AI會成為這些領域的標準工具。另一方面，Agent（智能體）作為AI的主要應用形式，正在重塑流量入口。Agent不再是被動的工具，而是能主動感知、自主規劃、動態決策、閉環執行的“數字員工”。傳統的交互模式，如搜索引擎、應用商店和各種信息平臺，都是基于"人找服務"的邏輯。Agent則帶來了"服務找人"的全新范式。
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