进入 2025 年，生成式 AI 正在从“概念验证”走向“规模化落地”，技术与应用的节奏明显加快。这个趋势在 Y Combinator 的 Demo Day 上体现得尤为清晰：在最新的 F25 批次中，AI 公司占比高达 53%（83 家 / 156 家），而在 2021 年的 W21 批次，这一数字仅为 12%。
在生成式 AI 的新时代，人们一直在讨论它会不会颠覆教育、改变编程、重塑工作方式——但你可能没想到：现在连 6 岁的小孩都能通过AI 变成“侵权生成器”了。
CB Insights 发布的《2025 Future Tech Hotshots：Scouting Reports》报告，结合生成式 AI 分析与专有 Mosaic 评分体系，从全球海量初创企业中遴选出 45 家最具潜力的科技公司。
近期，《Arc Raiders》宣布即将推出双人合作模式，以及类似《Helldivers 2》的社区任务活动——但在玩家还没来得及为新玩法兴奋之前，这款游戏的开发商 Embark Studios 却陷入了另一场更棘手的争议：再度被曝使用生成式 AI 进行游戏配音。
随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
人类的下一个分裂，从算法开始。 作者｜Moonshot 编辑｜靖宇 在生成式 AI 的早期叙事里，AI 大模型曾被描绘得理性、冷静、无偏见。 然而，不到三年时间，这个叙事迅速崩塌。事实正在变得越来越清
随着生成式 AI（如 Sora）的发展，合成视频几乎可以以假乱真，带来了深度伪造与虚假信息传播的风险。现有检测方法多依赖表层伪影或数据驱动学习，难以在高质量生成视频中保持较好的泛化能力。其根本原因在于，这些方法大都未能充分利用自然视频所遵循的物理规律，挖掘自然视频的更本质的特征。
就在今天，OpenAI 与 AWS 官宣建立多年的战略合作伙伴关系。OpenAI 将立即并持续获得 AWS 世界级的基础设施支持，以运行其先进的 AI 工作负载。 AWS 将向 OpenAI 提供配备数十万颗芯片的 Amazon EC2 UltraServers（计算服务器），并具备将计算规模扩展至数千万个 CPU 的能力，以支持其先进的生成式 AI 任务
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
机器之心报道 编辑：泽南 真正实用化的生成式 AI，应该是这个样子 —— 作为助手可以帮你代打电话，根据你的选项进行应答，还能引导对方转人工： 功能覆盖多个场景，连接大量第三方应用，实现多智能体的一键
