2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

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2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时
6842点击    2025-01-04 11:51

2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时


2024 年初,我们明显感受到 GenAI(生成式人工智能)仍将是技术发展和风险投资的重点方向。在顶尖的 AI 实验室算力需求的推动下,模型层继续吸引了最多的资本投入。代码辅助、营销和客户支持等场景的落地正在加速,同时随着巨头们加入这场军备竞赛,全球资本支出也在增加。


AI 领域的许多发展与我们的预期相符,但也出现了不少意外。很少有人预料到现在还没有看到 GPT-5 级别的模型,或者一些曾经炙手可热、融资数亿美元的初创公司,其创始团队离职跳槽去了其他大厂。我们也没有看到个人 AI 助手的兴起、新型 AI 形态对手机作为用户日常核心备地位的威胁、Deepfake(深伪技术)出来的丑闻在选举中造成混乱、全球搜索市场份额的重新洗牌,或者任何接近 AGI(通用人工智能)的东西——尽管在年初时很多人都做出了这样的预测。同样,很少有人预见到推理模型会引发巨大轰动并揭示出新的 Scaling Law(规模法则)


虽然判断 AI 发展的方向并不困难,但预测具体路径和潜在风险要困难得多。在Sapphire Ventures,我们的使命是深入研究技术趋势,形成对市场判断的精准观点,并支持那些朝这一愿景努力的企业家们。在新年伊始之际,我们分享一些关于生成式 AI 的最新观点。


以下是我们对 2025 年的十大 AI 预测:


1. AI 原生应用将获得最牛逼的融资势头


2. 更多 AI 原生公司将达到 5000 万美元的 ARR(年度经常性收入)


3. AI 融资退出活动将增加,但并购将多于 IPO


4. 模型将在多个维度得到改进


5. AI Agents 将持续火热,但效果可能参差不齐


6. 另一场 AI 军备竞赛:国防部将加大对 AI 的投入


7. AI 生成内容将激增,视频将成为新焦点


8. 随着使用量增长,基于“最终结果”的 AI 定价模式将放缓


9. AI:重大安全威胁与对抗


10. 如无重大灾难,AI 监管进展将缓慢进行


让我们深入探讨每一项预测。


1. AI 原生应用将获得最牛逼的融资势头


2024 年 AI 原生创业公司的融资再创纪录,截至 12 月初超过 450 亿美元投资,相比 2023 年增长超过 70%。


2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

数据来源:截至 2024.12.4 的 Pitchbook 数据;Sapphire 内部分析(2024.12) 

注:Pitchbook 数据持续更新,因此可能会有变化;包括所有披露交易规模的企业软件风险投资活动;生成式 AI 分类和子类别由 Sapphire 定义,其他人可能会对相关公司有不同分类。


这些数字令人感到震惊,特别是考虑到今年整体风险投资趋于平稳甚至略有下降。不过,这还低估了 AI 投资的势头,如果采用更广泛的定义——“以某种方式使用 AI 的公司”,总额会更高。


我们相信 AI 原生公司的融资将在 2025 年继续增长。原因如下:


1. 投资者对 AI 公司保持强烈兴趣


2. 战略投资人和政府持续参与投资


3. 创最高纪录的基金备用金(Dry Power,基金储备的现金流)


4. 巨大的资金需求


5. 激烈的人才竞争


6. 各赛道中不断涌现的成功案例


总的来说,要超越今年的投资水平,一方面需要投资范围向 AI 各个层次延伸,另一方面基础模型的头部玩家也要保持大额融资的势头。从整体走势看,我们预计明年市场仍将保持增长,但增速将有所收窄。从增速来看,应用层有望领跑,但从投资总额来看,模型层依然是当之无愧的资本热宠。


2. 更多 AI 原生公司将达到 5000 万美元的 ARR


据统计,超过 30 家创业公司达到了 2500 万美元 ARR,相比 24 年年初的 19 家有明显增长。从下面的图表,我们可以看到生成式 AI 的广泛影响,包括构建基础模型、代码辅助、数据管理、营销、销售、法律、知识管理、搜索和客户支持的公司。


2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

数据来源:OpenAI、Anthropic、Scale、Anduril、6Sense、Midjourney、Vast、ThoughtSpot、FloQast、Together、Moveworks、Jasper、Runway、ElevenLabs、Synthesia、Glean、Abridge、AI21 Labs、Perplexity、Anysphere、Akool、Writer、EvenUp、HeyGen、Cohere、Defense Unicorns、Hugging Face、Harvey

注:*代表Sapphire Ventures 投资的公司


虽然上述列表令人印象深刻,但值得注意的是,它仅包括已报道或公开披露数据的公司。我们知道还有更多公司已经达到这个标准或即将达到。


我们认为一年后,现在的这份清单将显得有些单薄。具体来说,我们相信将有至少 50 家 AI 原生创业公司产生 5000 万美元 ARR,同时仍保持 50% 以上的增长率,其中几家将突破一亿美元门槛。


3. AI 融资退出活动将增加,但并购将多于 IPO


2024 年 IPO 市场仍然低迷,仅有包括 ServiceTitan、OneStream、Waystar 和 Rubrik 在内的少数软件公司上市。并购环境虽然没有那么差,但相比往年仍然低迷,我们没有看到太多的重大交易。虽然买家大多放弃了大型交易,但我们看到了很多特定于 AI 的收购活动,比如 Run.ai、OctoAI、Datavolo、Tenyx、Leonardo.ai 等公司陆续被收购。谈到 AI 并购,2024 年最有趣的趋势之一是微软与 Inflection、亚马逊与 Adept 以及谷歌与 Character.AI 之间的 “Extracti-hire”(人才收购式)交易。


在 2025 年,我们预计会看到更活跃的退出环境,我们将看到首批 AI IPO。就这一点而言,CoreWeave 有望在上半年上市,Scale AI 紧随其后。也许 Databricks 会决定上市。但只会有少数几家,大部分可能会在 2026 年和 2027 年上市。


我们的观点基于四个关键洞察:


1. 美国大选这个不确定因素已经消除,预计监管环境将至少逐步转向更有利于交易的方向。


2. 科技巨头和私募基金持有大量现金,一直在耐心等待时机,同时也在不断完善各自的“并购清单”。


3. 最近许多企业软件股价的上涨也增强了他们的竞价地位。


4. 尽管行业仍处于早期发展阶段,但部分细分赛道已经到了整合的窗口期。我们预计在代码辅助、销售营销以及数据管理等领域将率先出现整合动作。


考虑到这一切,我们相信我们将会看到更多的“Extracti-hire”交易,以及首个价值 50 亿美元以上的对 AI 原生公司的收购。


4. 模型将在多个维度得到改进


关于 Scaling Law 是否正在失效的争论在 11 月初成为主要讨论点,因为多家媒体发布报告称 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在他们仍在开发的下一代基础模型上,都看到了收益递减。任何发展速度的放缓都令人担忧,因为这会产生连锁反应,并带来财务上的影响。但在反应中,模型仍在改进的事实被忽视了。


2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

数据来源:Papers With Code


虽然这是一个更明显的预测,但我们认为有必要重申一下,基础模型的功能将在多个方面变得更好。最值得关注的是,我们可能会看到多模态模型性能的提升和推理模型的快速进步,这将使 GPT-5 级别模型发布时,在核心 LLM 能力方面获益。这些进步,加上不断的 AI 工程化工作、新颖的训练技术、新架构(如 Mamba)、更好的模型编排能力、结合生成式 AI 和预测式 AI 的创新方式,以及仍在快速下降的推理成本,将使 AI 的进展保持稳定速度。例如,GPT-4 的价格自 2023 年 3 月首次发布以来已下降约 90%,使前沿智能变得更加容易获取。我们喜欢把即将到来的时期称为“Mixture-of-Everything”时代。


2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

数据来源:Midjourney、OpenAI Sora发布会、World Labs、TechCrunch报道


虽然可能会遇到瓶颈,但我们认为明年还不会碰到。在 2025 年,我们预计 GPT-5 的模型将上市,并预计一些头部实验室和大型云服务提供商将发布多个推理模型。我们还认为,在 Llama 及其衍生产品的引领下,SLM 和开源模型将从当今领先的 LLM 中夺取几个百分点的市场份额。


5. AI Agents 将持续火热,但效果可能参差不齐


2024 年下半年,Agents 发布的资讯比比皆是。企业们围绕它们不停地开会,创业公司争相演示它们,风投公司不停谈论它们将如何颠覆经济。虽然 Agents 的叙事声势浩大,但迄今为止产生的影响可以忽略不计。我们相信这种情况将在 2025 年开始改变。


我们距离真正的 Agentic Workflows(智能工作流程)可能还有几年时间,但认为 25 年 Agents 将在客户支持、IT、销售、安全和几个垂直场景中产生实质性影响。在这些领域成功摆脱无聊、重复的任务,将增强组织和个人员工对 Agents 的信心,促使他们进一步投资 Agents。围绕生产力的提升定义成功指标,并密切跟踪成本节省,将对构建更广泛采用的商业案例至关重要。


虽然初期的采用将激增,但我们也将看到更多的“Agent-Washing”,即现有能力会被营销得比实际更先进。这将让期望在自动化、助手和 Agents 能力之间弄明白的买家感到困惑,因为他们希望将 AI 的支出从实验性的预算,转向真正有效果的固定成本。在消费者(如最近有报道称 Perplexity 购物 Agents 难以满足基本请求)和企业领域都将出现高调的 Agents 失败案例,这可能会限制 Agents 时代发展的速度。


尽管 2025 年可能会有一些波折,但我们从长期来看十分看好 Agents,认为在未来一年,对于展示早期的 PMF 方面将至关重要。在短期内追踪 Agents 的采用和真正影响可能很困难,但我们预测至少有一家超大市值的科技公司,将在年内宣称通过 Agents 部署节省了 10 亿美元成本。


6. 另一场 AI 军备竞赛:国防部将加大对 AI 的投入


自从 ChatGPT 让生成式 AI 名声大噪以来,数据中心就一直在进行着 AI 军备竞赛。与此同时,另一场 AI 军备竞赛也在政府内部,特别是在国防部悄然升温。


虽然国防科技的发展势头才刚刚开始,但未来十年有望成为该领域投资的黄金时代——特别是在 AI 国防科技方面。正如我们在今年早些时候,关于这个话题的文章中指出的,持续的全球冲突推动了对现代技术的需求,国防部自己也承认了其技术短板,并增加预算以努力采用最新技术。这些趋势,加上顶尖的国防人才涌向私营部门,创造了一个适合国防科技蓬勃发展的环境。


不仅是我们单方面这么说,过去一年国防科技公司成功的证据,正在以不容忽视的方式堆积。在公开市场上,Palantir 的股票在 2024 年上涨了 320% 以上,市值攀升至约 1600 亿美元;在私募市场,Anduril 以 1480 亿美元的估值融资 15 亿美元 F 轮,较 2022 年的估值上涨约 70%;Starlink(星链)在乌克兰战场的应用;SpaceX 在太空防御项目中的关键作用;无人机技术的持续进步。这些例子不胜枚举。


我们相信,截至 11 月底已获得超过 30 亿美元风险投资的国防科技,将在 2025 年翻一番以上,很有可能成为年度增长最快的垂直技术类别。此外,我们相信 AI 项目的报告上的预算和非机密项目数量,将从目前的 18 亿美元和 685 个显著增加。


7. AI 生成内容将激增,视频将成为新焦点


现在几乎不可能读文章、听播客或看视频而不遇到 AI 生成的内容。一项研究表明,从 ChatGPT 发布到 2024 年 3 月的 16 个月期间,AI 生成内容增长了 8000%。在许多情况下,AI 生成的内容很容易被发现,但我们预计这种情况在 2025 年将发生改变。


AI 生成的内容正在各种形式中以惊人的速度增长,改变着我们生产和消费内容的方式——这是有充分理由的。生成式 AI 已经证明了它的快速、成本效益和可扩展性。生成式 AI 工具在头脑风暴、编辑、配音、翻译和设计场景中提供了巨大的好处,推动了营销人员、销售、媒体公司和 KOL 的采用。


随着多模态模型的进步和生成式 AI 应用变得更加强大,内容创作者的生产力将空前提升。然而,在未来几年 AI 生成内容份额增加的过程中,我们需要应对几个棘手的问题,包括:建立更清晰的版权和艺术家报酬规则、构建内容认证机制以对抗 Deepfake 和错误信息、防止 AI 生成内容被重复用于训练导致的模型崩溃,以及从更哲学的角度来说,要防止我们消费的知识质量普遍下降。


我们认为 AI 生成内容的利大于弊。展望未来,我们将看到一个突破性的消费级和企业级视频产品,其规模将类似于 NotebookLM。我们还认为 2025 年将会看到完全由 AI 生成的媒体内容登上音乐、短视频和日常播客的前 20 排行榜。


8. 随着使用量增长,基于“最终结果”的 AI 定价模式将放缓


目前我们投资的公司的高管最常问的问题之一是如何为新的 AI 功能定价。显然,我们正处于实验阶段,没有明确的答案。多种定价模式将共存,各个类别都在摸索寻找新的平衡点(即基于席位个数、基于消费和基于最终效果的模式)


在如此多的实验进行时,现在判断哪种模式会占主导地位还为时过早,不过我们相信基于席位的模式将增长放缓,特别是随着 Agent 能力的成熟。25 年将为哪些方法可行、哪些不可行提供有价值的数据。我们特别关注高单价席位制 SKU 的客户流失率,以此作为客户价值和功能竞争壁垒的信号。


我们的感觉是,许多类别将演变为包含基础的平台承诺(可能与用户席位挂钩)以及将高级 AI 的使用量计入该价格中。超出此阈值的使用将按计量收费。但现在下定论还为时过早。我们更有把握的是,基于结果的定价,增长会比许多人预期的更慢,范围也更有限。我们认为这种模式只适用于输入输出明确可测量、且客户与供应商之间达成一致的特定场景。然而,这并不适用于大多数企业任务和工作流程。考虑到这些因素,我们预测 2025 年基于最终结果的模式在企业软件总收入中的占比将不到 1%。


9. AI:重大安全威胁与对抗


考虑到大公司因安全失误的代价越来越高,安全是 2024 年唯一能在 CIO 优先级和公开市场表现中与 AI 并驾齐驱的另一个领域,这并不令人意外。在各大投行最近发布的 CIO 季度报告中,全被列为第一或第二优先级。安全是白帽黑帽之间的持续斗争,这使得该领域始终具有投资价值,且企业在这方面的支出难以被削减。


AI 已迅速成为安全领域的主要攻击手段和第一道防线。对于不法分子而言,AI 提高了攻击的质量和数量(如利用伪造的音视频的高级钓鱼和社交舆论攻击),扩大了威胁面,并引入了新的漏洞,如提示注入攻击、模型和数据投毒以及数据泄露。为说明这些挑战,HiddenLayer 发现 77% 的受访公司经历过 AI 工具的漏洞,Hugging Face 不久前也公开披露了其 Space 平台遭到入侵。


2025 年 AI 十大趋势:范式转移,变局正当时

数据来源:(1) CapIQ,截至2024.12.5;(2) TD Cowen《网络安全入门》(2024.11)


反过来,AI 可以帮助公司保护数据、改善可观察性、识别和缓解威胁、简化安全流程并加强预测分析。该领域的供应商已迅速对这一机会做出反应。当我们面对参议院情报委员会主席 Mark Warner 最近所称的“迄今为止我国最严重的电信黑客攻击”的后果,以及外国对手持续针对美国关键基础设施的攻击时,形势比以往任何时候都更加严峻。预测安全支出和网络攻击会增加是显而易见的,但如果我们进一步预测,我们认为 2025 年将会看到一次 AI 驱动的网络攻击,给特定公司或政府造成数十亿美元的经济损失。


10. 如无重大灾难,AI 监管进展将缓慢进行


关于如何监管 AI 的问题由来已久,但随着当前这一代基础模型的发布而成为主流。它们快速变革性的能力引起企业高管、研究人员、立法者和公民对从数据隐私到就业损失,再到更具幻想色彩的 AI 失控场景的种种担忧。


迄今为止,虽然关于监管的讨论很多,包括走过场式的听证会,和继续研究某问题的呼声,但在如何推进方面几乎没有达成共识。欧盟是个例外,它在 3 月通过了《欧盟 AI 法案》,并于 24 年 8 月将其正式立法。该法案本意是将欧洲置于安全可信的 AI 发展前沿,但很快就被贴上了又一个限制创新的官僚主义产物的标签。


在美国,最全面的一项拟议法案——加州的《前沿人工智能模型安全创新法案》被纽森州长否决。他的这一决定获得了业界的广泛支持,理由是这些措施过于严格,且没有充分考虑 AI 应用的具体场景。


我们认为,除非发生重大灾难。否则 2025 年 AI 监管将缓慢推进。即便如此,这也可能具有挑战性。我们认为联邦层面不会很快出台任何重要的 AI 立法,不过会更多地使用关税和贸易限制来控制 AI 关键资源的获取。预计将会看到更多理论框架的提出、政府高层的表态,以及研究课题的立项,但不会有实质性限制 AI 发展步伐的措施。


一切才刚刚开始


毫无疑问,未来一年有很多令人兴奋的事情。这些选题中的许多都值得单独写成文章,比如市场上 AI 的赢家和输家、AI 对能源行业的影响、新的 AI 硬件设备,以及下一代个人 AI 助手等。2025 全年我们将继续讨论所有这些话题!


祝新年快乐!


文章来自于“特工宇宙”,作者“宇宙编辑部”。


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关键词: AI , 人工智能 , 大模型 , AI范式
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/