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
2025 年 9 月 19 日，亚马逊云科技官宣：Qwen3 和 DeepSeek v3.1，首次上线 Amazon Bedrock ，正式对外提供服务，再一次引起了全球生成式 AI 市场对 Amazon Bedrock 这一产品的关注。
2025 年上半年，日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征，用户规模不大，但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示，日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%，只有中国（81.2%）的三分之一，也远低于美国（68.8%）和德国（59.2%）。
近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
根据麻省理工学院NANDA 计划最新发布的报告显示，企业开展的生成式 AI 试点项目失败率高达 95%。但最先进的企业并未完全放弃这项技术，而是开始尝试能够持续学习并接受监督的自主 AI 系统。
近日，新西兰林肯大学（Lincoln University）的一门课程引发争议：因怀疑部分学生在作业中使用了生成式 AI 工具，任课教师决定让全班 100 多名学生重新接受线下考核。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
近一年来，围绕人工智能（AI）、生成式 AI（GenAI）和大语言模型（LLM）的炒作愈演愈烈，大众的兴趣翻了一番，针对 AI 的投资激增，各国政府也采取了更加明确的立场。根据一些人的说法，AI 与人类的未来息息相关。
科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
