人工智能行业发展回顾 - 2015年AlphaGo击败李世石标志着人工智能技术出圈并迎来爆发期，AI四小龙等公司纷纷创业，主打视觉识别技术 [1] - 2025年行业回顾显示AI四小龙已纷纷凋零，中国AI领域涌现出文心、通义、混元等十余个大模型 [3][4] - 2015-2025年被视为AI上半场（视觉识别），2025-2035年可能转向视觉生成领域 [4] 当前AI技术热点 - 文本生成领域聚焦代码生成和文案生成 [4] - 语音生成领域集中在音乐生成和播客生成 [4] - 图片生成技术应用于海报制作和美颜功能 [5] - 视频生成技术覆盖广告制作和影视创作 [5] - 除中国代码生成外，中外AI企业已在其他生成领域实现商业化变现 [6] 技术里程碑事件 - 2017年Transformer架构颠覆传统专有模型研究范式，导致大量学者回归学术界 [7] - 2023年ChatGPT突破引发行业震动，谷歌仓促推出Gemini应对 [7] - 2024年OpenAI先后发布Sora视觉模型和深度思考o1系统，推动行业突破文本长度竞赛 [8] 头部企业技术路线 - ChatGPT和DeepSeek未重点布局生成技术，而是强化推理能力建设 [10] - DeepSeek的核心优势被归纳为国产化、开源架构、资源效率高、中文语料优化和媒体背书 [10] 技术发展方向争议 - 行业存在AGI（通用人工智能）与AIGC（生成式AI）发展路径的哲学争论 [11] - 可回收火箭案例显示技术创新价值常需事后验证，类比当前AI技术争议 [13][14][15] 技术应用原则 - 历史经验表明局域网/互联网/移动互联网/云计算时代均有明确应用边界 [16][17][18][19] - 人工智能时代需要建立类似"若无法实现XX功能则不应强行AI化"的应用准则 [20]