文章核心观点 报告指出，2025年人工智能行业正经历三大核心趋势转变：从依赖算力堆砌转向注重算法效率与成本控制，从对话工具演变为深入业务流程的生产力工具，以及从无序发展进入全球监管框架逐步建立的阶段[1][4] 从拼蛮力到拼技巧：算法创新、开源浪潮与成本革命 - 算法创新推动成本大幅降低：混合专家模型架构成为关键，例如DeepSeek-R1采用MoE架构，在推理时仅激活5.5%的参数，使其训练成本仅为5.57百万美元，不到竞争对手OpenAI同等性能模型成本的十分之一[7][9][12] - 开源模型崛起改变行业格局：中国模型如DeepSeek实现完全开源，可免费使用、修改和商业授权[7] Meta发布的Llama 4同样采用MoE架构，其系列模型下载量巨大，并衍生出29个基于它的模型，推动了开源生态繁荣[14] 开源竞争压力甚至促使OpenAI在2025年8月发布了自2019年以来的首个开放权重模型GPT-OSS[17] - 技术民主化与门槛降低：算法和开源生态的创新使AI使用门槛急剧下降，学生、小团队和创业者都能利用开源模型创造价值[10][20] 预计未来算法将持续优化，模型将更小、更快、更强，开源将成为主流[21] 从对话工具到工作伙伴：AI成为生产力工具 - 企业AI支出呈现爆发式增长：根据硅谷风投机构报告，企业在生成式AI上的支出从2024年的115亿美元增长至2025年的370亿美元，年增长率达3.2倍[24][28] 这表明企业正从试用转向规模化部署AI[29] - AI深度集成至核心业务流程：企业支出重点从对话工具转向让AI“干活”，包括编程辅助、AI Agent自动化和业务流程优化[24] 例如，GitHub Copilot这类AI编程助手用户数在2025年初突破1500万，能提升编码速度、智能补全代码并改善代码质量，重塑软件开发流程[26] - AI Agent与人形机器人推动应用落地：AI正在从工具升级为工作伙伴，AI Agent爆发式增长，人形机器人开始量产，广泛渗透至多个行业[1][4]