文章核心观点 2025年是AI行业发展的里程碑之年，行业在技术、商业、产业和治理等多个维度经历了深刻变革，从技术范式的革新和商业逻辑的重构，到产业应用的落地和全球规则的博弈，标志着AI正从能力展示阶段迈向效率兑现和成熟发展阶段[2] 多模融合 - AI大模型从“拼装式”多模态方案转向设计“原生多模态”模型，从训练之初就在同一体系内处理文本、图像、音频、视频等信息[4] - 多模态模型的瓶颈在于能否将视觉、语言、时间与空间组织成可推理、可行动的统一表征，“世界模型”与“空间智能”成为重要理论依据，模型目标从回答问题转向介入真实任务[5] - 多模态AI成为新一代AI系统的关键底座，据Gartner预测，到2030年，**80%**的企业软件将植入多模态AI能力[6][7] 具身爆发 - 具身智能（Embodied AI）在2025年真正走向市场，行业叙事从“能不能做到”转向规模化、稳定工作和进入岗位，宇树、优必选、波士顿动力、Apptronik等企业产品进入量产与商业化试点阶段[8] - 人形机器人成本显著下降，根据美国银行研究院数据，典型人形机器人价格已降至每台约**3.5万美元**，比2023年下降至少**40%**[9] - 需求增长由原生多模态AI发展补足机器人理解能力短板，以及制造业、物流等领域用工成本持续抬升共同驱动，IDC估算显示2025年全球在仓储、制造等岗位的试点应用较2024年增长数倍[8][9] 算力竞争 - 算力竞争从“规模导向”转向“效率导向”，决定差距的不再是算力总量而是如何将有限算力转化为有效能力，国产模型DeepSeek通过多维并行等策略在更低投入下做出接近性能被视为象征[10] - 部分开发者开始直接介入芯片环节以降低对GPU的依赖，例如谷歌的TPU已在核心模型训练中大规模替代GPU[10] - 算力设施全面“基础设施化”，2025年的智算中心围绕AI负载设计，网络拓扑以并行训练为核心，选址需评估电力、能耗与时延[11] 范式争议 - 理论界对持续算力投入的理论基础“规模法则”提出反思，“图灵奖”得主杨立昆等研究者指出单纯扩大自回归大模型不会自然通向通用智能，继续堆参数与数据只会带来收益递减[12][13] - 规模法则仍有拥护者，认为以大模型为核心的路线能力边界仍在扩大，尤其在多模态和复杂推理任务上规模仍是重要前提，DeepMind联合创始人认为通向更高智能的关键在于世界模型等结构，是在规模基础上的方向修正[13] - 争议双方都对现有范式有所不满，这种争议可能推动AI界重新审视既有思路，寻找更优发展路径[13] 代理崛起 - AI智能体（Agent）在2025年崛起，代表案例是初创公司Monica的Manus，它能自动调用外部工具完成简历筛选、股票分析等复杂任务，随后被Meta以数十亿规模收购[14] - 智能体带来了人机交互方式的变化，从“人去找功能”转向“任务驱动系统”，用户只需提出目标，系统便自动规划路径，显著降低了学习和使用成本[14] - 智能体的出现是大模型在推理、多模态等能力增强，以及工具调用协议标准化共同作用的结果，使AI第一次具备跨步骤、跨系统完成任务的可行性[15] 开源盛世 - 2025年开源模型在性能、生态与采用率上全面逼近甚至部分超越闭源体系，在多份权威报告中，新发布的大模型中开源或“开放权重”模型已占据多数，在私有部署、微调等场景中占据主导[16] - 中国力量在开源生态中格外醒目，以DeepSeek与Qwen为代表的模型在工程效率、推理成本上形成优势，相关统计显示2025年全球开源模型使用中，中国来源已接近**三成**[17] - AI创新分工结构正在重组，基础模型更像底层平台，真正的创新越来越多发生在模型之上的微调、工具链与行业应用中，开源成为降低门槛、加速扩散的现实机制[17] 商业革新 - AI行业在2025年摸索出新的商业路径，形成分工清晰的产业生态，在技术底层，算力、训练与推理被标准化为可计量的“生产要素”，通过算力租赁、API等服务形成稳定收入[18] - 在平台服务层，“结果作为商品”（Outcome-as-a-Service, OaaS）模式崛起，定价从“功能售卖”转向按任务、流程或结果收费，成为利润潜力最大、竞争最激烈的地带[18] - 在应用层，垂直行业的价值被逐步释放，AI正深度嵌入软件开发、金融分析等业务流程，成为企业的长期系统投入，商业逻辑从“能力展示”转向“效率兑现”[19] 规则博弈 - AI治理在2025年全面展开，治理逐渐从“静态合规”转向“动态校准”，通过分层、分阶段、可调整的方式与技术演进保持同步，治理对象从单个模型延伸到数据、算力等完整链条[20] - 全球治理呈现不同制度体系间的纵向博弈，美国倾向将治理视为“护栏”，优先关注国家安全与极端风险；欧盟强调通过系统化规则塑造发展方向；中国更强调发展秩序与场景适配，规则与产业推进同步调整[21][22] - 治理博弈是AI迈向成熟的标志，如何在创新开放性与规则约束之间形成动态平衡，将决定AI能否长期、稳定嵌入社会结构[22] 大国竞合 - AI国际竞争从企业层面上升到国家层面，中美欧形成彼此错位、高度纠缠的竞争格局，美国在核心技术层面掌握最强话语权和“问题定义权”[23] - 中国的路径更强调在既有技术框架下，通过工程优化、系统集成和真实场景反馈，在训练效率、算力调度、具身智能与产业级应用等方面形成优势[23] - 竞争围绕芯片与算力供应链以及标准制定权展开，美国依托技术领先形成“事实标准”，中国在大规模部署中形成“用出来的标准”，欧洲则试图通过制度化规则在国际标准体系中发声[24] 少帅掌兵 - 2025年AI行业出现年轻科学家被赋予指挥权的趋势，例如腾讯任命27岁的姚顺雨为首席AI科学家，小米启用“95后”科学家罗福莉，Meta引入Scale AI创始人亚历山大·王担任首席AI官[25][26] - 这一趋势背后是AI发展逻辑的变化，行业进入“下半场”，核心从“解决问题”转向“提出什么问题、如何衡量进步”，这种能力往往出现在长期浸泡在一线研究的年轻技术派身上[26] - “少帅掌兵”是产业进入深水区后的结构性调整，当技术范式更不确定时，组织更需要愿意快速试错、敢于在不完全信息下判断的人，年轻科学家开始直接影响公司战略与技术路径[26]

行业定义与特点 - 时序数据库是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库 专为优化摄取、处理和存储时间戳数据而设计[1][2] - 具有高吞吐量数据高速写入能力、高压缩率、高效时间窗口查询能力、高效聚合能力和批量删除能力 通常不需要事务能力[3] - 起源于20世纪70年代工业控制和SCADA系统 1999年RRDtool首次提出专门方法 2010年后随着大数据时代到来进入快速发展阶段[5] 市场规模与产品数据 - 2024年全球时序数据库软件市场规模达3.88亿美元 预计2031年将增长至7.76亿美元[1][10] - 基于网络的部署模式占据主导地位 2024年市场份额达60% 云数据库因成本效益和灵活性受到青睐[12] - 截至2025年6月全球时序数据库数量41个 较上年减少14个 中国时序数据库数量17个 较上年减少10个 行业集中度提升[1][14][16] 竞争格局与商业模式 - 国外以开源为主 国内则以商业为主 国内开源产品包括Tdengine、openGemini、CeresDB等 商业产品有KaiwuDB、DolphinDB、UTSDB、TimeLyre等[1][18] - 主流厂商包括涛思数据(Tdengine)、浪潮沄熹(KaiwuDB)、智臾科技(DolphinDB)、清华大学(Apache IoTDB)和华为云(openGemini) 在技术创新方面做出重要贡献[20] - 部署方式涵盖分布式、集中式和云原生 商业模式包括商业和开源两种 部分产品支持双模式运营[21] 政策环境 - 国家将数据列为生产要素 发布多项政策支持数据产业链发展 数据库作为关键载体受益明显[7] - 2023年12月发改委将大型高性能实时数据库系统和时序数据库系统纳入鼓励类目录 为产业发展注入动能[7] - 2024年多部门出台政策支持数据采集汇聚、计算存储技术企业发展 推进产业链协同创新和数据资源共享[8] 发展趋势 - 与人工智能深度融合 利用深度学习算法进行故障预测和趋势判断 通过图神经网络和强化学习优化数据处理效率[23][29] - 云原生技术成为重要发展方向 凭借弹性伸缩和自动化运维优势 可根据数据流量自动调整资源降低成本[24][25][29] - 边缘计算场景应用拓展 在边缘端实现数据本地存储与实时处理 减少传输延迟 智能交通和工业物联网成为典型场景[26][29] - 向多模融合发展 支持时序数据、图数据和文档数据等多种数据模型的统一管理与分析 智慧物流等应用提供全面数据支持[27][29]