文章核心观点 - AI是全球经济论坛最热门的话题 人类历史上最大规模的AI基础设施建设已在进行 目前已投入数千亿美元 未来还需数万亿美元建设 [1] - AI竞争正从算法和产品层面 向算力、电力等基础设施的后台演进 进入结构和系统性竞赛阶段 [2] - AI产业是一个从底层能源到顶层应用的系统生态 其发展依赖于多企业多领域的集体崛起 而非单一企业的独秀 [2][3] AI基础设施建设与投资规模 - 英伟达创始人黄仁勋指出 人类历史上最大规模的AI基础设施建设已在进行 目前已投入数千亿美元 未来还需数万亿美元建设 [1] - 马斯克认为未来的货币本质将是瓦特 并预测中国在AI计算能力方面将远超世界其他国家 [2] AI产业竞争格局与演进 - AI竞争遵循“二八法则” 不同时期会涌现不同的领军者 [2] - 当前AI竞争正从算法出圈、产品爆红的前半程 向算力甚至电力等基础设施的后台演进 进入结构和系统性竞赛 [2] - 人们相信下一个类似GPT或宇树科技的明星产品或企业随时可能涌现 英伟达的市值领先地位也可能被挑战 [1] - 中国市场AI发展热闹非凡 摩尔线程、沐曦股份、智谱和MinMax等公司正争先点燃资本热情 [1] AI产业结构与生态 - AI产业结构分为多个层次 最底层是能源基础 向上依次为芯片与计算基础设施、云计算、AI模型 顶层为金融、医疗、制造等行业应用 [2] - 黄仁勋总结的AI产业结构已在中国公司身上得到印证 芯片和计算基础设施有寒武纪、摩尔线程等 云计算有阿里云、华为云等 AI模型领域有文心、通义、DeepSeek等“百模大战” 具体应用是竞争最激烈的战场 [2] - AI产业的发展注定不是单一企业的一枝独秀 而是生态耦合下多企业多领域的集体崛起 [3] 能源与电力在AI竞争中的基础作用 - 能源或“瓦特”为AI提供着基础支撑 [3] - 2025年中国全社会用电量历史性突破10万亿千瓦时 成为全球首个实现此规模的单一国家 约为美国全年用电量的两倍 [3] - 用电量是经济运行的“晴雨表” 也被视为AI竞争的尽头 [3] 行业领袖观点与趋势 - 腾讯集团高级执行副总裁汤道生认为 AI在现实中是多种不同的模型服务于不同的场景 而非单一的庞大超级系统（AGI） [1] - 过去几年 AI的发展先后被ChatGPT、英伟达、DeepSeek、宇树科技等大爆品和明星企业引导了主流趋势 历史上还包括“阿尔法狗”、波士顿动力等 [1] - 马斯克与黄仁勋在AI世界观上并不一致 但两人对AI基础设施的预判都极为激进 [2]

文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）作为AI时代营销变革的核心产物，正成为一条高速增长的新赛道，其驱动力在于消费者行为从传统搜索转向依赖生成式AI进行决策，这迫使品牌竞争焦点从“吸引用户点击”转向“赢得AI大模型的引用”[1][3] - 行业预计将迎来爆发式增长，市场规模从2025年的约2.5亿元，预计增长至2026年的约30亿元和2027年的约90亿元，三年增长约35倍[1][4] - 尽管前景广阔，但GEO赛道的发展面临技术壁垒、市场竞争以及外部平台政策与监管不确定性的多重考验[6][7] 营销环境与消费者行为转变 - 生成式AI已深度融入日常生活，消费者行为正从“主动搜索与比价”转向“智能推荐与采纳”，从“依赖经验与广告”转向“信任算法与个性化代理”[2] - 截至2025年6月，中国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，普及率为36.5%，其中80.9%的用户利用生成式AI回答问题[2] - 随着Agent时代到来，AI正从辅助工具演变为具备执行能力的购物代理，能够支持用户目标下的全自动操作，如搜索、比价、加购和支付[2] - 互联网大厂已积极布局相关产品，例如字节跳动的豆包AI手机可实现跨平台比价下单，滴滴、美团、京东上线AI打车、点外卖功能，阿里千问全面接入其生态业务实现AI购物、订票等[3] GEO行业定义与市场前景 - GEO指品牌通过向AI大模型“投喂”经过特殊优化的内容，以使其在回答问题时主动引用自己，是应对信息流动重心从“搜索与点击”转向“生成与引用”的关键策略[1][3] - 2025年被视为GEO元年，市场规模约2.5亿元，预计2026年将飙升至约30亿元，2027年达到约90亿元[1][4] - 随着流量引入，大量预算预计将从传统的搜索引擎营销转移到GEO市场[4] 行业生态与主要参与者 - 供给端快速跟进，截至2024年7月，全国已有197款生成式AI服务通过备案，其中行业大模型占比近70%[5] - 52%的中国电商商家已至少使用一种生成式AI技术，为GEO落地提供了基础生态[5] - 腾讯、阿里、百度、字节跳动等互联网大厂，以及微盟、智推时代等第三方服务商均在积极布局GEO赛道[1] GEO应用场景与实践 - GEO已形成四大通用应用场景：品牌语料生成管理、商业决策和场景推荐、AI语义空间中的品牌占位、专业知识与行业教育[5] - 不同行业应用呈现差异化特征，例如企业服务侧重技术语义专业拆解，电商场景注重LBS定位，文旅行业则进行地域语义绑定[5] 发展面临的挑战与建议 - 技术壁垒主要集中在三个核心环节：意图解析（拆解为“知识子图”）、多模型适配（应对不同AI平台的prompt逻辑差异）、可信信源建设（符合信源治理政策）[6] - 最大不确定性来自外部“平台政策”与监管，生成式AI的答案引用目前处于监管灰区，政策收紧可能直接影响GEO赖以生存的“可被引用性”[6] - 易观报告列举了GEO应用的十大常见误区，并建议企业将GEO视为长期战略，实现与SEO的协同增效，并基于厂商实力矩阵与自身行业特性谨慎选择供应商[7]

千问2026年升级的核心观点 - 公司旗下AI产品“千问”在2026年初进行了重要升级，核心是上线了“任务助理”功能，并深度接入了淘宝、闪购、飞猪、高德、支付宝等阿里生态内应用，旨在通过AI直接解决用户高频、真实的生活服务需求，探索“接管APP”的服务分发新形态[1][15][16] 千问升级的具体内容与功能 - 本次升级上线了“任务助理”，这是一个能够处理各种任务的AI Agent[1] - “任务助理”接入了淘宝、闪购、飞猪、高德、支付宝，且是内部接口级别的深度接入，与通过浏览器模拟操作的Agent形态有本质不同[1] - 该助理具备常见的Agent能力，如制作小游戏、处理表格、图像化演示等[3] - 升级重点在于解决普通用户高频的实际问题，例如：点一杯昨天点过的咖啡、根据复杂条件查询未来3个月票价在2000元以下的大阪往返机票、自动提醒购买猫砂、管理APP订阅、寻找符合多人聚餐要求的餐厅等[5] - 已实现的具体场景包括：通过联动淘宝闪购直接下单购买咖啡（如Manner热拿铁），并能记住用户历史偏好（如是否乳糖不耐、冷热喜好）[4][6] - 在旅行规划上，通过与飞猪、高德联动，能根据用户复杂需求（如2-3月从杭州出发去大阪、周五出发、返程3-5天后、尽量不转机）提供合适的机票方案[7] - 接入支付宝后，可通过一句话描述需求直达政务服务办理入口，例如办理杭州户口护照或新生儿医保[15] 升级的战略意义与公司优势 - 公司旨在通过千问“接管用户的APP”，实现需求直达服务，满足用户在衣食住行和生活服务方面的真实需求[15] - 公司被认为是国内非常特殊的AI巨头，几乎是唯一一家覆盖电商、本地生活、地图、支付、生活服务（支付宝小程序生态）、旅行等多元业务板块的大型集团，具备在集团内部打穿“APP墙”、整合服务到一个AI入口的独特生态优势[16] - 公司在早期布局了芯片、云计算、大模型，并拥有多年的toC经验，这些要素能产生深度协同效应，在国内仅有，在国外可类比Google[18] - 相比之下，国内其他公司存在短板：字节跳动擅长算法与推荐AI，但底层技术栈和开源模型不够完整；腾讯擅长toC应用场景，但在芯片和云计算方面不擅长；纯大模型公司则缺乏业务生态和支持大规模场景的能力[19] - 千问团队目前已与夸克团队合并，全集团的toC力量集中，避免了内部赛马和内耗[21] 面临的挑战与行业展望 - 目前千问“任务助理”只能实现部分场景的接管，还有许多场景需要优化，但技术调优对于公司而言并非最难的命题[15] - 千问长期在toC的AI工具中存在感不强，用户体验评价一般，此次需应对更复杂繁琐的体验挑战[21] - 公司内部长期存在的部门墙是挑战，涉及其他部门是否愿意配合、跨部门协同的KPI制定以及整体项目进度管理[21] - 未来通过千问入口获取服务的商业化模式是一个全新的课题[21] - AI未来颠覆APP形态被视作必然趋势，千问的此次探索是顺应趋势的必然之举[21]

阿里千问App战略升级 - 阿里巴巴旗下AI应用“千问”App于1月15日宣布重大升级，核心在于深度整合阿里生态业务，实现AI驱动的购物与服务功能[1] - 升级后，千问App全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，能够实现“一句话点外卖、买东西、订机票、订酒店”等功能[1][4] - 本次升级使千问App版本号跳跃至6.0.5，距离其前身“通义”更名为“千问”并升级至5.0.0版本仅过去两个月[5] 产品功能与能力拓展 - 千问App本次升级后提供超过400项AI办事功能[3] - 新功能包括通过接入“支付宝AI付”和政务服务，实现查询签证、户口、公积金等50项民生服务事项并直达办理入口[4] - 新增“任务助理”功能，面向多步骤复杂任务场景，提供应用开发、办公、咨询、生活办事等能力，并引入“双重核查”机制以降低AI幻觉风险[4] - 相比两个月前的“初代”版本主要提供智能问答、写作、PPT生成等生产力工具，本次升级通过与生态整合实现了功能差异化[5] 实测表现与现存挑战 - 实测显示，千问App在部分场景下功能尚未完善，例如在用户直接下达明确购买指令时，无法直接跳转至淘宝完成下单[7] - 在“生日礼物推荐”用例中，App给出的商品推荐链接存在失效情况[8][9] - 在淘宝闪购下单前，App无法完成代领优惠券的操作[8] - 行业观察指出，千问App在初步打通几大经典应用场景后，仍需持续进化以优化生态协同体验[6][9] 行业竞争格局与阿里优势 - 在千问App更新前，打造“AI手机”或AI助手是手机公司和大模型厂商的重点目标，例如荣耀、智谱AI、字节与中兴合作的豆包AI手机等均有过类似尝试[10] - 然而，这些尝试受限于微信等高频App的操作权限未开放，或采用云端执行导致体验不佳，均未演变出大规模用户生态[11] - 千问App的核心优势在于背靠阿里内部横跨电商、支付的国民级产品生态，得以在数个经典消费场景中完成行为闭环，这构成了其最强护城河[11][13] - 阿里巴巴的C端应用生态以及充足的云计算、AI技术研发资源，是千问App能在“AI手机助手”市场后发先至的原因[13] 生态壁垒与增长限制 - 千问App的增长面临“天花板”，因其功能仅能在阿里生态内部打通，无法实现跨电商平台比价、订票等功能[13] - 行业评价认为千问App“能用，但不够极致”，在阿里将外部竞争者拒之门外的同时，千问App在其他互联网生态中也成为“他者”[13] - 当前移动互联网生态不够开放，一个安全而开放共创的AI手机生态仍是行业愿景[11][13]

2025年中国AI产品市场概览 - 2025年国内AI产品领域涌现多个关键趋势，包括深度思考、Agentic AI、多智能体协作、多模态生成和端侧AI [4] - 多个颠覆性产品代表了这些趋势：DeepSeek凭借强推理和透明化思考引领智能助手迭代；Manus实现了从“思考→规划→执行→交付”的全链路自主任务处理，被视为真正意义上的通用AI Agent；Lovart等产品通过多智能体协作简化工作流程；即梦AI等在多模态生成上取得进步，与国外Sora2和Nano Banana呼应；豆包AI手机将系统级AI智能体深度集成于操作系统，重构人机交互范式 [4] 量子位智库「AI 100」榜单介绍 - 榜单旨在对过去一年中国AI产品发展进行全景式检阅，并深度洞察未来AI产业格局，目标是找到代表中国AI实力的巅峰力量 [4] - 榜单共分为三大板块：代表最强综合实力的「旗舰AI 100」、最具未来潜力的「创新AI 100」以及十大热门赛道的代表产品 [6] - 「旗舰AI 100」聚焦2025全年表现，评选综合能力最强的100款AI产品，这些产品需在技术上实现突破并在实际应用场景中展现巨大价值 [7] - 「创新AI 100」旨在挖掘在2025年崭露头角、具备2026年爆发潜力的创新产品，它们代表了AI技术的前沿方向 [8] - 十大细分赛道TOP3评选将聚焦行业核心赛道，包括：AI浏览器、AI Agent、AI智能助手、AI工作台、AI创作、AI教育、AI医疗、AI娱乐、Vibe Coding和AI消费级硬件 [9] 榜单评估体系与内容 - 「AI 100」是量子位智库推出的AI产品风向标系列，旨在全维度提供AI技术驱动下产品长期创新和变革的第三方参考，主要由「旗舰 AI 100」和「创新AI 100」构成，按季度发布 [12] - 榜单采用定量与定性相结合的双重评估体系以确保客观性和准确性 [13] - 定量评估以真实用户数据为基础，涵盖用户规模、用户增长、用户活跃、用户粘性四大核心维度，包含下载总量、新增下载、活跃用户数、留存率等超过20个具体指标；对于硬件产品则考察出货量 [13] - 定性评估聚焦长期发展潜力，通过专家评估和用户调研，综合考量产品的底层技术、市场空间、功能设计、变现潜力、团队背景、增长速度等多重因素；对于硬件产品则考察具体功能设计和实际使用体验 [13] - 除榜单外，周边内容还包括数据解读文章、分赛道产品解析、1v1 AI产品深度访谈等 [14] 相关资源与参与方式 - 量子位智库已对外公开自研梳理的国内AI产品知识库，提供对国内AI应用生态全景式、结构化、实时更新的梳理 [15] - 榜单申报时间为即日起至2026年1月15日，榜单将于2026年1月中下旬发布 [10]

核心观点 - 瑞声科技通过新增1.5亿片手机超薄VC均热板产能实现规模翻倍，旨在锁定AI设备散热领域的龙头地位，并占据全球智能手机VC市场半壁江山 [1] - 公司正从单一零部件供应商升级为覆盖“声、光、触、热”的AI生态核心供应商，其全链条布局在散热领域率先迎来爆发式增长 [3] 市场地位与客户 - 公司当前在国内高端手机VC市场份额已超过50% [1][6] - 公司是iPhone 17 Pro系列的核心散热供应商，并与苹果在自动化产线、环保工艺等方面有深度合作 [1][6][7] - 产品深度嵌入小米、Redmi、一加等品牌旗舰机型 [6] - 公司已成为全球主流AI生态的“标配”供应商，产品应用于阿里巴巴夸克AI眼镜S1、豆包AI手机等设备 [3] 财务与业务增长 - 2024年公司散热产品销售额已超过3亿元，2025年预计突破12亿元，实现一年内3倍以上增长 [4] - 2025年其散热产品出货量将达1.5亿片，新增1.5亿片产能后，年规划总产能将超过3亿片 [1][7] - 2020年至2025年，公司VC均热板出货量复合增长率预计超过90% [7] 技术优势与产品创新 - 公司开发了多款改写行业标准的产品，包括市场首款环形VC、首款双腔3D组合VC、首款纳米流体3D VC、首款铝铜平板VC等 [4] - 环形VC散热能力相比传统VC提升300%，双腔3D组合VC将散热效率较传统方案提升300%-400% [6] - 自主研发的柔性导热材料导热系数远超行业主流标准 [6] - 全流程自制模式使产品良率较行业平均高出15个百分点，单位生产成本大幅降低 [6] - 与苹果联合研发的碳纳米涂层技术让石墨工装耐磨性提升50%、寿命延长一倍 [7] - 生产环节使用100%回收铜材料，注水除气工艺确保冷热端温差控制在2°C以下，远优于行业5°C的标准 [7] 产能扩张与战略布局 - 2026年开年新增1.5亿片手机超薄VC均热板项目，规模优势实现翻倍扩容 [1] - 产能释放与头部客户形成正向循环，苹果COO曾专程走访其常州工厂 [7] - 未来iPhone标准版、平板电脑及笔记本电脑等多品类终端有望全面搭载VC均热板，推动产品从旗舰机型向中端市场下沉及跨品类扩张 [9] 应用场景拓展 - 在AR/VR设备领域，公司研发了微型化被动散热组件与低噪音主动散热模组 [11] - 在人形机器人领域，提供模块化散热解决方案，已与客户进行多轮样品测试 [11] - 在智能汽车领域，聚焦车载芯片、电池包、激光雷达的散热需求，推出定制化液冷循环系统与被动散热结构件，正与车企推进联合开发 [11] - 已前瞻性布局数据中心液冷赛道，重点研发冷板式液冷模块及CDU等核心部件，形成“VC + 液冷”复合解决方案，相关业务正与头部数据中心企业有序推进 [12] 行业背景与趋势 - AI终端的高性能化与轻薄化使散热成为“性能刚需”，搭载本地大模型的旗舰手机芯片热流密度突破50W/cm²，较传统芯片提升3倍 [3] - XR设备的近眼显示模块局部温度易突破60℃，导致导热效率不足150W/(m.K)的传统石墨散热方案失效 [3] - BCC Research预测，2028年全球整体散热市场规模将突破261亿美元，需求正从消费电子向智能汽车、人形机器人、数据中心液冷等领域延伸 [11] - 在AI数据中心，液冷技术渗透率2025年已达33%，冷板式液冷成为主流方案，对芯片级散热组件性能提出更高要求 [12] 竞争格局 - 公司面临来自台湾奇鋐、日本双叶、苏州天脉等厂商的差异化竞争 [12] - 公司凭借“产品矩阵+产能规模+生态绑定”的优势占据先机，但持续领跑取决于在液冷技术迭代和新兴场景开拓上的持续突破 [12]

2025年中国AI产品市场发展态势 - 2025年国内AI产品领域涌现多个关键趋势，包括深度思考、Agentic AI、多智能体协作、多模态生成和端侧AI [4] - 多个颠覆性产品引领各技术方向：DeepSeek凭借强推理和透明化思考引领智能助手迭代；Manus实现从“思考→规划→执行→交付”的全链路自主任务处理，成为“真正意义上的通用AI Agent”；Lovart等产品通过多智能体协作实现高效任务处理；即梦AI等在多模态生成上取得进步；豆包AI手机将系统级AI智能体深度集成于操作系统，重构人机交互范式 [4] 量子位智库「AI 100」榜单概况 - 榜单旨在对过去一年中国AI产品发展进行全景式检阅，并深度洞察未来AI产业格局，目标是找到代表中国AI实力的巅峰力量 [4] - 榜单共分为三大板块：代表最强综合实力的「旗舰AI 100」、最具未来潜力的「创新AI 100」和十大热门赛道的代表产品 [6] - 「旗舰AI 100」聚焦2025全年表现，评选综合能力最强的100款AI产品，这些产品在技术上实现突破并在实际应用场景中展现巨大价值 [7] - 「创新AI 100」旨在挖掘在2025年崭露头角、具备2026年爆发潜力的创新产品，这些产品代表了AI技术的前沿方向 [8] - 十大细分赛道TOP3评选针对热度最高的10个领域，依次为：AI浏览器、AI Agent、AI智能助手、AI工作台、AI创作、AI教育、AI医疗、AI娱乐、Vibe Coding和AI消费级硬件 [9] 榜单评估体系与内容 - 「AI 100」是量子位智库推出的AI产品风向标系列内容，旨在全维度提供AI技术驱动下产品长期创新和变革的第三方参考，主要由「旗舰 AI 100」和「创新AI 100」构成，按季度发布 [12] - 榜单采用定量与定性相结合的双重评估体系以确保客观性和准确性 [13] - 定量评估以真实用户数据为基础，涵盖用户规模、用户增长、用户活跃、用户粘性四大核心维度，包含下载总量、新增下载、活跃用户数、留存率等超过20个具体指标；硬件产品则考察出货量 [13] - 定性评估聚焦长期发展潜力，通过专家评估和用户调研，综合考量产品的底层技术、市场空间、功能设计、变现潜力、团队背景、增长速度等多重因素；硬件产品考察具体功能设计和实际使用体验 [13] - 除榜单外，周边内容还包括数据解读文章、分赛道产品解析、1v1 AI产品深度访谈等 [14] 相关信息与参与方式 - 量子位智库已对外公开自研梳理的国内AI产品知识库，提供对国内AI应用生态全景式、结构化、实时更新的梳理 [15] - 榜单申报时间为即日起至2026年1月15日，榜单将于2026年1月中下旬发布 [10]

2025年中国AI产品市场概览 - 2025年国内AI产品领域涌现多个关键趋势，包括深度思考、Agentic AI、多智能体协作、多模态生成和端侧AI [4] - 多个颠覆性产品引领各技术方向：DeepSeek凭借强推理和透明化思考引领智能助手迭代；Manus实现从“思考→规划→执行→交付”的全链路自主任务处理，成为“真正意义上的通用AI Agent”；Lovart等产品通过多智能体协作实现高效任务处理；即梦AI等在多模态生成上取得进步；豆包AI手机实现了系统级AI智能体与手机操作系统的深度集成，重构人机交互范式 [4] 量子位智库「AI 100」榜单介绍 - 榜单旨在对过去一年中国AI产品发展进行全景式检阅，并深度洞察未来AI产业格局，目标是找到代表中国AI实力的巅峰力量 [4] - 榜单共分为三大板块：代表最强综合实力的「旗舰AI 100」、最具未来潜力的「创新AI 100」和十大热门赛道的代表产品 [6] - 「旗舰AI 100」聚焦2025全年表现，评选综合能力最强的100款AI产品，这些产品在技术上实现突破并在实际应用场景中展现巨大价值 [7] - 「创新AI 100」旨在挖掘在2025年崭露头角、具备2026年爆发潜力的创新产品，它们代表了AI技术的前沿方向 [8] - 十大细分赛道TOP3评选将聚焦行业核心赛道，包括：AI浏览器、AI Agent、AI智能助手、AI工作台、AI创作、AI教育、AI医疗、AI娱乐、Vibe Coding和AI消费级硬件 [9] 榜单评估体系与内容 - 「AI 100」是量子位智库推出的AI产品风向标系列内容，旨在全维度提供AI技术驱动下产品长期创新和变革的第三方参考，主要由「旗舰 AI 100」和「创新AI 100」构成，按季度发布 [12] - 榜单采用定量与定性相结合的双重评估体系以确保客观性和准确性 [13] - 定量评估以真实用户数据为基础，涵盖用户规模、用户增长、用户活跃、用户粘性四大核心维度，包含下载总量、新增下载、活跃用户数、留存率等超过20个具体指标；硬件产品则考察出货量 [13] - 定性评估聚焦长期发展潜力，通过专家评估和用户调研，综合考量产品的底层技术、市场空间、功能设计、变现潜力、团队背景、增长速度等多重因素；硬件产品考察具体功能设计和实际使用体验 [13] - 除榜单外，周边内容还包括数据解读文章、分赛道产品解析、1v1 AI产品深度访谈等 [14] 相关资源与参与方式 - 量子位智库已对外公开自研梳理的国内AI产品知识库，提供对国内AI应用生态全景式、结构化、实时更新的梳理 [15] - 榜单申报时间为即日起至2026年1月15日，榜单计划于2026年1月中下旬发布 [10]

文章核心观点 AI行业在2025年进入“下半场”，发展重点从单纯追求模型规模和算力，转向重新定义问题、重塑评估方式及探索更优发展路径[4]。行业呈现出多模态融合、具身智能爆发、算力竞争升级、范式争议涌现、智能体崛起、开源生态繁荣、商业模式革新、治理规则博弈、大国竞合加剧以及年轻技术领袖掌权等十大趋势，标志着AI技术正从能力展示阶段迈向与产业深度融合的效率兑现阶段[5][6][31]。 多模融合 - 多模态AI发展从“拼装式”组合方案转向设计“原生多模态”模型，从训练之初就让模型在统一体系内处理文本、图像、音频、视频等信息[8] - 下一代AI的突破重点在于构建对真实世界的内部模型，即“世界模型”与“空间智能”，使AI能进行可推理、可行动的统一表征，并在脑中“预演”行动后果[9][10] - 多模态模型成为头部企业主战场，能力从“能看图”推进到“看得准、看得全、看得懂流程”，并能将视觉理解转化为可执行动作，越来越多地介入真实任务本身[10] - 据Gartner预测，到2030年，**80%** 的企业软件将在其产品中植入多模态AI能力[10] 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、进入岗位”[12] - 国内外企业如宇树、优必选、波士顿动力、Apptronik等明确宣布产品进入量产与商业化试点阶段，按“百台级”、“千台级”规划供应链[12] - 据IDC估算，2025年全球在仓储、制造、巡检等岗位的试点应用，较2024年增长了**数倍**[12] - 人形机器人成本显著下降，据美国银行研究院数据，典型价格已降至每台约**3.5万美元**，比2023年下降至少**40%**[13] 算力竞争 - 算力竞争从“规模导向”的资本驱动资源争夺，升级为“效率导向”的长期综合博弈[16] - 部分公司如谷歌通过自研TPU芯片，在核心模型训练中大规模替代GPU，以降低对英伟达的依赖并构建自主算力体系[16] - 算力设施全面“基础设施化”，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[17] 范式争议 - 理论界对持续投入算力的理论基础——“规模法则”出现系统性反思，认为单纯扩大自回归大模型不会自然通向通用智能，且面临收益递减[19] - 反对者（如杨立昆、安德烈·卡帕斯、伊利亚·苏茨克维）认为未来突破更可能来自训练范式、数据结构与推理机制的创新，而非参数规模本身[19][20] - 支持者（如德米斯·哈撒比）认为规模仍是多模态和复杂推理任务的重要前提，通向更高智能需在世界模型、规划与推理结构上进行方向修正[20] 代理崛起 - AI智能体（Agent）在2025年崛起，代表产品如Manus，能够理解目标、拆解任务、调用工具并执行操作，全程无需人工干预[22] - 智能体改变了人机交互方式，从“人去找功能”转向“任务驱动系统”，显著降低了学习和使用成本[22] - 智能体的成熟得益于大模型推理能力增强以及MCP、ANP、A2A等协议使工具调用与外部系统接入标准化[23] - 智能体将重组业务流程，使组织结构从围绕“人”设计转向围绕“任务”组织，商业模式可能从按调用量付费转向按任务与结果付费[23] 开源盛世 - 开源模型在2025年从边缘力量演变为全球创新的基础设施，在性能、生态与采用率上全面逼近甚至部分超越闭源模型[26] - 近两年新发布的大模型中，开源或“开放权重”模型已占据多数，在私有部署、微调和智能体等场景中占据主导[26] - 中国力量在开源生态中表现突出，以DeepSeek与Qwen为代表的模型在工程效率、推理成本与可部署性上形成优势，2025年全球开源模型使用中，中国来源已接近**三成**[27] 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，从单一技术竞赛转向“效率兑现”[29][31] - 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与推理服务形成稳定收入，单位成本下降、单位调用价值上升[30] - 平台服务层：“结果作为商品”（OaaS）模式崛起，定价转向按任务、流程或结果收费，成为利润潜力最大、竞争最激烈的地带[30] - 应用层：垂直行业价值释放，AI深度嵌入软件开发、企业运营、金融分析等业务流程，成为企业的长期系统投入[30] 规则博弈 - AI治理在2025年全面展开，核心矛盾在于创新与规则之间的横向张力，以及不同制度体系之间的纵向博弈[33] - 治理从“静态合规”转向“动态校准”，通过分层、分阶段、可调整的方式（如“沙盒”、“分级管理”）与技术演进保持同步[33] - 全球主要经济体治理路径分化：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；中国强调发展秩序与场景适配，规则与产业推进同步调整[34] 大国竞合 - AI国际竞争从企业层面上升到国家层面，围绕技术路径定义权、芯片与算力供应链掌控权以及标准制定权展开[36] - 美国在核心技术（如问题定义权、模型性能）和高端芯片设计、软件生态上保持主导[36] - 中国路径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上形成优势[36] - 欧盟通过基础研究网络、跨国科研项目与评测体系在关键概念与方法论层面保持影响力[36] - 竞争格局呈现“高强度竞争中的有限合作”，较量核心在于谁能构建并长期运转一整套技术与产业体系[37] 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，一批三十岁出头甚至二十多岁的技术领袖开始直接影响公司工程架构与战略路径[38][39] - 代表性案例包括腾讯任命27岁的姚顺雨为首席AI科学家，小米启用“95后”罗福莉负责核心研发，Meta引入Scale AI创始人亚历山大·王担任首席AI官[39] - 这一趋势反映了AI进入“下半场”后发展逻辑的变化：技术边界从把模型做大转向重新定义问题与评估方式，更需要来自一线、敢于快速试错的年轻技术派[4][39]

2025年中国AI产品市场概览 - 2025年国内AI产品领域涌现多个关键趋势，包括深度思考、Agentic AI、多智能体协作、多模态生成和端侧AI [4] - 多个颠覆性产品引领各技术方向：DeepSeek凭借强推理和透明化思考引领智能助手迭代；Manus实现从“思考→规划→执行→交付”的全链路自主任务处理，成为“真正意义上的通用AI Agent”；Lovart等产品通过多智能体协作实现高效任务处理；即梦AI等在多模态生成上取得进步；豆包AI手机将系统级AI智能体深度集成于操作系统，重构人机交互范式 [4] 量子位智库「AI 100」榜单介绍 - 榜单旨在对过去一年中国AI产品发展进行全景式检阅，并深度洞察未来AI产业格局，目标是找到代表中国AI实力的巅峰力量 [4] - 榜单共分为三大板块：代表最强综合实力的「旗舰AI 100」、最具未来潜力的「创新AI 100」和十大热门赛道的代表产品 [6] - 「旗舰AI 100」聚焦2025全年表现，评选综合能力最强的100款AI产品，这些产品在技术上实现突破，并在实际应用场景中展现巨大价值 [7] - 「创新AI 100」旨在挖掘在2025年崭露头角、具备2026年爆发潜力的创新产品，这些产品代表了AI技术的前沿方向 [8] - 十大细分赛道TOP3评选针对热度最高的10个领域，依次为：AI浏览器、AI Agent、AI智能助手、AI工作台、AI创作、AI教育、AI医疗、AI娱乐、Vibe Coding和AI消费级硬件 [9] 榜单评估体系与内容 - 「AI 100」是量子位智库推出的AI产品风向标系列内容，旨在全维度提供AI技术驱动下产品长期创新和变革的第三方参考，主要由「旗舰 AI 100」和「创新AI 100」构成，按季度发布 [12] - 榜单采用定量与定性相结合的双重评估体系以确保客观性和准确性 [13] - 定量评估以真实用户数据为基础，涵盖用户规模、用户增长、用户活跃、用户粘性四大核心维度，包含下载总量、新增下载、活跃用户数、留存率等超过20个具体指标；对于硬件产品则考察产品出货量 [13] - 定性评估聚焦长期发展潜力，通过专家评估和用户调研，综合考量产品的底层技术、市场空间、功能设计、变现潜力、团队背景、增长速度等多重因素；对于硬件产品则考察具体功能设计和实际使用体验 [13] - 除榜单外，周边内容还包括数据解读文章、分赛道产品解析、1v1 AI产品深度访谈等 [14] 相关资源与参与方式 - 量子位智库已对外公开自研梳理的国内AI产品知识库，提供对国内AI应用生态全景式、结构化、实时更新的梳理 [15] - 榜单申报时间为即日起至2026年1月15日，榜单计划于2026年1月中下旬发布 [10]