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隨著2024年逐漸接近尾聲，人們不禁開始展望即將到來的2025年。這一年，被眾多科技界人士視為開啟新紀元的關鍵節點。站在新的起點上，我們將親眼目睹未來科技如何改變我們的世界。從人工智能到量子計算，從基因編輯到太空探索，每一項前沿技術都預示著一場深刻的變革。

隨著人工智能的發展，我們認為，人工智能、云計算、算力將全面融合，三者逐步交匯融合，成相互依存、互為支撐、彼此促進的技術體系，共同構成驅動智能時代不斷向前的數字引擎。在人工智能的催化下，云計算加速與智算融合，進化成為可服務于人工智能技術和應用發展的智能云。

展望2025年，人工智能與產業進一步深度融合，哪些技術領域充滿機遇？誰將引領新一年的行業發展？

趨勢一：全球AI基礎設施建設進入加速期

進入人工智能2.0時代，人工智能技術發展跑出“加速度”。為確保人工智能技術的高效運作，全球范圍內對人工智能基礎設施的需求激增。

總體上看，AI基礎設施建設已成為推動全球人工智能產業發展的核心動力。人工智能技術的加速更新催生了對計算能力、數據存儲能力和數據處理能力等方面的巨大需求，呈現出供需兩端協同發力的局面。

發展趨勢上看，一方面，考慮到性能、成本、利潤等刺激因素，技術層面的算力開發、數據存儲以及行業層面的綠電、“人工智能+”的產業智能化賦能將是人工智能基礎設施建設的重點方向。另一方面，在大國博弈的背景下，出于安全性的考量，圍繞人工智能布局的競爭烈度大概率持續升級。

此外，人工智能也展現出其“雙刃劍”特性，技術本身的不確定性帶來的內生風險始終存在，加之數據安全、隱私保護、跨境監管等衍生的治理風險與挑戰，值得引起充分重視。

趨勢二：迎來AI驅動的商業模式轉型

未來幾年，無論是IT行業還是渴望轉型為數字化企業的各類組織，都將以人工智能為核心驅動力。企業如何有效地設定優先級、作出決策并克服障礙，將決定它們能否在人工智能基礎上推動業務增長、贏得領先優勢的關鍵所在。

GenAI的發展將會重塑整個IT市場環境，徹底打破IT市場競爭和合作格局。智能時代的IT分工將由傳統的硬件、軟件、服務、云演化到智算設備、智算服務、模型服務和智能應用的新時代。

新的一年，中國市場將迎來AI驅動的商業模式轉型，政策將更加聚焦數智化升級，企業戰略將回歸商業本質，智能體業務場景將大量涌現，集成數字業務平臺將推動流程現代化，而技能轉型將顛覆和重構生態系統。

同時，終端生態正走向一體化、智能化和多元化，AI應用將越來越普遍地嵌入生態。AI智能體將推動場景終端入口由實向虛，率先帶動移動辦公和教育學習場景較快發展。此外，全棧AI大模型解決方案將在云服務商的選擇中成為重要考量。數據隱私安全將伴隨AI應用發展而至關重要，未來終端安全問題覆蓋范圍越來越廣泛且復雜。

趨勢三：“云+AI”開啟智能化服務新紀元

新的一年，云計算在提升人工智能算力、算效等方面的價值將被接續發掘，并深度影響社會發展、產業變革、人類生產生活。隨著智能算力成為全球性緊缺戰略資源，云計算的算、調一體屬性將天然使其成為解決算力供應問題的最優方式，從而決定人工智能競爭勝負的關鍵。

路徑上，云計算產業關注點不斷上移，將更加側重提升易用、安全、穩定、優化等精細化管理水平。經過十余年發展，云計算產業發展已至成熟階段，主要表現為市場增速穩定、核心技術成熟、競爭格局穩定、產業鏈條完整。

云計算底層技術已基本完善，產業發展特征推動其發展重點上移，應用現代化、穩定性保障、云原生安全、云成本優化、行業云平臺等云計算“工程實施”層面的內容將愈發成為今后發展的核心關注點。

模式上，“云+AI”服務模式創新發展，將開啟云計算產業智能化新紀元。技術側，云算加速融合，算網云調度操作系統推動算力、網絡、云計算協同發展，加速高效互聯的算力互聯網體系構建，算力標識、高性能傳輸協議RDMA等核心技術將成為創新發展方向。服務側，人工智能技術演進正加速算力結構變革，智能算力成為未來算力主要競爭點，“計算能力+AI服務能力”的智能云計算將成為關鍵，智能云服務技術和應用發展成為趨勢。應用側，MaaS、AISaaS 以標準化、便捷化等為特征的云計算基礎設施封裝 AI能力，將極大地推進人工智能大模式的落地應用，成為未來數年的發展重點。

云計算的廣泛應用使得人工智能和大數據得以更好地協同發展。大規模的數據存儲和計算需求使得云計算成為企業進行AI訓練和大數據分析的理想平臺。云計算將不斷優化其數據處理能力，提供AI模型的訓練服務，使企業能夠更快、更經濟地部署AI技術。同時，云計算服務商將推出更多的AI模型和數據分析工具，幫助企業實現智能化轉型。

趨勢四：算力產業鏈迎來爆發式增長

算力產業鏈正處于一個前所未有的黃金發展期。從芯片到云服務，從光模塊到網絡設備，每個環節都蘊含著巨大的增長潛力。整個產業鏈的市場規模預計在2025年將突破萬億美元大關，展現出巨大的投資潛力和發展前景。

在算力產業鏈中，算力芯片和AI服務器無疑是最引人注目的兩個領域。預計到2025年，全球AI算力芯片市場規模將接近3000億美元，而AI服務器市場規模更是有望達到4500億美元，占整個服務器市場的3/4。這兩個領域的營收彈性預計可達4倍，遠超其他細分市場。

AI服務器正從模塊化向高密度集成化發展，這要求服務器廠商具備更高的垂直整合能力，并需要在芯片廠商的整機平臺研發中早期介入。這一趨勢不僅將推動服務器技術的進步，也將促進整個算力產業鏈的協同發展。

隨著國產化進程的推進和垂直整合的深化，我們有理由相信，算力產業鏈將為中國經濟的高質量發展注入新的動力，并在全球市場中占據更加重要的地位。

趨勢五：人類與機器智能將加速融合

2025年，人工智能將不再是一個單獨存在的概念，而是人類生活的一個組成部分。未來的人工智能不僅僅是工具，更是企業決策過程中的合作伙伴。

通過分析海量數據，AI將幫助我們做出更明智的選擇，推動生產力的提升。例如，生成式人工智能正在為創意產業帶來變革，幫助企業創造更具吸引力的內容。

從人工智能行業的發展趨勢來看，當前正從L1/L2（語言能力和邏輯思維能力）向著L3/L4（多模態能力和使用工具）方向迭代。

不僅海外如微軟、谷歌等紛紛加碼Agent，國內公司如百度、阿里等龍頭也在追趕，且手機廠商紛紛加碼端側AI，未來AI應用將貫穿移動設備和各大APP之間。AI應用有望從聊天機器人向著使用工具的方向進化，未來商業化仍有無限可能，2025年或迎來AI應用的大爆發之年。

趨勢六：多模態智能體加速AGI進程

2024年，GenAI取得了驚人進步，這意味著未來通用人工智能（AGI）蘊含巨大潛力和無限前景。大模型從理解到生成，從感知到決策，能力不斷提升。加上多模態、Agent以及具身智能等方向的探索，AI有望完成“感知-決策-行動”的閉環。

多模態是人類世界的本來樣貌，AGI的發展趨勢一定是朝向多模態的。技術將實現從文本、圖像、視頻，再到聲、光、電，甚至分子、原子等各類模態，而且具備跨模態遷移的特性。

隨著通用人工智能漸行漸近，大模型走向多模態，AI智能體有望成為下一代平臺。當前，大模型正在向端側轉移，端側大模型具有本地數據處理效率更高、節省云端服務器帶寬和算力成本、對用戶數據更好的隱私保護、開啟更多交互新方式和新體驗等獨特優勢，或將成為未來交互新入口。

同時，人工智能在數學推理、新藥研發、材料發現、蛋白質合成等領域大顯身手，“AI科學家”有望加速問世。隨著數字交互引擎與GenAI等技術的加速融合，未來將打造更多超級數字場景，助力數實融合走向新高度。

趨勢七：通過強化防御與威脅偵測應對復雜攻擊

全球信息安全現行發展重點以云端物聯網時代之軟硬件為主，隨各項技術持續精進，攻防兩端復雜性較過往大幅上升，遂使廠商在IoT基礎上，逐步轉移重心至人工智能。

以GenAI而言，其強化信息安全防御的兩大應用趨勢為賦能操作人員與加速威脅偵測，前者支持操作人員通過自動翻譯，能夠使用自然語言搜尋并應對重大風險；后者引導用戶更快速尋找相關漏洞，并提出操作建議，減少偵測周期。

GenAI同樣為黑客攻擊所用，諸如列舉分析、網絡釣魚等皆是能被強化的攻擊手段。若進一步分析大模型的創建風險，包括操作輸入產生錯誤輸出、訓練階段引入漏洞、缺乏完整的訪問控制、過度的功能授權等，都是2025年企業發展人工智能產品服務時需要關注的信息安全挑戰。

趨勢八：AI加速人形機器人“手、腦”進化

近年來，人形機器人技術加速演進，已成為科技競爭的新高地、未來產業的新賽道、經濟發展的新引擎。

在大模型催化下，從AI點綴、AI介入到AI驅動，從鎖起來的展品，到動起來的產品，再到加速量產的商品，人形機器人正在經歷由局部到整體的系統性進化。

大模型驅動下，人形機器人從最初的傳統自動化，即人工編排下初步的感知、執行，到基于基礎模型的通用原子能力，也就是單個的任務編排，部分實現特定任務的能力遷移，再到數據驅動下的端到端操作，逐步經過認知推理規劃大模型到端到端操作大模型的升級，實現更強的跨任務泛化能力。

在思考能力層面，大模型的嵌入極大提升機器人感知環境、分解任務、規劃流程以及與環境交互的能力。在訓練平臺方面，云邊結合的分布式計算平臺發展，強化了機器人的訓練和分析決策速率。在執行層面，以“靈巧手”為代表的關鍵技術，進一步強化了人形機器人末端執行應用能力，尤其是近操作等能力。

新的一年，關鍵技術的突破將促使人形機器人從各方面更接近人類的能力水平，為其在眾多場景中的實用化打下堅實基礎。

未來十年，所有行業都值得用人工智能重新做一遍。毫無疑問，人工智能仍將是2025年最受關注的技術，其將越來越深地與產業進行融合，并拓展出更多超乎想象的全新應用場景，在為人們帶來更智能、便捷生活的同時，也重塑著千行百業的未來。

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審核編輯 黃宇