AI是前沿科技主軸上的一支核技術。現如今，AI正在吞噬整個世界、整個產業、全部賽道。沒錯，AI已經完全成為了科技發展主旋律。

盡管有諸多類比，如一開始類互聯命，到后來類比電（第次業）革命，再到現如今——最宏大的種說法是：第二次地球文明革命。

所以不論如何，可AI正在展開的沖擊、帶來的影響是如何全深刻，甚度被以科幻的式談論它。

AI當然不是科幻，AI先是科學，其次是項程，最后正在變成種業。

這就意味著AI不僅可以觀測、可以學習，還能預測——或者更準確來說，我們就是站在新進展新信息的最前沿，站在產學研交匯地帶，把正在從學術研究進產業變革程序的技術向，總結并舉例說明呈現給所有。

文末獲取完整《2024年度AI十大趨勢報告》

量子位智庫重磅推出的《2024 年度AI十大趨勢報告》，剖析了AI領域的前沿動態與未來走向，就讓我們一同深入探究這十大趨勢，洞悉2025AI領域的機會在哪里？

趨勢一  大模型創新：架構優化加速涌現，融合迭代大勢所趨

趨勢二  Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革

趨勢三  AGI探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統虛擬和現實

趨勢四  AI應用格局：第輪洗牌結束，聚焦20賽道5大場景

趨勢五  AI應用競爭：多領域競速運營大于技術，AI助手兵家必爭

趨勢六  AI應用增長：AI+X賦能類產品大干快上，原生AI爆款難求

趨勢七  AI產品：多模態上馬，Agent席卷切，高度個性化呼之欲出

趨勢八  AI智變千行百業：左手變革生產力，右手重塑行業生態

趨勢九  AI行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成為加速度

趨勢十  AI創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升

01技術趨勢

趨勢1  

大模型創新：架構優化加速涌現，融合迭代大勢所趨

Transformer架構是目前應用最廣泛的主流模型架構，而自注意力機制（Self-Attention,SA）則是Transformer架構的核心——它允許模型進行并行計算，在序列中線性地直接捕捉任意兩個位置之間的關聯權重，幅提高模型能力上限。但另一方面，這也使模型的算力需求、計算復雜性和消耗資源成本都隨參數增加呈指數級增，在大規模任務中快速觸達天花板。

2024年以來，隨著大模型參數量的飛速規模化以及訓練與部署的深落地，Transformer架構的上述弊端愈發顯著，成為助推全球性算力緊缺的重要因素，也為模型的端側落地提出了挑戰。為尋求突破，對大模型架構的創新性探索逐漸成為不容忽視的趨勢。

自2017年Attention Is All You Need出世提出Transformer架構以來，7年已過。AI業對Transformer的路徑依賴引發了越來越多的“過時”爭論，體現出日漸迫切的架構創新需求。

2023年以來，RWKV和Mamba引起熱議，多種新架構加速涌現，世界范圍內的學者從多個方向努力，試圖在保留Transformer架構優勢的基礎上創新性引其他架構特點，解決算力開銷問題，Transformer的絕對統治地位得到挑戰，兼采眾家之長的混合模型（Hybrid）已成未來趨勢。

趨勢2  

Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革

2020年，伴隨著GPT-3問世，第代Scaling Law指引我們在參數量、數據集和計算量之間尋找模型性能的最優解；2024年，擁有強大推理能力的o1讓我們對大模型的要求從迅速生成與訓練結果，轉向在推理過程中進行更深度的思考。最初，我們對Scaling law的關注局限于對參數量的思考，甚至引發了對其失效的擔憂；但全新的scaling law從狹窄具體的指代衍到寬泛的概念，并引發了我們對萬卡集群、合成數據和計算資源最優分配的多重關注。

我們對Scaling Law及其泛化在當前AI時代下的關注可被歸納為以下幾點：

• 參數量與計算量膨脹下，帶動萬卡集群以及高性能網絡的建設和發展。

• 數據耗盡危機中，合理善合成數據成為較優選擇。

• 新時代的Scaling Law出現，大模型的發展將追求更高的推理能力，資源向Post-training和推理算力傾斜。

趨勢3  

AGI探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統虛擬和現實

視頻生成方面，擴散模型在多任務中取得顯著成果，已成為視頻成的主流技術路徑。尤以DiT（Diffusion Transformer）模型最受矚目。

在世界模型領域，研究者們致力于開發能夠模擬和理解真實世界的模型，核心在于通過學習大量數據，使模型能夠自然涌現新的行為和決策能力。

與世界模型密不可分的還有具身智能。今年起，具身智能逐漸從概念走向落地，玩家們紛紛推出自己的首款形機器，同時開始在靈巧自由度、控制精度和感知技術上發力，持續攻克技術難題。

而空間智能，則是一個與世界模型和具身智能都緊密相關的概念。空間智能指的是機器在三維空間和時間中感知、推理和動的能力，其野望在于將空間計算操控虛擬世界的本領和具智能觸達現實世界的能力結合起來。

02產品趨勢

為了更好地從數據維度觀察國內產品的現狀，量子位智庫選取了400余款具有代表意義的產品進行研究。

趨勢4  

AI應用格局：第一輪洗牌結束，聚焦20賽道5大場景

從細分賽道來看，這400款產品可以具體劃分為20個品類——AI智能助、AI陪伴、AI相機、AI寫作、綜合類套件、AI修圖、AI視頻、AI教育、AI音樂/音效、AI設計、AI生圖、AI搜索、AI圖示、AI總結和AI翻譯，各賽道已分別產生代表產品進而再細分，并呈現出不同的發展特點。

其中，AI智能助是表現最突出的AI原類產品，也是國內模型研商技術實的最直觀體現。目前來看，AI智能助手賽道內部已經出現了明顯的梯隊劃分，豆包取得了斷層式領先。

AI陪伴雖然廣受關注，但目前整體增長乏力，星野、貓箱等Top產品和Killer APP之間仍有相當距離。

AI搜索則已經成為新的業務布局重點，既包括秘塔AI搜索等原生AI搜索，也包括類似納米搜索、夸克瀏覽器的AI加強搜索和知乎直達、小紅書達芬奇等業務AI搜索。

根據使用場景，所有產品可以劃分為五類：全使用場景、工作提效、創意生成、休閑娛樂和日常活。各使用場景對應的產品數量分別為65款、105款、125款、43款和24款。

趨勢5  

AI應用競爭：多領域競速運營大于技術，AI助手兵家必爭

整體來看，APP端和Web端均尚未出現互聯時代的破圈級產品，和海外的同類型產品相差距在5倍以上。一方面，國內對模型的監管要求在一定程度上限制了產品表現，導致最終使用體驗不佳。另，國內付費尚未形成閉環。缺乏差異化場景帶來的同質化競爭進步降低了用戶付費意愿，限制初創公司投入與開發，形成了惡性閉環。

APP端

APP端，2024年1-10月，共8款產品今年累計新增下載量超過千萬。依次為超過5000萬的Kimi智能助和百度庫。2000萬量級的WPSOffice，以及1000萬級別的天AI、星野、文小言 、騰訊文檔和阿里通義。此外，可畫Canva的今年新增下載量已接近千萬。

Web端

Web端，2024年1-10月，千萬級產品總共7款，包括3款多功能套件和4款AI智能助。全球月訪問量超過千萬的Web端AI產品共67款，國內占比約10% 。

定位為AI智能助的夸克總訪問量超7000萬，該數據平在全球范圍內可進TOP 10。全球范圍內第名ChatGPT的訪問量超過35億，Bing的訪問量超過18億。第、三名均為辦公類產品，分別是約3600萬的騰訊檔和約2800萬的百度庫。

AI原產品中的第名為Kimi智能助，訪問量同樣約2800萬，前定位為會推理解析，能深度思考的AI助，并推出了有更強復雜問題推理能的探索版本。后續三位同樣為AI智能助，依次為文心一言，豆包和通義。

趨勢6  

AI應用增長：AI+X賦能類產品大干快上，原生AI爆款難求

當前，AI產品可被劃分為以AI為底層設計邏輯的AI原生類產品、在原有互聯產品上深度嵌AI功能的AI+X產品、基于外接API微創新的套殼類產品和將多個產品/模型API集中拼湊的集合站類產品。

從數據來看，由于和業務流程融合得更為緊密、需求識別明確等原因，AI+X類產品前的整體數據表現顯著優于AI原生類產品，并以辦公軟件和內容平臺為重點布局領域。

對辦公軟件而言，續寫、改寫、命題寫作等不同程度的AI寫作功能，以及針對論文、小說等不同題材的AI總結功能基本成為標配。

其中，主要業務為提供模板及參考內容的素材庫類產品和編輯器形態的辦公軟件表現更為突出，代表產品為百度庫和WPS AI。由于AI成效果會直接影響產品的核使體驗，此類產品相對更強調具體功能的精準度。

而在內容平臺中，AIGC多從三個向共同發：基于平臺內容的AI搜索、于帶動UGC的AI成功能及模板，還有檻進步降低的內容創作具。

基于此，量子位智庫對AI原生類產品提出了場景融合、簡化用戶體驗、品牌信任和推廣三大建議。

趨勢7  

AI產品：多模態上馬，Agent席卷切，高度個性化呼之欲出

隨著模型對圖像和視頻信息的處理能快速提升，預計2025年將開始出現更為綜合性的多模態交互，AI能夠通過物聯、特定信息等多種感知通道進協同。

多模態輸和輸出使AI交互性更強、交互頻次更，適場景也更加豐富，AI產品整體平顯著提升。

Agent作為融合感知、分析、決策和執能的智能體，能夠根據戶歷史為和偏好，主動提供建議、提醒并個性化執能，為戶提供度個性化的任務。其交互的主動性和動化遠超現有工具。

從技術和配套設施兩發展來看，從2025年開始，AI Agent即將泛投使。量位智庫認為，AI Agent有望帶來獨屬于AI 2.0時代的交互式、產品形態和商業模式。

從個性化推薦到直接成個性化內容，AIGC能夠使戶體驗的個性化程度有明顯提升，這將幫助產品進步完善戶體驗，并通過提戶忠誠度和遷移成本，實現差異化定價和進步的服務增值，對產品的差異化競爭有重大意義。

前，基于AIGC的高度個性化已經在AI教育（個性化題庫及教學安排）、AI陪伴（AI個助理及虛擬伙伴）、AI營銷（商品個性化推薦、營銷內容個性化成）領域有明顯進展。在硬件端搭載的多款AI智能助也已開始以度個性的個助理作為宣傳重點。

03行業趨勢趨勢8  AI智變千行百業：左手變革生產力，右手重塑行業生態

當前，AI在行業應用中呈現AI+和AI原生兩大情境。

在AI+情境中，AI多以生產力工具角色出現，滲透行業各環節；在AI原生情境中，行業則從開始就基于AI技術發展。

報告分享了AI在智能駕駛、具身智能、智能硬件、游戲、影視、營銷、教育、醫療8個場景的落地效果和行業特點。

趨勢9 AI行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成為加速度

報告中，量子位智庫將AI滲透行業的關鍵歸納為3類情景、9大因素，以解碼行業發展背后不變的規律。

以下圖所示的8個代表業為例：

從AI行業影響力圖譜可以看出，當前階段，AI對各行業的滲透及引發的變革，呈現出較為清晰的三個生態位：

第一梯隊中的智能駕駛和具身智能行業對AI技術具有緊密需求和強伴生性，顯示出強關聯。

第二梯隊包括營銷、游戲行業、影視行業和智能硬件。前三者通過AI技術實現生產降本增效、深度整合工作流；智能硬件行業有望通過AI技術推動行業升級。

第三梯隊涵蓋了教育和醫療基礎行業。這些行業在政策支持下積極擁抱AI技術，同時對安全可控性有更高要求。

總體而言，AI技術在不同行業的滲透和變革力受到多種因素的影響，其中，行業的數據基礎和用戶需求或成關鍵因素。

趨勢10  AI創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升

在全球風險投資持續低迷的2024年，AI行業仍然展現出逆勢增長的能量。依據烯牛數據統計，2024年110，國內AI行業發生融資事件908件，總融資金額762.23億元。相比去年同期融資事件數量同比減少19%，總金額增加29%。

這變化主要反映出業整體投資回歸理性、機構出更加謹慎，險偏好總體更趨保守，使得資金流向集中于熱點賽道，也更偏好對規模較大、已獲得市場驗證的頭部創企進行單筆更大金額加注。同時，由于AI業整體偏快的演化節奏、業成熟度的快速提升，部分明星項目的大額融資事件也在客觀上助推了投資總金額的水漲船高。高榕創投表示，今年AI投資整體大幅攀升，全球范圍內AI仍舊是最強吸金賽道，AI大廠團隊剝離再創業等孕育新的投資標的。

從重點關注的8個AI垂類賽道的投融資情況來看，僅智能駕駛單賽道的投資事件數量達上百件，已超過其他全部賽道總和，總投資金額達數百億人民幣，與其他賽道遠不在同數量級。賽道成熟度最，僅達到C輪后融資輪次的企業就有14家。

投資熱度向更晚達到TPF（Technology Product Fit ）的賽道轉移。隨AI技術及行業成熟度的改變正發著快速變化，機構對技術難度更、壁壘更強的行業賽道逐漸展現出更強的投資興趣。

在政策方面，由于政府對AI技術本身及其在各行業落地的長期關注，尤其積極推進AI原生行業發展，北京、上海、武漢等城市已經出臺一系列政策，吸引AI相關的人才聚集與企業落地。同時，國家隊的頻繁出手投資體現出政策的鼓勵與支持。

       原文標題 : 2025年AI領域機會在哪？6000字看盡AI十大趨勢（附AI十大趨勢報告下載）