从Infra到Agent，AI创新的无尽前沿

来源：湖北国菱计算机科技有限公司-湖北国联计算机科技有限公司-荆州网站建设-荆州软件开发-政府网站建设公司 时间：2025-03-10

2024年回顾

2024年：计算机暂未走出独立行情

2025年展望：以AI为核心的科技创新

大模型降本趋势显著，为应用爆发奠定基础。 2024年7月，OpenAI 发布高性价比模型 GPT-4o mini，性能逼近原版 GPT-4，成 本相比 GPT-3.5 Turbo 便宜 60%以上。Sam Altman表示，两年前OpenAI最好的模型还是 GPT-3 的 text-davinci003 版本，与 GPT-4o mini相比性能差得多，但却贵 100 倍，即大模型成本在两年内下降了 99%。按照这个趋势，我们预计大模型的成本有望 继续快速下降，每百万 tokens的推理成本或将在两年内下降2个数量级至美分量级。 生成式AI领域将不断涌现新的技术成果，为应用生态建设注入活力。更强大的基础模型如OpenAI的Orion、Anthropic的Claude 3.5 Opus等有望发布。Agent生态有望逐步繁荣。硅谷投资风向标YC的AI初创数量越来越多，大模型创新不止，在今年S24共255 个项目中，其中有170个与AI相关，占比达到67%。11月，在接受YC总裁Garry Tan采访时，针对最后一个问题“2025年什么会让 你期待与兴奋”，Sam Altman回答“AGI”。

生成式AI模型性能不断提升，或处于更大规模放量前夕，推理需求有望高速增长。推理算力未来有望超过训练算力，最终训练芯片与推理 芯片数量之比或达到2：8。目前生成式AI模型仍处于快速迭代，各厂商相互追赶的阶段，随着模型性能的逐步稳定和应用的陆续落地，算 力的推理需求有望超过训练需求。而推理需求与训练需求在计算量、精度要求以及部署位置上存在差异。一方面，训练需求的精度要求较 推理需求更高，因此训练芯片也就要求有更高的精度范围，在高精度场景下同样需要具备较强的性能。另一方面，训练芯片主要部署在数 据中心（云侧），推理芯片则会兼顾云侧与边缘侧的算力需求。根据施耐德电气的测算，到2028年人工智能的推理负载有望占比达到85%。 我们认为，随着AI应用发展，算力芯片在推理侧会呈现更多的产业机遇，高速推理将成为AI芯片发展的新坐标。1）高速推理使得开发者可 以在极短时间内完成大模型应用的测试和调优循环，不仅能加速开发过程，还有助于更深入全面的模型评估和应用优化；2）高速推理还意 味着现有大模型交互效率的飞跃，将大大缩小人机交互的时间差，为更自然、更流畅的交互体验铺平了道路。 软件层面，通过架构迭代、 流式输入、量化等方式，GPT-4o延时相对GPT-4已下降一个数量级；硬件层面，高速推理探索不断，AI芯片推理速度有望更上一层楼。

2025年展望：国产化的本土产业链重要性愈发凸显

美国对华制裁不断升级，意在抑制中国AI产业链发展以及本土半导体生态系统建设，我国产业链自主可控迫在眉睫。11月，集微 网消息称，台积电已经向目前所有中国大陆AI芯片客户发送正式电子邮件，宣布自11月11日起，暂停向中国大陆AI/GPU客户供应 所有7纳米（nm）及更先进工艺的芯片。12月，美国商务部工业和安全局（BIS）修订了新的《出口管理条例》（EAR），将136 个中国相关实体添加到“实体清单”，清单包括了半导体产业链上的多个环节，如涵盖了涂胶显影、刻蚀、薄膜沉积、清洗、去 胶、离子注入、CMP、封装测试等半导体设备的大部分领域，还有半导体材料公司、EDA公司、芯片公司等。此外，这次制裁对 HBM实施新控制。 近年来国内芯片设计、晶圆制造与国际先进水平差距不断缩小，封装测试技术逐步接近国际先进水平，整体技术水平不断提升。 操作系统方面，华为发布HarmonyOS NEXT，完全基于华为自己的技术栈和设计理念构建的操作系统，不依赖或兼容其他操作系 统的架构，是真正独立于安卓、iOS的操作系统，未来有望在信创中扮演重要角色。此外，其它基础软硬件也由可用逐步变为好 用，信创生态走向繁荣。

2025年字节现有的AI硬件产品: AI玩偶

字节“显眼包”是一款基于大模型开发的情感陪伴玩偶，集合了火山引擎的多项人工智能技术，如豆包大模型、扣子专业版、语音识别、语音合成 等。“显眼包”并非字节对外直接售卖的产品，而是今年中秋节作为字节公司内部的伴手礼。这个蓝白配色形似小山的毛绒玩具，内嵌了FoloToy 的大模型AI机芯Magicbox（其中搭载了乐鑫科技的产品esptool），而Magicbox可以搭载并呈现豆包大模型和扣子专业版的能力。玩具配置比较简 单，能一问一答进行互动，但不支持一次性的多轮对话，也不支持自动唤醒。尽管功能相对单一，但“显眼包”依旧在市场上得到了众多关注。可 以预期，如若未来叠加视觉能力，AI玩偶将会带来更强的交互沉浸感，进而给予用户更大的情感价值，也将具备更大的市场潜力。

2025年看好方向：端侧AI

基于成本、能耗、可靠性和时延、隐私和安全、个性化服务等考虑，端云融合的AI才是AI的未来，高通认为终端侧AI能力是赋 能混合AI并让生成式AI实现全球规模化扩展的关键。高通曾发布白皮书称混合AI 是AI的未来。只有云和终端都能承担AI处理的 任务，才能实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能。我们认为，未来AI处理将以终端为中心，必要时向云端分求助；而在以云为 中心的场景下，终端将根据自身能力，在可能的情况下从云端分担部分AI 工作负载。 苹果发布Apple Intelligence，基于“端侧模型+私有云计算+第三方大模型”三层架构，有望驱动手机销量进一步增长。AFM 代表 Apple Foundation Model，端侧模型AFM-on-device参数量约 30 亿；更大的基于服务器的模型为 AFM-server，可以高效、准确和负责 地执行专门的任务。此外，Apple Intelligence会根据不同地区的需求接入不同的外部第三方模型， 用户可以选择是否共享信息。

2025年看好方向：智能终端——AI眼镜

多模态大模型有望重塑智能硬件，端侧AI赋能下AI眼镜有望成为比肩手机的下一代终端产品，我们看好AI眼镜起量。我们认为，AI眼镜搭 载交互型多模态大模型后，一方面，交互模式由“硬件服务用户”转变为“大模型服务用户”进而简化产品设计：多模态大模型能够融合 和处理来自不同传感器的数据，使设备在更少的硬件组件下实现更多的功能。另一方面，大模型将帮助眼镜产品实现更高效简洁的人机交 互进而提升用户接受度：多模态大模型可以理解语音、图像等多种输入方式，用户仅需通过语音、眼动、开启摄像头等方式即可实现人机 交互。因此，在后续产品功能升级迭代的过程中，模型训练升级将承担用户对新功能的学习成本，进而提升用户接受度。 科技巨头积极布局，2025年有望成为AI眼镜爆发元年。根据VR陀螺数据，截至11月20日行业内已公开、被披露入局AI眼镜的厂商高达36家 （含海外），涉及产品数量预计超过50+。展望2025年，更多科技巨头将涌入眼镜赛道。根据wellsenn XR预测，从2025年开始，AI智能眼 镜将在传统眼镜销量保持稳定增长的大背景下快速向传统眼镜渗透；2029年，AI智能眼镜年销售量有望达到5500万副。

2025年看好方向：智能终端——智能汽车

自动驾驶Scaling Law逐步验证，端到端融合为大势所趋。传统自动驾驶基于规则及高精度地图，但有限的规则难以应对无限的道路场景， 尤其国内路况极为复杂且车辆众多，如果自动驾驶车辆行驶到高精地图之外的区域、遇到规则之外的道路障碍物，可能就会束手无策，陷 入困境。从2021年开始，特斯拉开始重构底层系统代码，将Transformer架构引入了感知领域，将摄像头的2D图像转化为3D图景，也称鸟 瞰图BEV。随后，特斯拉持续用AI神经网络重塑规划控制模块，端到端模型方案雏形渐成。特斯拉于2023年发布端到端自动驾驶系统FSD v12，并于2024年初在一定范围内推送FSD v12。今年9月，特斯拉宣布，FSD 将于 2025 年Q1在中国和欧洲推出。 从目前国内车企的发力重点来看，端到端也已成为主流自动驾驶技术路线。华为、小鹏、小马智行、Momenta、极佳科技、地平线等都在 积极跟进，纷纷推出了面向量产的端到端自动驾驶解决方案和车型。

大模型赋能座舱场景升级，人机交互界面迭代升级进行时，智能座舱进阶4.0时代。相较于智能座舱3.0时代的生态构成，4.0时代不仅是 芯片算力的比拼，还新增了数据、算法等新元素的比拼；中间层除了操作系统的比拼外，也诞生了大模型、AI Agents以及模型服务等新 的元素的比拼。2023年12月，理想汽车开始批量推送OTA5.0，多模态认知大模型Mind GPT首次上车，赋能理想同学拥有类似于 ChatGPT、 Midjourney 等生成式 AI 的能力，拉开了智能座舱的AI竞争序幕。2024年4月，蔚来自研的AI大模型NOMI GPT正式上线，可以实现视觉 （图像）、听觉（声音）、触觉（车身传感器信息）等维度的感知能力，具备包括语音、视觉和文本等多种形式的交互能力。5月，小鹏 汽车首发全域大语言模型，将AI大语言模型的推理能力融合到用车的全场景中，实现了自研 XPGT 大模型、阿里通义大模型以及智谱 AI 大模型的融合。