去年此时，我们提出了关于 2025 年 AI 行业的 20 个关键预测。十二个月过去，当重新审视这份清单，我们惊讶地发现：13 个正确，5 个部分验证，仅 2 个错误。
总的来说，我们准确预判了行业格局的剧变和技术路径的演进，但也对部分技术突破的难度过于乐观。
以下是这场“年度复盘”的核心干货：
一、 巨头格局：解绑与回归
OpenAI 和微软双方“不约而同”开始互相解绑。同时，Google 凭借 TPU 算力、分发渠道和人才积累，以 Gemini 3 成功逆转颓势，重回“AI 王者”之位，验证了强者恒强的逻辑 。
二、 落地应用：Coding Agent 率先爆发
AI 编程不再只是“补全代码”，而是真正接管工作的 Agent。Claude Code 和 Cursor 的 ARR 均实现惊人增长，证明了 Coding Agent 是最先跑通商业闭环的场景 。与此同时，Agent 能够独立完成任务的时长每 7 个月翻一番，正在从“玩具”进化为真正的生产力工具 。
三、 误判的反思：数据与记忆的瓶颈
我们低估了科学难题的攻坚难度。合成数据并未如预期般解决“数据墙”问题，过度依赖导致了模型坍塌，高质量的人类专家数据依然不可替代 。此外，Memory 和在线学习（Online Learning）仍未完全解决，灾难性遗忘和存储结构依然是阻碍模型实现“千人千面”的硬骨头 。
四、 算力与能源：核电成为新黄金
推理模型（如 o3）开启了 Test-time Compute 时代，推高了对高端算力的需求，NVIDIA 市值突破 5 万亿美元。更关键的是，电力比芯片更稀缺。核电重启成为确定性趋势，相关美股板块涨幅远超纳指，能源基建成为 AI 时代的“入场券” 。
2026 年即将开启，在“AI 泡沫”的争议声中，也想听听大家对于 AI 领域 2026 的期待！期待与小?们在评论区交流！
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总的来说，我们准确预判了行业格局的剧变和技术路径的演进，但也对部分技术突破的难度过于乐观。
以下是这场“年度复盘”的核心干货：
一、 巨头格局：解绑与回归
OpenAI 和微软双方“不约而同”开始互相解绑。同时，Google 凭借 TPU 算力、分发渠道和人才积累，以 Gemini 3 成功逆转颓势，重回“AI 王者”之位，验证了强者恒强的逻辑 。
二、 落地应用：Coding Agent 率先爆发
AI 编程不再只是“补全代码”，而是真正接管工作的 Agent。Claude Code 和 Cursor 的 ARR 均实现惊人增长，证明了 Coding Agent 是最先跑通商业闭环的场景 。与此同时，Agent 能够独立完成任务的时长每 7 个月翻一番，正在从“玩具”进化为真正的生产力工具 。
三、 误判的反思：数据与记忆的瓶颈
我们低估了科学难题的攻坚难度。合成数据并未如预期般解决“数据墙”问题，过度依赖导致了模型坍塌，高质量的人类专家数据依然不可替代 。此外，Memory 和在线学习（Online Learning）仍未完全解决，灾难性遗忘和存储结构依然是阻碍模型实现“千人千面”的硬骨头 。
四、 算力与能源：核电成为新黄金
推理模型（如 o3）开启了 Test-time Compute 时代，推高了对高端算力的需求，NVIDIA 市值突破 5 万亿美元。更关键的是，电力比芯片更稀缺。核电重启成为确定性趋势，相关美股板块涨幅远超纳指，能源基建成为 AI 时代的“入场券” 。
2026 年即将开启，在“AI 泡沫”的争议声中，也想听听大家对于 AI 领域 2026 的期待！期待与小?们在评论区交流！
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