2025 年，人工智能领域进入 “推理决胜” 关键周期，OpenAI 的 o1 模型、中国 DeepSeek 的 R1 模型在技术上各有突破，NVIDIA 垄断 AI 芯片市场但面临能源瓶颈。知名风投机构 Air Street Capital 发布的《State of AI Report 2025》，从研究、产业、政策、安全、从业者调研、未来预测六大维度，全面展示了 2025 年 AI 发展现状。
研究突破：推理与生态的双重变革
2025 年 AI 研究核心关键词是 “推理”，模型实现从 “生成内容” 到 “模拟人类思考过程” 的质的飞跃，同时开源与闭源生态分化、多模态技术成熟，构成研究领域三大主线。
在推理模型方面，2024 年底 OpenAI 发布的 o1-preview 模型首次实现 “推理时缩放”，在数学、代码等推理密集型任务中表现出色。2025 年初，中国 DeepSeek 基于 V2.5 基础模型推出的推理模型 R1-lite-preview，在 AIME 2024 pass@1 基准上超越 o1-preview，成为首个在核心推理基准反超美国闭源模型的中国开源模型。后续 R1-Zero 经优化进一步提升得分，且 DeepSeek V3.1 引入 “混合思考模式”，提升了工具使用与多步智能体工作流效率。
开源生态呈现 “中国主导、美国滞后” 格局。中国的 DeepSeek、阿里巴巴 Qwen、Moonshot AI 发布的开源模型，在用户偏好、全球下载量与社区衍生模型数量上全面超越西方阵营，Qwen 模型在 Hugging Face 平台新增衍生模型占比超 40%。中国开源模型优势源于工具链与许可证优势，以及模型多样性。而美国开源生态中，Meta 战略摇摆，OpenAI 首次推出的开源模型因泛化能力差未获认可。
不过，研究领域也存在隐忧。基准测试可信度危机显现，现有基准对实现细节高度敏感，单一题目变化会导致 Pass@1 波动超 3 个百分点，且强化学习方法 “过度拟合” 问题突出。与此同时，多模态与世界模型成为有用技术方向，OpenAI Sora 2 实现 “视频 - 音频同步生成”，GDM 的 Genie 3 能生成可探索环境，为具身智能体训练提供新范式。
产业动态：盈利与瓶颈的并存局面
2025 年 AI 产业呈现 “商业落地加速、算力约束凸显” 的特征，AI-first 公司收入增长，NVIDIA 垄断地位巩固，但能源与芯片供应链问题影响行业发展。
商业落地方面，头部 AI 公司首次实现 “规模化盈利”，16 家 AI-first 企业年化营收达 185 亿美元，多家企业年化营收突破 1 亿美元。营收增长得益于 “能力 - 成本比” 优化，OpenAI GPT-5 和 Google Gemini 2.5 Pro 的 “智能 - 价格比” 大幅提升，使得企业客户平均合同价值大幅增长，预计 2026 年将突破 100 万美元。
NVIDIA 在 2025 年进一步巩固 AI 芯片垄断地位，市值突破 4 万亿美元，占据 90% 的 AI 研究论文算力提及率，其 “全栈生态” 是核心优势。但也面临挑战，定制芯片在特定场景性能与 NVIDIA 相当，“新云厂商” 通过 “GPU 集群租赁” 快速增长。此外，能源瓶颈成为算力扩张的最大约束，美国 AI 数据中心未来将面临电力缺口，可能导致居民电价上涨。
中美产业竞争呈现 “闭源与开源的双轨对抗”。美国在 “闭源前沿模型” 领域领先，中国则在 “开源生态” 与 “垂直应用” 上实现反超，中国开源模型在开源基准上表现优异，本土芯片出货量增长，字节跳动的相关模型在企业级自动化领域成为首选。
政策与监管：全球博弈与框架滞后
2025 年 AI 政策的核心矛盾是 “技术快速迭代与监管框架滞后”，各国政策方向不同，全球博弈加剧。
美国推出《AI 行动计划》，目标是 “美国主导 AI 栈”，采取了调整出口管制、推进主权 AI 合作、简化国内 AI 数据中心环评流程等措施。但政策存在矛盾，一方面要求芯片厂商优先满足美国客户需求，另一方面收紧 AI 移民政策，可能导致人才流失。
欧盟《AI 法案》进入实施阶段但进展缓慢，仅禁止部分高风险 AI，核心义务推迟至 2027 年实施。实施滞后源于成员国协调困难、企业反对以及技术能力不足，欧盟 AI 研究投入仅为美国的 1/5。
中国发布《全球 AI 治理行动计划》，以 “多双边合作 + 自主可控” 为核心，推动 “AI+” 计划，实施《AI 生成内容标识管理办法》，并与多国开展双边 AI 安全对话，推动 “数字丝绸之路”。
AI 安全：风险升级与防护失衡
2025 年 AI 安全领域 “风险加速演化、防护能力滞后”，生物、网络安全风险凸显，防护呈现 “内部强、外部弱” 格局。
风险已从 “内容安全” 升级为 “系统性威胁”。生物安全方面，AI 可辅助设计 “高致病性病原体”；网络攻击方面，AI 驱动的勒索软件攻击渗透大企业，攻击能力快速提升；模型对齐风险方面，多个主流聊天模型的 “拒绝行为” 可被操控，开源模型安全护栏易被移除。
防护能力上，头部实验室如 OpenAI、Anthropic 建立 “多 layer 防护体系”，但外部 AI 安全组织资金短缺，总预算不足头部实验室单日支出，可解释性研究虽有进展但未大规模落地。
从业者调研：AI 成工作生活必需品
报告首次纳入近 1200 名 AI 从业者调研数据，显示 AI 在工作和生活中渗透率极高。97.2% 的受访者在工作中使用生成式 AI，93.7% 在个人生活中使用，76% 的受访者自掏腰包付费。付费意愿与 “生产力提升” 强相关，认为 AI “显著提升生产力” 的受访者中，仅 15% 使用免费计划。工具偏好上，通用工具以 ChatGPT、Claude、Google Gemini 为主，编码工具以 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 为主，使用场景集中在编码辅助、内容生成、文档检索。
2025-2026 年预测：十大趋势影响 AI 走向
基于技术进展与产业动态，报告预测未来 12 个月将有十大趋势重塑 AI 格局。零售领域，AI 智能体结账占比将超 5%，成为零售增长核心动力；大厂可能重启开源前沿模型，平衡技术扩散与商业利益；开放式智能体有望在科学发现领域取得突破；AI 网络攻击可能引发北约辩论；实时生成视频游戏或成 Twitch 热门；“AI 中立” 可能成为中小国家外交原则；AI 制作电影将获好评但引发反对；中国实验室有望登顶主流 AI 排行榜；数据中心邻避运动可能影响美国选举；特朗普禁州 AI 立法或被最高法院推翻。
2025 年 AI 领域处于 “技术突破与风险并存” 的关键节点，推理能力提升、商业落地加速带来发展机遇，但能源瓶颈、安全风险、全球竞争分化等问题也考验着行业的可持续性。只有平衡好创新与风险、协作与利益、商业价值与社会影响，AI 技术革命才能真正惠及人类。
