到了年底回头看，我发现一个尴尬的事实：年初课程里的很多方法和案例，已经过时了。
这不是我的问题，是这个行业变化太快。模型从“快思考”进化到“慢思考”，Agent 从概念走向落地，编程的门槛被“氛围编程”大幅拉低……
我自己的工作方式、使用的工具、对 AI 的认知，也在这一年里发生着字面意义上“日新月异”的变化。
所以，我想为这个系列课程打一个补丁，不仅面向阿里，也面向对 AI 感兴趣的朋友。
于是，我写了这份个人研究报告《2025 AI 年度回顾》。
这份报告超过3万字，基于Anthropic、OpenAI、DeepMind等机构的一手资料，众多 AI 领域意见领袖的个人见解，以及 Y Combinator、a16z等投资机构的行业洞察，系统梳理了2025年 AI 领域的重大变化。
它既是站在行业视角上的年度总结，也是我的个人年度复盘——写给那些和我一样忙于日常工作、没空时时跟进 AI 进展，但又希望在最短时间内看清全貌的朋友。
后面几天，我将陆续发布这份报告的所有章节，敬请关注。
以下是报告的完整大纲：
《2025 AI 年度回顾：智能的工业化与Agent时代的开启》
前言：2025——AI 的“落地”之年
第1章：宏观定调——工业化元年的“重力加速度”
第2章：技术演进——慢思考、锯齿状智能与感官觉醒
第3章：基础设施——算力、电力与芯片折旧
第4章：地缘格局——平行生态的确立
第5章：产业玩家——分化的轨迹
第6章：职场应用——Agent 时代的工作流重构
第7章：未尽之路——风险、悖论与 2026 年的关键抉择
2025 年 12 月，一则来自硅谷数据中心的消息引起了我的注意：工程师们正在给机房地板加固钢梁。
原因很简单——新一代 AI 服务器太重了。重到原来的地板承受不住，重到需要铺设专门的液冷管道，重到整个建筑的电力系统必须重新设计。
这个细节让我意识到：我们谈论了两年的“AI 革命”，原来长这个样子——不是科幻电影里闪闪发光的全息投影，而是混凝土、钢筋、冷却液，以及一张张写满数字的电费账单。
这个场景浓缩了 2025 年最重要的变化。
过去两年，行业习惯了用“颠覆”“奇点”这些词来谈论 AI，仿佛它是悬浮在云端的魔法。但这一年，物理定律和经济规律重新接管了控制权。当一颗顶级芯片的功耗突破 1000 瓦，当一个前沿模型的训练成本以亿美元计，当数据中心因为拿不到电力审批而“建成即闲置”——AI 不得不从天上落回地面。
与此同时，另一种变化也在悄然发生。根据 Anthropic 内部的工程师调研，开发者们开始用一种全新的方式写代码：对着屏幕说出想要的功能，AI 就能生成可运行的程序。后端工程师开始独立完成复杂的前端界面，研究人员能够自己制作高质量的数据可视化。这不是什么遥远的未来图景，这是 2025 年正在发生的日常。
这一年的 AI 行业，就是由这两股力量交织而成：
一边是重工业般的基建狂潮，万亿美元砸向芯片、电力和数据中心；
另一边是应用层的悄然渗透，AI 正在改变写代码、做分析、处理日常工作的每一个环节。
2025 年确实没有出现“奇点”，AGI 也没有如某些预言家所说的那样降临。但如果因此断言“AI 不过如此”，那大概率会错过接下来十年最重要的产业变革。
这一年，模型学会了“慢思考”，能在解题前先在内部推演数百步；它们长出了“眼睛”和“耳朵”，开始真正理解图像和视频；它们甚至走出了聊天框，以“智能体”的形态开始执行复杂的多步骤任务。
与此同时，全球 AI 格局也在经历剧烈的板块运动。
中美两个生态正在独立演进，遵循着截然不同的工业逻辑。
硅谷内部，八大玩家沿着消费入口、企业基础设施和差异化未来三条主线激烈博弈。
中国市场，巨头们为超级入口贴身肉搏，DeepSeek 以技术黑马的姿态搅动了整个行业，创业公司则在夹缝中艰难寻找生存空间。
这份报告试图还原这个复杂的全貌。
在第一章，我会解释 AI 如何从“软件逻辑”转向“重工业逻辑”，以及这种转变意味着什么。
在第二章，我将剖析今年最重要的技术范式转移——从“生成”到“推理”，从“对话”到“行动”。
第三章深入数据中心的物理层，审视芯片折旧和电力供应的残酷经济学。
第四章和第五章描绘全球竞争格局，从国家层面的双轨分化到企业层面的物种竞争。
第六章聚焦 AI 如何具体重构工作方式。
第七章则直面那些尚未解决的难题：安全风险、就业冲击，以及 2026 年即将到来的行业清算。
写这份报告，不是为了预言未来，而是为了帮助大家理解正在发生的现在。
在这个快速变化的领域里，误判形势的代价正变得越来越高——有人因为过度乐观而盲目投入，也有人因为过度悲观而错失良机。我希望这份报告能提供一些有用的坐标。
