2024年是大模型落地應用大發展的一年，出現了各種現象級產品，如AI博客NotebookLLM、AI搜索Perplexity、AI程序員Devin、AI產品經理UIzard等，to P的各種AI產品大規模應用初見成效，12月份的Gemini2的發布也吹響了多模態大規模應用的號角，行業發展的核心矛盾逐步由從業者如何擁抱大模型落地應用場景，轉移到如何用AI實現商業化變現。

為了更好的幫助從業者總結過去一年的行業的發展現狀，展望2025年大模型應用發展方向，2025年1月12號于北京，AIGCLINK聯合中關村超互聯產業創新聯盟主辦了2025第四屆AIGC中國開發者大會，至頂科技、鉛筆道，微軟MVP，昆侖巢、零氪云、中國社會科學網協辦，大會圍繞大模型應用落地實踐和AI出海商業化為主題，深入探討了2024年AI商業化實踐總結暨2025年未來發展趨勢總結。

大會上，AIGCLINK發布了2025年AI十大顛覆式行業發展趨勢、八大漸進式發展趨勢預測、11個商業趨勢預測、7個范式轉移。

一、2025年AI十大顛覆式行業發展趨勢

1、world model元年：25年將是world model元年，從卷1D、2D類模型進入到卷理解物理世界規律的3D類world model時代，李飛飛主導的lwm也會在2025年發布

2、仿真數據蒸餾：2025年將是仿真數據蒸餾的元年，制約機器人、工業、自動駕駛、飛行器等各種場景的仿真數據集問題解決，借助cosmos即可完成生成，猶如大模型訓練需要用gpt蒸餾數據，而不需要從頭去構建數據集

3、AI孿生的GPT時刻：英偉達提出的groot+ominiverse+cosmos提供了新的AI孿生引擎，成為了仿真領域AI應用的GPT時刻

4、空間智能元年：AGI+DGI+OMINIVERSE結合cosmos=空間智能的技術架構，鏈接了推理、邊緣設備、仿真三大物理AI的新架構，為空間智能的爆發提供了框架基礎

5、產業落地方向：工業領域、自動駕駛、具身機器人仿真與ai深入結合的時代到來，實際應用也會進入現實

6、替代工種：AI落地應用從辦公室替代信息工作者的agent，進入替代藍領的實際工業領域、自動駕駛、具身機器人等

7、Scaling方向：模型能力提升從依賴人類數據的pre-train，逐步過渡到依賴強化學習或人類反饋學習的post-train、o1類的多輪思考的test-inference，25年會側重后兩者

8、AI出海：如果說2024年主節奏是圍繞agent的AI產業落地，那么AI出海將是2025年行業的新節奏，有三個方向：a 國央企出海本地化需要AI實現本地化；b to c或小b的從業者出海；c 海外大b業務，與美國企業正面競爭。

9、交互升級：大模型的compute use會逐步走向成熟（國內的智譜、國外的claude），手機廠商、電腦等和大模型公司合作一起重新構建新時代的AI OS

10、機器人：人類第一個在家庭作業的零樣本訓練的通用機器人將產生

二、2025年八大漸進式發展趨勢預測：

1、智能硬件：多模態大模型成熟，帶來AI音響、AI眼鏡大爆發，手機的能力會逐步被分拆

2、卷推理：大模型的能力提升會從卷參數訓練進入卷推理，inference scalling law會是2025年大模型公司提升模型能力的爭奪點，同時也會在尋求性能和用戶體驗中找到最佳臨界點

3、agent的工作流實現自我進化：專家agent將會落地更多（替代更多的白領場景），加入強化學習讓agent自我進化，尋找最佳工作流SOP將成為25年agent框架爭奪的新戰場

4、agent互聯網協議問世：隨著agent越來越豐富，agent間的協同需要統一的標準，agent互聯網協議將會問世，俗稱AI工廠

5、開源的o1問世：人人都可以基于llama+開源o1深度學習框架可實現推理側的scaling law

6、PC和Iphone自動化落地：25年年底很多基層白領的工作會被手機和計算機接管，手機廠商已經在行動

7、文本幻覺解決：上下文窗口限制產生的幻覺問題將在2025年被徹底解決

8、視覺生成的可控性：可控的角色生成的視覺模型開源落地

三、11個商業趨勢預測：

1、算力和模型API：確定性商業模式，營收會迎來一波爆發式增長

2、培訓：焦慮的人越來越多，販賣焦慮的培訓仍然有機會

3、定制化：To b定制化落地有增量機會，但非藍海市場

4、AI產品出海：將是中國ai開發者實現快速變現的新路徑

5、空間智能框架：空間智能國產框架DGI+AGI+WORLD MODEL+OMINIVERSE

6、具身智能：圍繞供應鏈、產品定義升級、邊緣硬件設備、AI仿真孿生引擎、agent產生一批robot、工業應用機器人、消費機器人等

7、World model：世界模型的API會出現一批新的風口和機會

8、數據集：仿真領域極度欠缺仿真數據集，圍繞世界模型構建場景類的仿真數據集將會出現的新的數據公司

9、部分AI硬件平民化：AI眼鏡、AI音箱將變得人人都可以構建，硬件、技術框架會走向成熟，爭奪人類的花在手機上的注意力時間

10、送水培訓機構：面向培訓機構的AI培訓類的playground，需求極大

11、AI兒童培訓：AI兒童培訓將帶來極大的繁榮和發展

四、7個范式轉移

1、商業模式：互聯網流量思維在AI時代不成立，邊際成本非零，很多成功的互聯網人轉型AI會走彎路（理解這個思維可以少踩很多坑）

2、內核：互聯網時代內核是解決信息差，AI時代內核是替代人或工作流

3、壁壘：互聯網時代壁壘是規模優勢（資本優勢），AI時代的壁壘是誰擁有的數據飛輪多（創新）

4、叢林法則：AI新產品被克隆無任何時間差，商業復利在AI時代極度稀缺，絕對壁壘的建立需要深入到產業末端或模型底層

5、新質AI消費品：新質生產力必然帶來新質AI消費品，整個市場格局會由AI新質消費品生產者和帶貨組成，無論卡位哪個都是巨大的藍海市場，未來10年將會產生大量的新質AI消費品，并且會有不亞于淘寶的專注于AI消費品的交易市場

6、核心資產：互聯網時代數據是核心資產，AI時代擁有的數據飛輪數量是核心資產

7、組織架構變革：IT部門將轉變職能成為新的HR部門，幫助公司管理或生產完成工作的類人agent團隊