3
0李开复对 2025 年 AI 发展及影响持有以下观点：
- AI 应用爆发：李开复强调 2024 年是 AI 应用爆发年，基于模型能力提升、推理成本下降等四方面快速进展。
- 模型能力提升：过去两年 AI 模型能力持续进步，大模型智商每年至少增加 30 个点（以非科学的智商换算对比，普通人 34 分，当时 ChatGPT 60 多分，现在最好模型 90 多分）。
- 推理成本下降：推理成本每年下降 10 到 20 倍，近期接近 20 倍，远超其他技术成本下降速度。
- 新技术涌现：大模型超文本处理能力，出现文生视频、多模态、新推理模型（深思考、慢思考）、世界模型、具身智能、智能体及 AI for Science（如基于蛋白质序列的大模型）等技术。
- AI 生态演变：当前 AI 生态不健康，英伟达硬件获利多，理想生态是应用获利最多，平台和模型层其次，芯片最少，预计两年内生态翻转。
- Scaling Law 局限：Scaling Law（投入更多机器变聪明）放缓，原因包括数据不足、机器效率低、超大模型成本高且延迟长，新范式是 “慢思考”。
- 模型分类：未来模型分超大模型（万亿甚至十万亿参数，更聪明但成本高，不适合日常大规模使用）和大模型（千亿参数，务实、快速、便宜，适合普遍应用），超大模型用于 “蒸馏” 和 “合成” 数据提升大模型智能，“AI 教 AI” 概念将加速 AI 进展。
- 企业应用蓝图：通用基础模型商业价值有限，企业应用需选高速大模型，对特定行业进行行业数据继续预训练，用 “教师模型” 增强，利用企业数据库进行检索增强生成（RAG）避免幻觉，RAG 是关键。
- 01 万物策略：01 万物提供完整 AI 平台和解决方案，核心策略是极速大模型（“闪电模型”，速度快、成本低），放弃更大稠密模型方向，专注 MoE 路线，与阿里合作，在金融、游戏、法律、制造等领域落地，如与苏州中戏软合作降低专利生成成本，在游戏领域提升用户体验、制造内容，与创新工场及投资企业合作打造行业大模型。
总体而言，李开复认为 AI 处于应用爆发期，虽 Scaling Law 遇瓶颈，但新范式推动其进步，未来 AI 应用是务实行业大模型，01 万物正积极布局。
