关于AI的2025年，AI这样回答

主要观点总结

文章主要描述了生成式AI行业在2024年的变革与突破，以及面向2025年的行业新变化和看点。文章提到生成式AI技术的持续迭代创新，包括MoE混合专家架构、强化学习等新型技术路径的探索，多模态融合的发展，以及行业应用的全貌。同时，企业阵营的分化重组和投融资领域的热度也备受关注。最后，文章通过几个AI大模型的回答来展望面向2025年的生成式AI行业的新变化和看点。

关键观点总结

关键观点1: 生成式AI技术的持续迭代创新

包括MoE混合专家架构、强化学习等新型技术路径的探索，小模型的涌现，底层架构的优化等。

关键观点2: 多模态融合的发展

大模型的生成不再局限于单一文本数据，图像、音频、视频等多种模态形式呈现。

关键观点3: 行业应用的全面开花

从简单的文本对话到多元应用，AI Agent、端侧落地、终端设备搭载AI模型、具身智能等成为热点议题。

关键观点4: 企业阵营的分化重组和投融资领域的热度

形成了互联网科技巨头、AI六小龙新势力和传统AI代表企业为主的三大阵营，并且在技术研发、市场拓展和应用落地等方面展开激烈竞争。投融资领域虽然热度有所降温，但总体仍保持着较高的关注度，投资方向也更加多元化。

文章预览

2024年对于生成式AI行业而言，是充满变革与突破的一年。面向2025年，生成式AI行业又会发生哪些新变化？行业将有哪些看点？我们让几个AI大模型回答了这个问题。 文|张洋洋 2024年对于生成式AI行业而言，是充满变革与突破的一年。 这一年，生成式AI技术持续迭代创新，厂商们不再仅仅是堆算力，而是探索MoE混合专家架构、强化学习等多种新型技术路径，投入更小，更垂直的小模型不断涌现。 底层架构的优化使计算效率大幅提升，模型的知识储备与表达能力进一步增强，为更复杂的应用场景提供了可能。多模态融合，大模型的生成不再局限于单一文本数据，图像、音频、视频等多种模态形式呈现。 应用更是呈现出全面开花的态势。从简单的文本对话到多元应用，AI Agent，端侧落地，终端设备搭载AI模型、具身智能等成为AI落地形态的热点议题，行业 ………………………………