DeepSeek带来大变局！2025年还要关注这些机遇【独家分析】
在大年初一的拜年视频中，我曾明确指出，2025年将是往前十年和往后十年机会最多的一年。而现在，AI产业似乎就已经进入了大变局。这种状况确实让人焦虑，既怕错过，又怕陷入新陷阱。
我们认为，在观察当前的AI领域时，仍然需要遵循一个明确的逻辑：成熟水平的通用技术是否足以支撑一个足够大的市场，从而推断产业化时点是否已悄然来临。
如果答案是肯定的，那么企业们需要迅速行动，降低成本、扩大规模，尽快实现商业化。反之，如果当前的技术性能还不够支撑更广泛的应用，那么就需要继续提升性能，为未来的商业化做好准备。
当前AI所掀起的科技浪潮之所以被称之为“革命”，是因为它拥有改变几乎所有行业和人类生活方方面面的潜力。然而，其复杂性在于，AI大模型作为一项通用技术，能够支撑多个应用场景的需求，但各个场景的技术难度不同，所以我们认为大家会看到市场呈现出层层递进的扩大趋势。
很明显，目前已知的AI的技术水平已经不仅用于文本、图像、音视频的创作，还可以支撑起基于生成式AI的企业级Agent应用、软件开发辅助工具等服务，实现客户互动和业务流程的自动化。
例如，GitHub Copilot X的普及使代码生成效率提升40%，在AI的辅助下，全球开发者每天产生了2.1亿行代码；在客服自动化领域，已有83%的全球500强企业完成智能系统部署；教育科技公司Duolingo则大幅提升了语言学习效率；DeepSeek更是巨幅降低AI技术的价格，并有望在未来推动这些市场的迅速扩大。
对于这些已经趋于成熟的应用领域，我们应该聚焦于性能调优、成本控制与规模扩张。
要针对特定用途不断完善模型，通过模型蒸馏和硬件协同设计，降低计算成本，提升推理速度，并扩展基础设施的建设，以支持日益增长的用户群体。
当然，与此同时，我们也要看到，多模态技术、视觉智能及空间智能的研究正在加速推进，虽然尚未达到成熟应用水平，但我们可以期待它们在2025年能带来更多的突破，甚至从单点突破转向系统整合。
首先，多模态技术能够融合文本、图像、音频等多种类型的数据，让AI硬件设备将能够像人类一样，从多种感官输入中获取和理解信息。
目前AI大模型还主要集中于处理单一数据，特别是文字信息。但在我们的日常沟通中，视觉、听觉甚至触觉、嗅觉等信息同样重要。文字其实只传达了很小一部分信息，如果只有文字，不仅沟通效率低，还容易造成误解。这也是当前很多AI设备用起来总觉得不尽如人意的原因之一。
以Meta眼镜为例，虽然在2024年销量突破100万副，证明了AI硬件的市场潜力，但我们也发现，由于Meta眼镜的互动方式单一，性能也有瓶颈，导致它并没有特别广泛的使用场景，也就难以形成成熟的商业模式。
但未来基于多模态的AI系统，AI眼镜就能对环境进行实时认知，加上AI系统的智能性，就能实现类似于人与人在现实场景中的实时交互，那么众多超乎想象的功能就有望实现了，并进而开辟出全新的应用场景和商业模式。
这不仅是记住多少信息的问题，更在于要记住什么、以及如何有效利用这些记忆。
人类的决策往往并不是基于单一信息，而是基于一系列不同时段的信息输入，经过横向、纵向分析后，挖掘出有助于决策的关键信息。所以，未来AI也应该具备处理海量时序数据的能力，这也是实现智能决策的重要突破点之一。
一旦空间智能技术成熟，AR眼镜可能会真正成为人们必备的设备。甚至所有的眼镜、领带、饰品等等都会加上摄像头，与环境实时互动。这将是一个非常有趣的现象，也将点燃AI硬件市场。当然，目前空间智能技术还处于“突破期”，仍面临数据量大、算法和硬件需持续改进等挑战。
当然，短期看，多模态九游体育网站入口技术、视觉智能及空间智能等这些先进AI技术，仍然依赖高精度的传感器和庞大的算力支持，不仅成本高昂，也缺乏实际应用案例，要在消费级设备中普及尚需时日，尤其需要创新的应用来引领市场。这也正是我们需要持续观察、等待属于自己的红利期到来的原因。
目前，机器人技术主要集中在物流、清洁等低复杂度场景中，而在家庭陪护等高交互需求领域则因复杂性、安全性与伦理约束进展缓慢。这是因为，机器人作为实体服务的载体，依赖多模态感知、运动控制与决策系统的协同工作。
很明显，这些技术都还处于“突破期”，就更不用提商业化了。然而，随着AI的加速进步，这些系统是否能在今年实现重大突破，值得关注。
此外，机器人技术主要集中在腿部移动方面，但我们更期待机器人能够拥有灵巧的手，能够执行更加精细的操作，以满足未来复杂任务的需求。
我们强调，对于AI革命，需要有完整且立体的理解，技术研发和应用开拓并重。
一方面，AI技术正在逐步成熟，一个行业接着一个行业地繁荣起来。而且，这不是以前那种单个企业或者单个应用的小打小闹，是整个行业的全面繁荣。
在技术成熟领域的成功考验的是性能调优和开发应用的能力。这方面，随着生成式AI的成熟，DeepSeek做了个不错的示范。
同时，我们也要保持敏锐的洞察力，关注那些尚未成熟但潜力巨大的领域，如多模态、视觉智能和机器人技术等。
通过预判这些技术的成熟时间，根据自身能力在合适的时机介入，才能分享到技术红利。在技术尚未成熟领域的成功考验的是技术布局和配套技术开发的能力。这方面，多模态已经显示出巨大的应用潜力，“OpenAI们”仍然值得学习和关注。
2025年，既是AI技术成熟与突破的关键节点，也是企业布局市场、抢占先机的最佳时机。展望未来，AI技术的纵深还非常深远，未来充满了无数机遇和挑战，我们需要尽快入场，一边开拓业务一边布局未来，这也是AI革命令人激动之处。
我们也将持续客观地看待人工智能的产业化进程，密切关注AI技术的发展动态，相关观察和判断也会第一时间在前哨科技特训营上与你分享，欢迎你与我一起，先人一步，看清未来！
最后，再提醒一下，今晚我将进行一次公开直播课，帮你看清AI时代的机遇和挑战，别忘了点击按钮预约！