2025人工智能十大趋势是什么？AIAgent项目为什么成为主流？2024年即将结束，来自RadicalVentures的风险投资家RobToews分享了他对2025年人工智能的10个预测。下面一起看看吧！
Meta是世界上开放式人工智能的标杆。在一个引人注目的企业战略案例研究中，当OpenAI和谷歌等竞争对手将其前沿模型封闭源代码并收取使用费时，Meta却选择免费提供其最先进的Llama模型。
因此，明年Meta开始向使用Llama的公司收费这一消息，会让许多人感到意外。
需要明确的是：我们并没有预测Meta会将Llama完全闭源，也不意味着任何使用Llama模型的用户都必须为此付费。
相反，我们预测Meta将对Llama的开源许可条款做出更多限制，这样，在一定规模以上的商业环境中使用Llama的公司将需要开始付费才能使用模型。
从技术上讲，Meta如今已经在有限的范围内做到了这一点。该公司不允许最大的公司云超级计算机和其他月活跃用户超过7亿的公司，自由使用其Llama模型。
早在2023年，Meta首席执行官MarkZuckerberg就说过：如果你是微软、亚马逊或谷歌这样的公司，而且你基本上会转售Llama，那么我们应该从中获得一部分收入。我不认为这在短期内会是一大笔收入，但从长远来看，希望这能成为一些收入。
明年，Meta将大幅扩大必须付费才能使用Llama的企业范围，将更多的大中型企业纳入其中。
跟上大型语言模型（LLM）前沿是非常昂贵的。如果想让Llama与OpenAI、Anthropic等公司的最新前沿模型保持一致或接近一致，Meta每年需要投入数十亿美元。
Meta公司是世界上最大、资金最雄厚的公司之一。但它也是一家上市公司，最终要对股东负责。
随着制造前沿模型的成本不断飙升，Meta公司在没有收入预期的情况下投入如此巨额资金来训练下一代Llama模型的做法越来越站不住脚。
爱好者、学者、个人开发者和初创公司明年将继续免费使用Llama模型。但2025年，将是Meta开始认真实现Llama盈利的一年。
最近几周，人工智能领域引发讨论最多的话题莫过于尺度定律（Scalinglaws），以及它们是否即将终结的问题。
尺度定律在2020年OpenAI的一篇论文中首次提出，其基本概念简单明了：在训练人工智能模型时，随着模型参数数量、训练数据量和计算量的增加，模型的性能会以可靠且可预测的方式提高（从技术上讲，其测试损失会减少）。
从GPT-2到GPT-3再到GPT-4，令人叹为观止的性能提升都是缩放规律的功劳。
就像摩尔定律一样，尺度定律实际上并不是真正的法则，而只是简单的经验观察。
在过去的一个月里，一系列报告表明，主要的人工智能实验室在持续扩大大型语言模型的规模时，正在看到递减的回报。这有助于解释为什么OpenAI的GPT-5发布一再推迟。
对尺度定律趋于平稳的最常见反驳是，测试时计算的出现开辟了一个全新的维度，可以在这一维度上追求规模扩展。
也就是说，与其在训练期间大规模扩展计算，新的推理模型如OpenAI的o3使得在推理期间大规模扩展计算成为可能，通过使模型能够思考更长时间来解锁新的AI能力。
这是一个重要的观点。测试时计算确实代表了一个新的令人兴奋的扩展途径，以及AI性能提升。
但关于尺度定律的另一个观点更加重要，而且在今天的讨论中被严重低估。几乎所有关于尺度定律的讨论，从最初的2020年论文开始，一直延续到今天对测试时计算的关注，都集中在语言上。但语言并不是唯一重要的数据模式。
想想机器人技术、生物学、世界模型或网络代理。对于这些数据模式，尺度定律尚未饱和；相反，它们才刚刚开始。
实际上，这些领域中尺度定律存在的严格证据至今甚至尚未发表。
为这些新型数据模式构建基础模型的初创公司例如，生物学领域的EvolutionaryScale、机器人技术领域的PhysicalIntelligence、世界模型领域WorldLabs，正试图识别并利用这些领域的尺度定律，就像OpenAI在2020年代前半期成功利用大型语言模型（LLM）尺度定律一样。
明年，预计这里将取得巨大的进步。
尺度定律不会消失，它们在2025年将和以往一样重要。但是，尺度定律的活动中心将从LLM预训练转移到其他模式。
美国新政府将带来一系列关于人工智能的政策和战略转变。
为了预测在川普总统就任下人工智能的风向，另外考虑到马斯克目前在人工智能领域的中心地位，人们可能会倾向于关注当选总统与马斯克的密切关系。
可以想象，马斯克可能会以多种不同的方式影响川普政府的人工智能相关发展。
鉴于马斯克与OpenAI的深刻敌对关系，新政府在与行业接触、制定人工智能法规、授予政府合同等方面可能会对OpenAI采取不太友好的立场，这是OpenAI今天真正担心的一个风险。
另一方面，川普政府可能会更倾向于支持马斯克自己的公司：例如，削减繁文缛节以使xAI能够建立数据中心并在前沿模型竞赛中取得领先；为特斯拉部署机器人出租车车队提供快速监管批准等。
更根本的是，与许多其他被川普看好的科技领袖不同，马斯克非常重视人工智能的安全风险，并因此主张对人工智能进行重大监管。
他支持加利福尼亚州有争议的SB1047法案，该法案试图对人工智能开发者施加有意义的限制。因此，马斯克的影响力可能会导致美国对人工智能的监管环境变得更加严格。
然而，所有这些推测都存在一个问题。川普和马斯克的亲密关系终将不可避免地破裂。
正如我们在川普第一任政府期间一次又一次看到的那样，川普盟友的平均任期，即使是看似最坚定的，都非常短暂。
川普第一任政府的副手中，今天仍然忠于他的寥寥无几。
川普和马斯克都是复杂、易变、不可预测的个性，他们不易合作，他们使人筋疲力尽，他们新发现的友谊到目前为止已经互惠互利，但仍处于蜜月期。
我们预测，在2025年结束之前，这种关系将会恶化。
这对人工智能世界意味着什么？
这对OpenAI来说是个好消息。对于特斯拉的股东来说，这将是一个不幸的消息。而对于那些关注人工智能安全的人来说，这将是一个令人失望的消息，因为这几乎可以确保美国政府将在川普执政期间对人工智能监管采取放手不管的态度。
想象一下，在这样一个世界里，你不再需要直接与互联网互动。每当你需要管理订阅、支付账单、预约医生、在亚马逊上订购东西、预订餐厅或完成其他任何繁琐的在线任务时，你只需指示人工智能助理代你完成即可。
这种网络代理的概念已经存在多年。如果有这样的产品并能正常运行，毫无疑问，它将会是一款大获成功的产品。
然而，目前市场上还没有一款能正常运行的通用网络代理。
像Adept这样的初创公司，即使拥有一支血统纯正的创始团队，筹集了数亿美元的资金，但却未能实现其愿景。
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