想知道全球各大企业对大模型是如何使用的大模型的，今年和去年有哪些不同，请看Artificial Analysis发布的2025年第一季度AI应用报告，把握AI发展的潮流趋势。
人工智能引领第四次科技革命，是当前最火的、最具前景、最具爆发力的科技赛道。进入到2025年，发生了什么新的变化？中国人工智能正告别“百模大战”的规模竞赛，向以DeepSeek等六小虎为代表的头部大模型集中。AI发展的核心，从追求模型“可用”转向实现场景的“好用”。
陶哲轩最新发文总结AI领域现状，当前AI发展高度依赖经验与算力，缺乏理论支撑，导致成功难以复制、失败无法解释。辛顿、Rahimi、Jordan等也纷纷警示，AI的黑箱本质和缺乏解释性将限制其可持续发展。唯有建立坚实理论基础，AI才能真正走向透明、安全与可靠的未来。
AI教父Hinton中国首秀，在与周伯文教授的17分钟高密度对话中，他首次公开表示当今多模态大模型已具「意识」，并建议以不同技术训练「聪明」与「善良」AI。两人探讨AI主观体验、科学促进AI发展的路径，并寄语青年科研者：坚持怀疑与原创，突破才会发生。
大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗，基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时，物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据，这些数据远未被有效利用，成为AI发展的下一个重要方向。
数据枯竭正成为AI发展的新瓶颈！CMU团队提出革命性方案SRT：让LLM实现无需人类标注的自我进化！SRT初期就能迭代提升数学与推理能力，甚至性能逼近传统强化学习的效果，揭示了其颠覆性潜力。
昨晚，美商务部正式废止《AI扩散规则》，同时加码全球半导体出口管制，精准打击中国AI发展。发布指导意见，在世界任何地方使用华为AI芯片，都违反美国出口管制。 警告公众当美国AI芯片被用于训练/推理中国AI模型时的潜在后果。向美国公司发布关于如何保护供应链免受转移策略影响的指导意见。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
最近，人工智能研究人员开始认真关注赋予机器“接地性”（groundedness）——机器的表征与实际现实之间的可靠关系——以及记忆和对因果关系的理解等项目。新的技术方法正在促进人工智能这些能力的提升，毫无疑问，未来我们在这方面还将取得更多进展。
杨杰表示，具体来看，AI的“规模效应”持续深化，呼唤基础设施新架构。作为数智化革命的重要驱动力量，AI发展呈现“两个规模效应”。在“两个规模效应”驱动下，AI任务成为算网基础设施承载的主要内容，到2030年在全网流量中的占比将达到64%。这一变化将对算网基础设施架构创新提出迫切需求。
