2025年AI十大事件：DeepSeek开源炸场，谷歌绝地反击，独角兽扎堆IPO

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编译 王欣逸

编辑 程茜

智东西12月31日消息，昨晚，外媒The Information做了2025年度AI十大关键事件总结，细数了DeepSeek开源引爆整个大模型产业、谷歌强势回归、Meta优势不再及小扎狂挖人等产业发展的重要节点。

今年开年，DeepSeek携开源模型炸场，一举惊动全球。随着DeepSeek的应用实践，强化学习引起了行业内关注。

今年，OpenAI在AI聊天机器人市场的领先优势已大幅缩小，与此同时，谷歌强势回归，正带着Gemini 3.0迎头赶上；Meta则处于失宠的境地，花式挖人、巨额投资均未见成效。

今年，AI应用开始实现真实营收，有超过25家AI应用创企实现了至少1亿美元（约合人民币6.99亿元）的年化收入。

芯片厂商、云厂商与AI公司们形成了利益共同体，“循环融资交易”（circular funding deals）可能是AI热潮中延续性最强的趋势之一。此外，国外的OpenAI、Anthropic以及国内的智谱、MiniMax等AI独角兽都将目光瞄准了IPO。

The Information提到，在即将到来的2026年，以下事件值得重点关注：AI应用能否实现盈利，谷歌能否维持复苏态势以及机器人和持续学习能力瓶颈能否突破，此外，Meta也正准备在明年发布新的文本、图像和视频模型。

值得一提的是，前特斯拉AI总监、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）对大模型的态度，尤其是在编程能力上，从表示怀疑发生了180度急转，卡帕西称：“如果能将过去一年左右出现的工具有效整合，我的工作效率可能提升十倍。”

站在一年的末尾回望这一年，以下关于2025年AI的十大关键事件令人难忘：

一、DeepSeek突袭，Meta巨额投资AI，谷歌找回节奏

1、一月的DeepSeek时刻

2025年刚刚拉开帷幕，DeepSeek抛出重磅开源炸弹，宣布开源DeepSeek-R1模型，并声称其性能足以比肩甚至超越OpenAI、Anthropic和Meta的顶尖AI模型，同时训练成本却低得多。一时间，硅谷惊呼四起，认为AI开发者、风投机构、英伟达乃至云服务提供商都将面临巨大冲击，惊呼中国已在AI竞赛中超越美国。

无论DeepSeek后续发展如何，这一事件已然动摇了许多开发者对美国AI技术的绝对信心，而国内开源模型持续受到欢迎和关注，也真切地证明了其在AI领域有着不容小觑的竞争实力。

2、强化学习的兴起

强化学习（RL，Reinforcement Learning）正随着DeepSeek的应用实践，在AI行业的其他领域迅速流行开来。该技术的核心在于，通过奖励模型达成特定目标、惩罚其他行为的方式来训练模型。此后，包括编程、制作Excel表格乃至提供医疗建议在内的多种任务中，各大主流AI实验室纷纷开始借助RL技术提升模型表现。

这一趋势还推动了RL环境（RL environments）的兴起，即为AI模型创建可模拟真实应用的副本环境，供其练习与学习。例如，Anthropic的负责人就曾提到，公司计划在未来一年中投入高达100亿美元（约合人民币698.72亿元），用于开发和构建此类RL环境。

3、AI应用开始实现真实营收

过去一年，业内始终存在一个核心疑问：除了AI模型企业、云服务提供商和英伟达之外，是否还有其他企业能够真正从AI中获利？今年，答案似乎逐渐明朗。

据The Information报道，目前有超过25家AI应用创企实现了至少1亿美元（约合人民币6.99亿元）的年化收入，这绝不是小数目，2026年的问题将会是，这些公司中是否有能实现盈利的。

4、Meta的失宠

对Meta而言，2025年是艰难的一年。四月，Meta发布的Llama 4模型在开发者社区中反响平平；随后在六月，Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）开启挖人大战，向AI数据标注创企Scale AI投资143亿美元（约合人民币999.17亿元），以聘请其首席执行官汪滔（Alexandr Wang）及其核心团队，以重整公司的AI业务布局。然而这笔巨额投资至今未见明显成效。

自此之后，Meta新组建的AI团队仅推出了一款令人失望的AI视频应用Vibes，随之而来的则是内部数次重组与人才持续流失。有报道称，Meta正准备在明年发布新的文本、图像和视频模型。

5、谷歌的强势回归

自2022年被OpenAI推出的ChatGPT突袭而一度措手不及，并在此后多年被贴上“AI落后者”标签的谷歌，终于在2025年找回了自己的节奏。今年，公司接连推出一系列备受市场好评的模型，并于11月压轴发布了广受赞誉的Gemini 3.0。这一模型在代码生成领域取得突破性进展，成为首批突破预训练缩放瓶颈的例证之一。Gemini 3.0触动了OpenAI，在这一模型发布后，OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）迅速宣布公司进入“红色警戒”状态。

尽管目前Gemini聊天机器人在用户规模上仍显著落后于ChatGPT，但它正在迎头赶上。2026年，谷歌能否延续这一复苏态势，将会是行业关注的重点。

二、OpenAI、Anthropic瞄准上市，机器人、AI持续学习能力存疑

6、AI资金进入循环

如果一家AI实验室未能从微软、英伟达或亚马逊这类巨头获得资金，用于支付向其采购芯片与算力的费用，那么它的经营模式恐怕需要重新审视了。“循环融资交易”可能是AI热潮中延续性最强的趋势之一，其源头甚至能追溯至2019年微软对OpenAI的首轮融资。对于OpenAI、Anthropic这类创企而言，这已成为一种高效的融资手段，能直接支撑它们最大的开支项：计算资源。

7、特朗普成为AI产业的盟友

自今年年初上任以来，美国总统唐纳德·约翰·特朗普（Donald John Trump）推行了一系列被视为对AI产业利好的政策举措，例如，签署行政命令限制各州对AI的监管权限，加速数据中心建设的审批流程等。考虑到众多科技公司此前投入大量时间与资金进行政治铺垫，此类政策倾斜并不令人意外。不过，Anthropic等公司对特朗普政府采取了相对谨慎的态度。

8、AI机器人发展不及预期

去年，风险投资家们向机器人初创公司注资数十亿美元，这些公司当时宣称大模型将帮助他们开发出真正实用的机器人。然而这一愿景至今未能实现，甚至许多机器人仍在犯基础性错误。此外，AI机器人似乎仍需要人类远程操控，如近期特斯拉Optimus机器人在摔倒前做出“摘头显”动作，挪威人形机器人公司1X Technologies推出的家务机器人Neo也需要远程操作员人工辅助。

9、AI持续学习能力存疑

尽管AI实验室已创造数百亿美元的收入，但顶尖研究人员对现有技术能否通向通用人工智能（AGI）的疑虑却日益加深。OpenAI联合创始人、前首席科学家伊利亚·苏茨克弗（Ilya Sutskever）称，要实现真正的AGI，AI必须像人类一样，能够从现实经验中持续、即时地学习，也就是持续学习的能力。

这类AI目前尚未成为现实，但几乎可以断言，每个AI实验室都已在此方向上展开布局。倘若持续学习技术最终取得突破，其影响将辐射至整个AI产业，由于这类方法对数据和算力的需求可能远低于当前模型，长期以来依赖算力扩张的行业生态或将面临重构，这对英伟达等算力巨头而言，恐怕不是一个好消息。

10、各大AI创企纷纷准备上市

2025年，OpenAI、Anthropic与xAI等AI创企仍以令人瞩目的高估值持续融资。近期，OpenAI和Anthropic相继释放信号，正积极筹备在未来几年内推动上市；与此同时，今年12月，智谱和MiniMax先后通过港交所聆讯并递交招股书。它们的上市意愿背后存在清晰的商业逻辑：作为资本密集型的行业代表，它们希望借助当前市场对AI板块的乐观情绪，打通可持续的融资渠道。如果它们上市成功，可能为个人投资者提供从AI浪潮中受益的机会，当然，也须同时承担泡沫可能破裂所带来的风险。

三、AI大牛卡帕西评价模型编程能力，称工作效率能提升10倍

此外，以下是其他正在发生的事情，对于大模型的能力，卡帕西的态度在今年发生了180度大转弯。

去年10月，卡帕西曾公开批评当前的大模型，尤其指出它们在代码生成这类被高度宣传的场景中实用性有限。他在一次播客访谈中提到，AI编程工具只能在他需要自动补全单行代码或编写模板代码时才有效。

不过，情况似乎已悄然改变。上周，卡帕西在社交平台X上发表了截然不同的看法：“‘软件工程’这个职业正在被重构，程序员编写的代码片段正变得越来越少且处于辅助地位。”他进一步感慨：“我有种强烈的预感，如果能将过去一年左右出现的工具有效整合，我的工作效率可能提升十倍；而如果没有这一工作，简直像是一种能力缺失。”

虽然不清楚卡帕西具体所指的编程工具或模型是哪一款，不过，他曾发文对Anthropic的AI编程工具Claude Code赞不绝口。卡帕西特别提到，Anthropic于11月推出的旗舰模型Opus 4.5及近期其他新模型，在代码生成能力上取得了巨大进步。

结语：从2025到2026：迎接AI行业的持续变革

今天是2025年的最后一天，这一年，技术狂飙从未停歇，我们目睹了DeepSeek突袭硅谷、Gemini 3的反击；也见证了Meta略带沮丧的一年、AI机器人能力不及预期的问题。2025年，全球AI竞赛打得火热。

2026年的帷幕即将拉开，关于AI技术本质、AGI等终极问题的讨论仍在持续进行中，以OpenAI、Anthropic为代表的AI公司背后的高估值和狂欢，能否平稳上市扶摇而上，抑或难逃泡沫破裂的结局，这些有待2026年乃至更久之后验证。

来源：The Information