人工智能2025

人工智能2025大爆发：5亿用户踏入智能时代，AI重塑产业与就业

 

传统人工智能还在“计算机中思考”，而如今的具身智能已通过传感器感知环境，通过执行结构与物理世界互动，并在这个过程中不断优化自身行为策略。

 

截至2025年6月，中国生成式人工智能用户规模已达5.15亿，普及率高达36.5%，在短短半年内增长2.66亿，增幅106.6%。市场爆发前夜已过，智能时代的大门正式开启。

 

从冲泡咖啡、踢球比赛到跳民族舞蹈，从优化钢铁生产流程到加速新药研发，人工智能正以前所未有的速度和深度融入工作与生活的方方面面。

 

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01 技术拐点：从推理思考到行动执行

 

2025年被业界视为AI从“推理智能”迈向“行动智能”的关键拐点。传统AI大多停留在分析和推理层面，而现在的AI正迅速获得执行任务的能力。

 

腾讯研究院发布的《2025人工智能十大趋势报告》中将这一变革概括为AI从“智能工具”走向“共生伙伴”的演化路径。

 

具身智能作为这一转变的典型代表，正迎来类GPT-2的关键突破期。通过VLA（视觉-语言-动作）多模态大模型，机器人获得了从感知到执行的闭环智能链路。

 

“比如，一个孩子学会走路，不是通过看书或听讲，而是通过一次次摔倒、调整、学习的过程；机器手臂通过自主学习，知道用多大力量不会捏碎杯子。”

 

多模态原生融合正成为AI基础模型演进的核心方向。中国工程院院士、同济大学教授郑庆华在近日举行的第22届中国计算机大会上指出：

 

“人工智能发展趋势是从计算智能、感知智能迈向认知智能，并将进一步向行为智能、情感智能延伸，最终走向通用泛化的强智能。”

 

02 产业重塑：从“流程驱动”到“人机协同”

 

AIGC的普及正在引发产业层面的系统性重塑。这种重构主要体现在三个层面。

 

生产逻辑彻底改变。传统工业生产和服务业依赖标准化流程，核心是“工具辅助人”，而AIGC催生出“生成式生产”模式。

 

人工智能不仅替代重复性劳动，更开始承担知识性、创意性工作的初级部分。

 

在编程领域，Alphabet（谷歌母公司）和微软已表示，AI在某些项目中生成了约30%的代码。在设计领域，AI图像生成平台LiblibAI日活跃用户已达400万，总用户数约2500万。

 

产业组织形态从“链式生态”发展为“网状生态”。AIGC的渗透打破了固有的产业边界，催生出更加灵活的网络状生态。

 

在媒体、娱乐、教育等内容产业，AIGC工具极大地降低了专业内容生产的门槛——一个小团队甚至个人，借助AI也能产出接近专业水准的动画、音乐、课程。

 

企业竞争逻辑从“规模”转向“生态”。在智能时代，模型的性能高度依赖于高质量的数据和用户反馈。

 

拥有丰富场景、并能形成“用户使用—产生数据—优化模型—提升体验—吸引更多用户”闭环的企业，正建立起动态护城河。

 

03 资本聚集：模型调用平台成最大赢家

 

随着AI模型的爆炸式增长，基础设施比模型本身更值钱。

 

2025年10月22日，AI基础设施公司Fal.ai宣布完成新一轮2.5亿美元融资。这家不足50人的初创公司，没有训练任何自研大模型，却创造了三个月内估值从15亿飙升至超40亿美元的奇迹。

 

Fal.ai联合创始人兼CEO Gorkem Yurtseven在专访中道破了他们的成功逻辑：“模型越多，我们的平台就越有价值。”

 

“每个人都想一遍又一遍地做差不多的事情，那我们就把最常见的用法做好，让人一用就能上手。”

 

目前，Fal平台托管着600多个模型，服务超过200万开发者，包括Adobe、Canva、Shopify、Perplexity等知名企业已将它作为生成式媒体的基础设施。

 

同样在中国，AI应用公司LiblibAI于10月23日宣布完成1.3亿美元B轮融资，成为今年目前国内AI应用赛道最大单笔融资。

 

其旗下产品包括AI图像生成平台LiblibAI和设计Agent Lovart，日活跃用户约20万，年化预估收入约3000万美元。

 

04 就业重构：初级岗位首当其冲

 

AI带来的不仅是机遇，还有严峻的就业冲击。《2025年上半年全球劳动力市场AI影响报告》指出，全球估计已有超过1000万个全职岗位被AI及相关自动化技术实质性取代，或显著弱化对人的需要。

 

美国银行Harnett透露，美国毕业生失业率已从2023年12月的4.0%飙升至8.1%，人工智能已开始颠覆就业市场。

 

据人力资源机构Challenger, Gray & Christmas的数据，仅2025年前七个月，美国就有超过1万个岗位的消失与生成式AI的应用直接相关。AI已跃升为年度前五大裁员原因之一。

 

初级岗位正成为AI替代的首批目标。耶鲁大学管理学院组织行为学副教授Botelho分析道：“受冲击最大的是初级员工，许多刚毕业的新员工从事的都是知识密集型的初级工作。”

 

“例如收集与转录数据、制作基础图表，以及从零熟悉公司运作流程。这些任务完全可以由AI胜任，因此很多管理者会直接决定减少初级岗位的编制。”

 

面向Z世代的求职平台Handshake数据显示，初级职位的招聘信息（尤其是企业类岗位）同比下降了15%。过去两年里，在招聘信息中提到AI的雇主数量激增了400%。

 

多个知名公司已公开将AI应用于生产流程，并据此调整用工策略。

 

例如，Shopify CEO在年初的内部信中明确表示，“如果AI能做，就不再招聘新人”。

 

咨询巨头麦肯锡已经部署了数千个AI代理，接手了原本由初级员工完成的任务。“AI优先”的Duolingo甚至用员工对AI的熟练程度来决定谁能被录用或晋升。

 

05 未来挑战：效率与公平的平衡

 

在AI技术迅猛发展的同时，算力掣肘、推理幻觉和产业落地壁垒等重大挑战依然存在。

 

北京大学首都发展研究院研究员彭玉佳和北京大学副校长、心理与认知科学学院教授方方在联合撰写的文章中指出：

 

“AI训练过程中，算力需求的持续膨胀已成为制约AI创新的一项关键因素。为推动我国AI研发实现跨越式发展，亟须在模型架构层面进行根本性创新。”

 

在医疗场景中，模型可能生成看似合理、实则错误的“幻觉”信息，即在医疗诊断时提供不准确的建议，带来误诊等后果。

 

同时，大模型决策过程不透明、易受恶意攻击导致数据泄露等问题，也使得关乎国计民生的关键领域在引入大模型时不得不慎之又慎。

 

新的“数字鸿沟” 正在形成，善用AI者与不善用者之间的差别，将充分体现在企业之间、个体之上。

 

5亿用户意味着5亿个信息输入与输出的节点，AI的偏见、隐私数据的滥用、深度伪造的欺诈，以及责任归属的模糊，都已从理论风险演变为迫在眉睫的社会问题。

 

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人工智能不再只是实验室里的概念，而是成为了实实在在的“工具”。从协助编程到加速新药研发，从改变生产方式到重塑工作技能，AI正以前所未有的广度与深度融入社会生活。

 

五亿用户叩开的，不仅是产业智能的大门，更是一个崭新文明形态的入口。