2024年末至2025年，OpenAI GPT-o1的发布引爆深度推理大模型研发热潮，行业内各大厂商加速推出多款推理模型。在此背景下，以Meta为代表的科技巨头正式定义“超级人工智能”（Superintelligence）概念，“通用人工智能”（AGI）逐步退出主流认知。

报告指出，尽管开源模型与闭源模型的差距曾一度缩小，但当前顶尖模型仍以闭源形态为主，典型如GPT-5、GPT-o3、Gemini 2.5 Pro、Claude 4.1 Opus、Grok4等。其中，OpenAI凭借最新推出的GPT-5在多项基准测试中持续领跑，进一步巩固了其在基础模型领域的优势地位。

中美大模型竞争呈现差异化态势：中国基础模型尚未实现突破性进展，但在开源领域竞争力突出；美国开源模型表现不及预期，OpenAI旗下开源模型性能与GPT-5差距显著。随着中国DeepSeek、Qwen（通义千问）、Kimi等模型的快速崛起，全球大模型市场竞争日趋激烈，尤其在推理任务与编程场景中，中国厂商正持续缩小与国际领先者的差距。报告强调，开源生态为中国厂商提供了追赶捷径，越来越多开发者选择基于Qwen开展二次开发，中国大模型不仅智能水平稳步提升，还呈现出多样化发展特征。相比之下，曾作为开源模型标杆的Meta Llama，市场份额从2024年末的约50%大幅下滑至当前的15%。

值得注意的是，当前推理模型的方法改进仍处于基准模型的误差范围内，这一现象引发业界对“推理模型进步真实性”的质疑。同时，强化学习（RL）带来的实际收益微乎其微，且易出现过拟合问题。报告援引相关学术论文，深入剖析了核心争议点：推理模型在复杂问题处理中表现不佳，究竟是实验设计本身存在缺陷，还是仅能在特定领域展现出超越基准模型的优势？

前沿AI实验室正积极探索技术突破路径，通过融合强化学习、可验证奖励机制、可验证推理与新环境，赋予模型规划、反馈、自我修正能力，以及长时程任务执行能力。此外，利用小语言模型（SLMs）构建智能体（Agentic AI）成为研究热点——鉴于多数智能体工作流存在局限性、重复性且高度依赖固定格式，小语言模型已能满足实际操作需求，且成本显著降低。因此，“小模型构建有限异构智能体架构，必要时调用大模型”的混合策略已具备可行性。

AI智能体框架作为核心支撑平台，发展势头迅猛。尽管LangChain仍保有较高市场认可度，但已不再是唯一选择，当前各细分领域已涌现出数十种特色框架，例如研发领域的AutoGen、Camel，软件工程领域的MetaGPT等。同时，AI智能体研究正聚焦记忆能力升级，实现从拓展上下文窗口向结构化、持久性终身记忆的跨越，并进一步探索动态整合、遗忘与反思功能，旨在保障智能体在交互过程、任务执行乃至全生命周期中的连贯性。

跨学科应用与物理世界落地成为AI价值释放的重要方向。在生物领域，DeepMind基于Gemini 2.0构建的AI系统“Co-scientist”，可自主生成、辩论并迭代假设生成与实验规划流程；在物理世界，艾伦人工智能研究所Ai2发布的具身智能模型MolmoAct、谷歌Gemini Robotics 1.5，呼应大模型“思维链”逻辑，显著提升了物理机器人的可解释性与可靠性。

当前，AI产业应用已进入规模化普及阶段。AI优先企业营收表现显著优于传统SaaS企业，且在各行业均展现出强劲增长势头。2025年，伴随AI渗透率提升，用户留存率同步上涨，企业AI相关支出持续增加，尤其在音视频生成、虚拟形象打造、图像生成等领域，AI企业有望实现收入爆发式增长。

从企业内部应用场景来看，内容生成、代码生成、研究及分析密集型任务是AI的核心应用领域。工具使用方面，ChatGPT、Claude、Gemini/Google、Perplexity成为企业端高频工具；Meta AI工具虽覆盖范围较广，但使用频率远低于Mistral Le Chat、Midjourney；中国厂商DeepSeek尽管市场覆盖率略低，但用户使用频率相对较高。开发者工具领域，Cursor、Claude Code、GitHub Copilot备受青睐；非编程工具中，Deep Research、ChatGPT、ElevenLabs、Perplexity、Claude的使用频率位居前列。

AI编程工具的普及也伴随潜在风险：一方面，工具可能主动覆盖企业生产代码，造成开发成果损失；另一方面，AI编程领域初创企业面临严峻的单位经济效益挑战，盈利状况受上游模型定价与市场竞争双重制约，未来可能通过提价或限制功能等方式提升利润。

浏览器正成为AI应用的全新竞争战场。目前，OpenAI、Google、Anthropic、Perplexity均已推出浏览器助手功能，不仅可解答用户关于网页内容的疑问，还能代用户完成浏览器导航与操作，推动浏览器从信息载体向“互联网智能操作系统”转型。此外，谷歌在全产品线嵌入Gemini能力，大幅提升AI检索服务触达率，据其披露，2025年每月Token消耗量同比增长50倍，达千万亿级规模。

AI工业时代已正式到来，但制约因素也逐步显现，电力供应不足成为核心瓶颈。报告警示，电力短缺将直接导致国家AI发展计划停滞，未来1-3年内美国多个核心地区或面临电力缺口；美国能源部（DOE）进一步预测，受电力供应不稳定与AI需求激增双重影响，到2030年停电频率可能提升100倍。

2024年末DeepSeek引发的市场波动，让行业重新审视“杰文斯悖论”——AI智能成本下降将刺激需求激增，而需求增长又会进一步扩大芯片消耗。硬件层面，GPU在公有云、私有云及本地化部署场景中均占据核心地位：英伟达市值突破4万亿美元，占据90%的AI研究论文市场份额，定制芯片与配套云服务同步崛起；与此同时，Coreweave、Nebius（上市公司）及Lambda、Crusoe（私企）凭借优惠定价、灵活合同条款及AI专用软件套件，迎合市场需求实现快速增长；相比之下，TPU与AMD GPU的市场普及度仍较低。

报告首次开展大规模AI从业者调研（样本量1183人），结果显示：95%的专业人士在工作或生活中使用AI工具，76%的人自掏腰包购买AI服务，且绝大多数受访者反馈生产力持续提升，印证了AI已全面融入主流生产生活场景。

劳动力市场层面，AI当前主要冲击入门级岗位，其中软件与客服领域受影响最为显著，相关招聘岗位数量持续下滑；经验丰富的资深劳动力暂时保持工作稳定性。报告同时指出，劳动力市场的结构性变化早于2022年ChatGPT问世，且AI自动化尚未削弱经济领域对认知型劳动力的整体需求。

全球AI竞争格局中，中美两国的战略布局日趋清晰：美国推行“美国AI优先”战略并动态调整出口政策，中国则加速推进核心技术自主研发与本土芯片制造，两国在AI领域的博弈愈演愈烈。

2025年，美国特朗普政府将人工智能安全研究所更名为人工智能标准与创新中心（CAISI），并启动规模达5000亿美元的“星门计划”；同期发布的《人工智能行动计划》，明确提出维持美国在全球AI领域主导地位的核心目标。其中，与中国密切相关的AI芯片出口限制政策呈现“反复调整”特征——美国政府需在国家安全目标、供应链依赖及供应商游说之间寻求平衡，这也使得英伟达、AMD成为中美AI博弈中的政治焦点，报告指出，英伟达在中国市场的业务尚未进入稳定状态。

尽管美国加大AI战略投入，但监管体系面临边缘化困境：国际外交层面关于AI治理的协商陷入僵局，《人工智能法案》实施进程受阻；AI数据中心建设遭遇邻避主义（NIMBYism）阻力，美国公众对新建大规模数据中心的反对声日益高涨；此外，政府在AI领域“基础科学”研发的核心投入，远低于专家建议的2026年320亿美元目标。

硅谷科技巨头正采取“逆向并购”策略规避监管限制：通过高薪吸纳初创企业创始人及核心团队，保留原业务精简的公司主体并转型拓展小众市场。这一策略的背后，是特朗普政府时期并购增长预期未兑现、同时受制于前拜登政府反垄断审查的双重压力，典型案例包括微软收购Inflection、谷歌收购Character AI、亚马逊收购Adept、Meta收购Scale AI（近期Manus并购案亦呈现类似模式）。目前，美国联邦贸易委员会（FTC）已对这类“逆向并购”行为的潜在风险高度警惕。

AI安全领域的形势同样严峻。伴随美国AI安全相关政策导向转变，叠加实验室间商业竞争加剧，部分安全规程已被降级为非优先事项。外部安全机构的年度预算甚至不及顶尖AI实验室单日总支出，部分以安全为核心定位的机构已逐步转向产品化。报告估算，全球外部AI安全研究投入仅约1.3亿美元，而同期全球AI研发总支出接近千亿美元，安全投入占比极低。

尽管AI实验室已针对生物安全风险与网络攻击部署高强度防护措施，但部分实验室仍存在错过自我设定的安全测试截止日期、或悄然放弃测试方案的情况。报告警示，当前网络攻击能力每五个月翻一番，远超防御措施更新速度；利用AI智能体开发的勒索软件已渗透至世界500强企业；生成式AI相关安全事件呈爆发式增长，其中AI换脸技术滥用引发的事件占比极高，而AI代理正逐步成为网络安全防御的重大挑战。