上周末花了不少时间，翻阅了很多关于明年AI发展趋势的预测内容。有比较乐观的，认为明年就会出现“超级AI应用”，全民进入AI时代；也有较为保守的观点认为，目前的AI仍存在不少尚未解决的问题，且相关的基础设施建设没跟上，明年的重点应该是加快AI Infra建设，以及对AI做进一步的优化，同时安全审查和用户的隐私保护也需要快速跟上。怎么看都有道理。但预测之所以是预测，就在于未来不可预测，这是唯一可以预测的。下面是我对于明年AI发展的一些预测，谨代表个人观点，供大家参考。
一、落地应用场景
我个人认为，明年AI在企业端的落地应用会迎来大规模增长。主要原因有如下两点：
- C端用户场景更复杂且多样化、碎片化，在信息幻觉尚未解决的当下，很难有“超级AI应用”出现来满足C端用户需求。
- B端企业用户相对来说，有垂直的业务场景和严格的流程规范，且付费能力和意愿更强，在Interleaved Thinking机制的加持下，更适合AI落地应用。
比如Anthropic在今年推出的一系列“脚手架”工具和Skills功能，可以帮助企业弥补LLMs在生产环境中的不足。
特别是在金融、财务等垂直领域场景，可能会有成熟的企业级AI产品跑出来，并开始对企业产生实际的业务增量。
二、基础设施建设
目前无论是GPU还是TPU，单卡算力都逼近了极限，因此大家都转向了大规模算力集群建设。
大规模集群的算力中心，电力消耗巨大，且大规模集群内部的数据传输速率也是制约算力提升的一大因素。因此明年发电设施、储能领域、稳定的电力供应以及光模块通信领域，存在巨大的增长空间。
再扩展一下，上述几项基础设施相关领域的上游，会推动工业金属特别是铜铝锂的价格上升，这是短期内供需关系错配导致的结果。
三、重点竞争领域
从过去三年AI的发展趋势来预测，明年AI的竞争会从单一维度的“模型能力强弱”，转向技术体系、生态构建、商业化路径和基础设施建设的综合博弈。
1、前几年，算力领域Nvidia一家独大，大家都看英伟达脸色吃饭。但随着今年Google推出的“软硬一体”(TPU + Gemini)战略，OpenAI的ChatGPT不再那么吸引人，Nvidia的GPU卡也不再是独家垄断。
Google凭借强大的基础建设能力、完善的商业生态以及全球几十亿用户积累，在多模态领域构建了暂时性的领先壁垒。为了应对Google带来的挑战，Nvidia推出了全新的Blackwell架构，OpenAI也会在明年推出模型广告等一系列商业化手段。
2、上个月字节推出了自己的端侧AI产品：豆包AI手机助手。刚开始使用体验很好，但很快阿里腾讯就通过一系列手段封杀了豆包AI手机助手。这件事的本质，是围绕未来AI入口展开的竞争。
如何理解呢？互联网时代，各家互联网大厂竞争的核心是流量，未来的AI时代，竞争的核心依然是流量。换句话说，谁掌握了用户使用AI的入口，谁就掌握了制定行业规则的话语权。
AI的出现让很多高科技企业看到了重新制定行业规则的机会，无论是多模态能力，还是应用场景以及构建工具生态，本质上都是流量分配权的竞争。
扩大范围来说，是操作系统和超级应用之间的竞争。
AI要想完成复杂的长链路任务，势必需要获得深度的系统权限。在安全合规方面，操作系统厂商占据绝对优势；在业务场景拓展和流量方面，互联网公司占据优势。大家都想通过超级AI应用或者其他方式掌握入口，进而制定行业规则。
四、技术范式演进
1、目前业内有一个普遍的共识，那就是World Model是AI的未来(世界模型)。
当前的大模型，基本上都是以文字为元信息来构建，文字(或者说token)本质上是虚拟信息，和现实的物理世界之间存在巨大的理解鸿沟(对AI来说)。
未来无论是虚拟现实，还是端侧应用(包括机器人、自动驾驶)，都需要让AI理解真实的物理世界运行规律。只有让AI理解了真实的物理世界，视频生成、多模态能力，以及端侧应用才能有质的突破。
也许在不久的将来，训练模型的元信息不再是文字，而是以“听和看”(声音/视觉)作为元信息输入。只有这种方式训练出来的模型，才能进一步理解真实世界，也更接近World Model的本质。
2、AI要想大规模应用，势必要从虚拟世界走向现实世界，即端侧应用(机器人/自动驾驶/可穿戴AI设备)。
目前，AI的端到端长链路复杂任务的成功率其实并不高，影响因素有很多，比如应用场景、处理效率、体验优化等问题。除此之外，大多数普通用户使用AI的场景呈现出多元化+碎片化，需要更贴合这种场景的AI产品及解决方案。
端侧应用要想解决这些问题，最基本的能力就是长记忆能力，也就是说它需要能随时翻阅过去一周、一个月甚至半年的上下文记忆，这将不断推高设备对本地存储的要求。
除此之外，端侧设备还需要大量的存储空间进行复杂计算(特别是视频生成)，以解决用户隐私信息的审计合规问题(核心数据及上下文记忆本地保存)。
只有解决了这些问题，消费级端侧AI产品才能走入数量巨大的普通用户群体中。
总结一下，明年AI领域的发展重心，主要集中在这四个领域：基础设施(电力/算力/通信效率)、技术体系(世界模型/“脚手架”工具)、商业路径(场景/流量)、端侧应用(智能设备/隐私合规)。
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