生成式 AI 已进入主流

• 全球约每 8 名员工中就有 1 人每月使用 AI 工具，过去 6 个月增长占比约 90% arxiv.org+10axios.com+10linkedin.com+10。

模型性能与效率呈爆炸式提升

• 各项技术指标如性能、智能度、context window 每年提升超 10 倍；context window 从 ~8,000 tokens 增至超过 100 万 tokens quasa.io。

• 模型在某项任务上自主完成能力的持续时间约每 7 个月翻一番 quasa.io。

“思考再输出”模型成为新趋势

• Chain‑of‑Thought （CoT）等思考式推理机制崛起，后训练（如 RLHF、reward 模型）将比预训练更关键 quasa.io+1digitalrosh.com+1。

模型更新速度惊人

• 新上线模型通常仅能在排行榜“霸榜”约 3 周，便迅速被新对手（尤其开源）替代 axios.com。

训练与部署成本极高

• 前沿模型训练费用可达数亿美元（LLaMA 4 超 3 亿，GPT‑4 超 1 亿预算），部署成本却已下降约 1,000 倍 quasa.io+1aiworld.eu+1。

商业规模迅速扩大但风险亦高

• Anthropic、OpenAI 等营收均上亿美元级，2024 年 10% VC 投向 FM 初创，2025 年 AI 创业融资占比增至 50% linkedin.com+1linkedin.com+1。

• 然而 FM‑native 应用在竣鼎初期可能快速亏损，趋势变动大：例如 75% AI 摄影类应用上市后 6 个月内营收大跌 linkedin.com+1linkedin.com+1。

AI 助手正在重塑劳动力结构

• 各专业领域（工程、设计、会计、法律等）普遍采用 AI copilot 与 agent；组织角色趋于扁平化，通才配合 AI 更具优势 quasa.io。

Agent 技术进入实用阶段，挑战仍多

• AI Agent 正逐渐实际可用，但产品架构、设计模式尚处早期发展阶段 。

Model Context Protocol（MCP）成为关键集成标准

• MCP 作为模型与电子邮件、设计工具、数据库等系统交互的统一协议，推动 AI systems 间互联与自动化 agent 生态构建 quasa.io。

硬件竞争持续激烈

• 原始 GPU 计算时间销售价值上升，NVIDIA 在 2025 Q1 推理 token 数量提升 10 倍，众多新创正开发针对 transformer 的专用芯片 。