编者按：日前，红杉资本合伙人DAVID CAHN撰文阐述自己对2025年AI行业发展趋势的看法。他在文章认为，今天AI创新的基石已经非常坚实，2025年将是对AI创新想法的筛选之年。
他在文章给出了三大预测：1、大模型厂商差异化明朗，市场格局将会有重要变化；2、AI搜索正在成为杀手级应用，2025 年将会无处不在；3、大型科技公司的资本支出的军备竞赛可能减缓，但是AI仍然面临ROI挑战。
以下是文章全文，智能超参数编译，enjoy：
去年 1月，我们将ChatGPT比作AI的"大爆炸"，并预测2024年将是AI的萌发之年。AI生态系统充斥着新想法和潜能，成为新兴创业者的理想土壤。“空气中充满潜力，但仍然是模糊的”，我们当时写道。“需要远见卓识将其转化为现实、具体且最终具有影响力的成果。”
如今，AI生态系统已经趋于稳定。目前在最大模型的竞赛中有五个“决赛选手”。英伟达备受期待的Blackwell芯片本月正在发货。数据中心，其中许多是在2024年初规划的，正在进入全面建设模式。台积电正在建设新的晶圆产能，博通正在研发定制AI芯片：整个供应链已经进入高速运转状态。从医疗到法律再到保险， 各行各业的新 AI 项目纷纷启动。
如果说2024年是AI的萌发之年，那么基础模块已经准备就绪。AI的潜力正在凝聚成真实而具体的东西——体现在遍布美国的实体数据中心。如果2024年的主题是新想法的迸发，那么2025年将是筛选这些想法，以确定哪些真正有效的时间点。
以下是我们对未来一年的三个预测：
第一，大语言模型提供商展现独特超能力——这将导致 2025 年出现逐步的差异化和竞争格局的变化。
2024年，大模型竞赛全都是关于如何达到GPT-4的水平。五家公司实现（或接近）了这一目标，进而成为"决赛选手"：微软/OpenAI、亚马逊/Anthropic、谷歌、Meta和xAI。其他公司退出了竞赛，最值得注意的是Inflection、Adept和Character。
为了达到GPT-4 模型的质量，这些公司遵循了大致相同的策略：尽可能多地搜集数据，在尽可能多的GPU上训练，并优化预训练/后训练架构以最大化性能。由于2024年人才流动频繁，，行业内几乎没有什么商业机密。
随着各公司准备迎接下一轮LLM扩展（这可能需要计算能力再提升10倍），这些模型实验室逐渐发展出了各自的“特长”。可以说，他们已为即将到来的战斗“选好了武器”。2025年，这些不同的战略将带来差异化的结果，有些玩家会领先，而另一些则可能掉队。
谷歌 —— 垂直整合：谷歌进入2025年的优势是垂直整合。谷歌是唯一拥有自己一流芯片的公司：TPU有可能在2025年对英伟达的GPU构成挑战。谷歌还建设自己的数据中心，训练自己的模型，并拥有非常强大的内部研究团队。与OpenAI和Anthropic合作的微软和亚马逊不同，谷歌正在通过控制价值链的每个部分来争取胜利。
OpenAI —— 品牌：我们已经看到了一些关于ChatGPT、Claude和Gemini的品牌心智调查，差距很大。OpenAI拥有无可争议的AI领域最强品牌。这种优势转化为强劲的收入，据报道，OpenAI的年收入已超过36亿美元。如果AI的成功最终依赖于消费者认知度和企业分销能力，OpenAI可能会继续拉大与竞争对手的差距。
Anthropic —— 人才：2024年，许多研究人才从OpenAI流向Anthropic，显著提升了Anthropic的研究影响力。此外，该公司进行了重要的高管招聘，例如Instagram联合创始人Mike Kreiger担任首席产品官。在GPT-3发明者达里奥·阿莫代（Dario Amodei）的领导下，Anthropic已成为AI科学家的首选目的地之一。
xAI —— 数据中心建设：我们谈过数据中心建设对AI下一阶段竞赛的重要性。随着xAI以创纪录的速度建立了其10万GPU的Colossus集群，该公司现在是数据中心扩展的节奏制定者。xAI及其竞争对手的下一个里程碑将是20万集群，然后是30万集群。如果"规模就是一切"确实成立，xAI已做好继续快速崛起的准备。
Meta —— 开源： Meta凭借Instagram、WhatsApp和Facebook的强大分发优势，选择全力支持开源战略。Meta是唯一一个采取这种方法的大公司。其Llama模型拥有众多粉丝，而关于模型闭源与开源的争论仍在继续。如果前沿技术进展放缓，Meta将能够迅速利用其开源模型传播能力。
大型模型竞赛进入了严峻的执行阶段。各局中人的竞争格局和战略姿态已经明朗化。2025年，我们将见证哪些战略被证明是正确的，哪些则最终失败。
二、AI搜索正在成为杀手级应用——2025年，它将会普及
自从ChatGPT推出以来，我们一直在寻找AI的杀手级应用。哪些持久的新用户行为能够经得起时间的考验？
在2024年，各类应用得到了测试，从AI女友到AI租赁助手，再到语音代理和AI会计师。
我们认为，在2025年会普及的一个应用是作为搜索引擎的AI。Perplexity自推出以来势头强劲，月活用户达到了1000万。OpenAI在10月份推出了ChatGPT搜索，扩展了其现有的类搜索功能。
AI搜索是对迅速成为互联网“杀手级应用”的技术的一次强力重塑。传统的互联网搜索是一种基于网页索引的导航技术，而AI搜索是一种基于大型语言模型（LLM）的信息技术，能够阅读和语义理解知识。对于白领工作者来说，这将是一个巨大的福音。
AI搜索可能会打破目前单一的市场格局。我们可以想象一个场景：每个职业都有自己专属的AI搜索引擎——分析师和投资者默认使用Perplexity，律师将使用Harvey等平台，而医生则选择OpenEvidence等解决方案。从这个角度看，Midjourney可以被视为针对“像素世界”的搜索，Github Copilot是针对“代码世界”的搜索，而Glean则是针对“文档世界”的搜索。与传统搜索相比，AI搜索可以在语义层面上挖掘得更深，因此能显著提升生产力。
文本响应作为一种产品形态，其潜力比表面看起来更深。并非所有的文本响应都相同。我们认为，LLM能够在多个维度上实现真正的产品差异化，创业者可以围绕这些能力为特定用户群体构建独特的产品体验：
1. 意图提取：通过领域专业化，更紧密地匹配响应与用户意图变得更容易。例如，医生和患者询问同一个问题时，会希望看到不同类型的响应。
2. 专有数据：在白领领域，像律师的案例法、分析师的金融数据或保险核保商的天气数据等独特数据集将变得重要。在商业环境中，准确回答是基本要求。
3. 格式化：结果的呈现方式，例如响应的简洁性或详尽性，是否使用要点、多模态内容或引用来源。会计师和记者消化信息的方式显然不同。
4. 界面设计：代码搜索需要嵌入到IDE中，而会计政策搜索需要集成在会计软件中。语义搜索受益于用户现有工作流程和数据的上下文，不同领域需要不同的界面。
新型的领域专属AI搜索引擎将尽可能紧密地映射到目标用户的“心智模型”上。医生、律师和会计师的思维方式各不相同。随着我们在某一领域变得更加专业，我们提取知识和决策的模式开始发生分化。医生需要处理医学文献，律师面对判例法，而投资者则专注于财报分析。我们处理和分析这些知识的方式在每个领域都是不同的。
这一趋势可能会在消费端和企业端出现分化。在作为消费者时，我们的需求大致相同，因此ChatGPT的产品市场契合度极高。然而，在作为专业人士时，我们的需求则各不相同。可以预见的是，每个知识工作者每天至少会使用两个AI搜索引擎——一个用于工作，一个用于其他用途。
三、 ROI 仍将具有挑战性，资本支出将在 2025 年开始稳定
我们曾撰文探讨过人工智能的2000亿美元问题和6000亿美元问题，这两篇文章详细分析了大型科技公司在AI领域的巨额资本支出，以及无法通过终端用户收入获得相应回报的困境。
进入 2024 年，大型科技公司对人工智能威胁他们在云计算业务的垄断地位感到紧张。正如我们在"AI资本支出的博弈论"中所写，这些公司认为他们别无选择，只能大举支出，以确保他们在未来AI时代能够持续占据主导地位。如果他们不投入，其他公司就会投入，而他们将落后。
进入2025年，这一局面已发生重大变化。大型科技公司牢牢控制了AI革命。他们不仅控制了支持AI的绝大多数数据中心，还在大模型公司中持有重要的股权，并且是新AI创业公司最大的支持者之一。
随着大型科技公司更有信心，我们认为 2025 年将是AI资本支出稳定的一年。如果 2024 年是争抢土地和电力的冲刺，2025 年将是执行年。铲子已经落地，这些公司将专注于按时按预算完成新项目。然后，他们需要将这些已投产的产能出售给客户，并与企业合作，帮助他们利用新的AI能力。
自ChatGPT出现以来，资本支出水平大约翻了一番，预计到2025年可能会趋于正常化。根据第三季度最新公布的资本支出数据，微软和谷歌的支出趋势已开始稳定。亚马逊和Meta仍在加速，但可能在2025年初达到稳定状态。（尽管图表显示Meta支出平稳，但该公司已发布第四季度将增加资本支出的指引。）
寡头垄断动态也可能会形成。每家大型科技公司都密切关注竞争对手。如果行业看起来正朝着"新常态"稳步发展，这可能是所有公司的好消息。这将为 2025 年的新均衡提供进一步支持，而不是持续增加支出。
随着 2025 年新数据中心产能的上线，AI计算价格应该会继续大幅下降。这对创业公司来说是个好消息，并将激励全新的创新。正如我们过去指出的，创业公司主要是计算的消费者而非生产者，因此他们从过度建设中受益。大型科技公司实际上正在创造一个将惠及整个AI生态系统的补贴。
许多人将云计算与镀金时代的铁路寡头进行比较。如果数据中心确实是数字经济的铁轨，那么到 2025 年底，新的AI铁轨将牢牢就位。问题是将有什么"货物"在这些轨道上运行，我们如何利用这项新技术为客户和最终用户创造价值。
让我们期待一年后，能够利用AI的基础构件创造出改变人们生活的惊人新能力。
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