李開復創的團隊2022年後表示專職研究人工智慧，成立大型語言模型公司「零一萬物」。關於AI趨勢的演講值得一聽，小學雞第一次試用騰訊元寳APP生成撮要。
https://www.youtube.com/watch?v=gbGEVHzalzM
一、技術突破驅動AI爆發
1. 模型性能指數級提升
目前頂尖大模型智商已突破90分（滿分100分），較兩年前的60分提升顯著，年均智商增加約30個點，相當於人類技術發展史上的空前速度。
2. 推理成本斷崖式下降
AI推理成本每年降低10-20倍，DeepSeek等新架構模型成本降幅接近20倍，使AI從「奢侈品」變成普惠工具。
3. 多模態技術百花齊放
AI已突破純文字限制，涵蓋文生影片、深度推理、世界模型、AI for Science（如蛋白質序列分析）等領域，每年新增3-6種技術形態。
二、模型分化與AI教AI新範式
1. 兆級與千億級模型並行
• 兆元參數級模型：聚焦尖端科研，智慧天花板高但成本昂貴。
• 千億參數級「急速模型」：實用、快速、經濟，適合日常應用。兩者透過「AI教AI」實現協同，例如用超大模型生成資料訓練急速模型。
2. 從“人教AI”到“AI自進化”
透過知識蒸餾、自監督學習等技術，AI可自主優化架構與資料標註，突破人類標註與演算法瓶頸，加速迭代。
三、產業生態重建加速
1. 價值鏈從“晶片主導”轉向“應用主導”
目前AI生態呈現「倒三角」結構（晶片層利潤最高），但預計兩年內將重構為「應用層價值最大、平台層次之、基礎設施層最小」的健康模式，類似雲端運算生態演進路徑。
2. 產業落地策略
• 選擇高速模型：企業應優先採用千億級急速模型，而非成本高昂的超大模型。
• 注入產業知識：結合領域資料庫與RAG（檢索增強生成）技術，減少模型幻覺問題。
• 典型案例：零一萬物與阿里雲合作開發產業大模型，在金融、遊戲、法律等領域降低50%生產成本。
四、AI 2.0時代的社會影響
1. 就業結構轉變
• 新職業湧現（如AI數據標註員），但40%現有職位可能被自動化取代，需培養創造力、同理心等「軟技能」。
2. 第三次IT革命
AI 2.0將重塑全球經濟，預計2030年創造15.7兆美元價值，滲透至醫療、交通、教育等場景。
總結
李開復認為，2025年是AI應用爆發元年，技術突破、模型分化、生態重建與產業落地共同構成此一趨勢。企業需選擇合適模式、注入產業知識並解決幻覺問題，才能掌握變革機會。
其他..1
阿里巴巴（09988）通義千問團隊發布QwQ-32B模型，以320億參數達到媲美6710億參數DeepSeek-R1的性能，且成本僅為競品十分之一，展現中國AI技術的突破性進展。
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美股七雄之外， 唔好睇漏眼！美股七雄之外， 唔好睇漏眼！
https://manus.im/
Manus開發團隊通過YouTube發佈的宣傳片首次展示了這款產品。在衡量通用型AI助手解決實際問題能力的GAIA測試中，Manus在三個難度級別上均勝過OpenAI的模型。
Manus展現出多樣化的能力，從簡歷篩選、房地產調研到股票關聯度等金融數據分析，都能輕鬆應對。
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