如果说2024是AI狂飙的一年，2025必然是AI要面对现实的一年。
随着基础大模型的早期套利空间宣告结束，剩下的AI从业者们，大概率会主攻AI应用。
不少投资机构表示，2025年会重点关注AI应用。
AI应用真的能代表未来吗？这场全球AI争霸赛，正在如何演进？
OpenAI重大转型，为什么？
没有任何一家AI公司能够像OpenAI一样，在AI时代独步天下，持续霸占AI技术与热度的头条。
纵然后起之秀如雨后春笋，势如破竹，但先发优势的OpenAI不仅占尽先发的资金技术优势，更是在产品上占尽先机，持续不断地更新迭代产品，从ChatGPT到GPT-4o，从o1系列模型到SoRa项目，还有SearchGPT，无不如此。
虽然，进入2024之后，大家也明显能够感受到OpenAI推出新产品的节奏放缓了很多。
但，不可否认的是，OpenAI可能会像科技巨头定义了此前几代计算技术一样，塑造AI领域的格局。
近期，OpenAI内部正在进行重大转型，对外说是以便最好地实现“确保通用人工智能造福全人类的使命”。
这句话多多少少有点俗套，毕竟OpenAI至今还未实现盈利，且在安全问题上频频引发风波，至于造福人类使命，现在听起来，更是多少有点离谱与荒诞。
具体看来，OpenAI宣布计划将其盈利部门转变为特拉华州公共利益公司（PBC，Public Benefit Corporation），将重点放在社会影响力上，以便更好地平衡商业运营与社会责任。
不要被名字上的公共利益带偏，这不是为社会公益服务的企业，实质上是盈利性质的公司。此次转型的目的也是帮助OpenAI在人工智能领域采取更灵活的商业结构来吸引投资者，获取更多资金，以支持其高昂的研发成本和推动人工智能通用智能（AGI）的目标。
OpenAI表示，非营利部门将继续存在，成为“历史上资源最丰富的非营利组织之一”，作为新结构的一部分，非营利部门将持有重组后PBC 的一些股份，但失去控制权。
换句话说，OpenAI 将在 2025 年转型为一家营利性公司，新架构将由其营利部门掌控。
根据声明，若重组完成，公益企业将负责OpenAI的运营和业务，而该非营利部门将聘请领导团队和员工，在医疗保健、教育和科学等领域开展慈善性项目。
当然，OpenAI的老对头马斯克也没闲着，他对OpenAI转型为盈利公司的禁令申请也得到了非营利组织Encode的计划支持。
马斯克指责OpenAI背弃了其慈善使命，利用反竞争策略限制竞争对手的发展。
Encode在提交给加州北区地方法院的提案中指出，OpenAI从非营利机构转型为盈利模式将削弱其原本旨在安全和公众利益的使命。
网友也纷纷表示，不烧钱确实玩不下去；这下真成CloseAI了；那非营利组织或许就成一个笑话了……
AI竞赛巨额投资，回本却遥遥无期，这或许是OpenAI转型的根本原因。OpenAI需要源源不断的巨额资金支持来维持其在AI领域的领先地位。
不完全数据显示，OpenAI今年将花费近40亿美元租用微软服务器，为ChatGPT及其底层LLM大模型提供支持。
此外，随着新模型参数增长，OpenAI的训练成本（包括数据费用）今年可能会飙升至30亿美元。
并且，OpenAI的人力成本巨大，如今团队规模估计每年的人力成本大约在15亿美元左右。
如此算来，今年OpenAI的运营成本就可能高达85亿美元，但其营收只在约35亿至45亿美元之间。
尽管营收约在35亿至45亿美元之间，但大量用户使用免费版本的ChatGPT，加大了计算成本负担，却未能转化为直接收入，更是拉高亏损。
很明显 OpenAI 必须尽快找到盈利方式，才能更好地生存。
显然，OpenAI已经无法像建立之初那样，是为人类利益而创建的尖端人工智能实验室，已经成为致力于盈利的行业巨头。（虽然目前还无法实现自负盈亏）或许也是不得不如此。
AI急需跑通，商业模式
AI产业的迅猛增长掩盖不了商业化道路上的荆棘。困于商业化的岂止是OpenAI，其他AI公司也是如此。
谷歌也面临着上市二十年来最大的压力，2015 年起执掌帅印的 CEO 桑达尔·皮查伊（Pichai Sundararajan）也面临同样大的压力。
皮查伊在近期的战略会议上宣布，2025年将是谷歌的关键年，公司将把主要精力集中在Gemini人工智能模型上。皮查伊警告公司面临激烈的竞争、监管挑战和 AI 技术的快速发展，需要加快公司步伐，专注于技术变革以解决用户问题，并把开发 Gemini 应用等新业务视为优先任务。
Gemini 是谷歌预计下一个达到 5 亿用户的应用，皮查伊表示将在明年重点推广 Gemini，力求在竞争中占据领先地位。他还展示了 Gemini1.5 在大语言模型竞赛中领先于 OpenAI 的 GPT 和其他对手，并自信能够在 2025 年达到先进水平。“历史上，不一定要最先推出产品，但必须做到最好，这正是2025年的核心目标。”
不管是海外企业还是国内玩家，都试图在B端和C端市场中闯出属于自己的商业化路径，机遇难得，但挑战也很大。
与谷歌把开发 Gemini 应用等新业务视为优先任务类似，国内也是纷纷布局AI应用。大模型厂商之间，已经从模型之战，转变为工具平台之战。
以字节为例，即便豆包用户数断层第一，但字节高层认为它只是产品的中间态，另一款App——即梦的优先级被提升。
AI发展的重点开始倾向于真正在商业上落地。为此，离商业化更近的更多的AI Native应用，处在跑出来的过程中。
但从实际表现来看，无论是订机票、还是买咖啡，Agent依旧难实现预期服务。
比如，采用了Agent的麦当劳AI点单系统，已经因为经常错误下单被关停了。加拿大航空的Agent——咨询和理赔机器人也因为随意给出并未被授权的优惠券被下线。
AI应用商业化，仍然有很长的一段路要走，但行业不待人。
很多创业企业推出的B端AI产品的效果，远远达不到客户的期望，回款难、续签更难。
而C端又缺少爆款级别的应用，用户很难成体量。
值得一提的是，正在变成生产力工具的AI视频赛道，国产发展跨步明显。
在OpenAI于2024年2月15日发布AI视频技术之前，AI视频仍处于实验和抽象阶段，能够实现如PPT一样的背景变化就已被视为领先，代表性的AI软件和公司包括Runway、Pika等。
Sora迟迟不发，一直憋到最近才发布，给了国产AI厂商捷足先登的机会。
中国应用在AI视频领域取得了早期胜利。典型的代表有抖音快手开始尝试AI+短剧的模式，借此宣传自家AI视频软件即梦AI和可灵AI；还有Minimax旗下海螺AI生成段子视频，风靡海外社交平台；Pixverse也通过引入了多项创新功能，如“毒液变身”等创意特效，风靡网络。
但AI视频最大的问题也是商业化。
国内AI，正在面对现实
从技术至上走到应用阶段，既没有增长也没有变现空间，若投资人的情绪从信任转向质疑，企业后续的融资就会越来越难。
除了跑通ToB、ToC、出海等商业化，融资是AI企业的收入之一。
2024年上半年，大多数小虎的融资还处于烈火烹油的状态。
以Kimi为代表的明星公司不仅不开放全部尽调，还有老股东计划对一些希望入局的小股东们设置投资机制，自己从中赚取新的管理费，吃相不佳。
但到了下半年，在投资市场和AI行业，包括六小虎在内的AI初创公司们，口碑开始急转直下。“现在除了国资，基本没有什么潜在买家。”
有一、两家小虎希望长期寻找国际化资本的支持，但没有拿到结果。
但这并不意味着AI投资趋势的终结，当前市场可能正处于从第二阶段逐渐向第三阶段演绎的关键时间点，需要现象级AI应用落地的推动。
AI正在创造新的机会，趋势和规则正在逐渐呈现。
毕竟，在AI技术革命时代，如果仅关注节能增效，就像蒸汽机时代只关注替代原有蒸汽机一样，会错失巨大机会。
不同的科技，却有着相似的拐点。
AI安全与伦理问题
AI的迅疾发展已经如同一次全新的工业革命，但不同的是，这次，机器可能会掌控一切。
人类正在接受被机器掌控的世界？
近日，2024年最热门的诺贝尔物理学奖得主、素有“AI教父”之称的辛顿（Geoffrey Hinton）在访谈中表示，AI有10%-20%可能性，在未来30年内，导致人类灭亡。
主持人则表示“几率增加了”，因为此前，Hinton曾预测，AI有10%的可能性，会在30年内导致人类的灭亡。
辛顿表示“我们以前从未和比我们聪明的东西打交道。”他认为，建立AGI（通用人工智能）或比人类更聪明的系统，可能导致该技术躲过人类控制而构成人类生存威胁。“仅仅依靠大型公司的利润动机，无法确保他们会安全开发技术。”
Hinton担心的是，尽管AI会带来生产力的大幅提高，但所有好处都会流向富人，很多人会因为失业而变得更加贫穷，最终这对社会就是不利的。
而AI将如何走向，很大程度上取决于我们的政治制度会如何利用这项技术。唯一能迫使这些大公司在安全方面进行更多研究的，就是政府监管。
而对领域内其他知识渊博的专家对AI未来的乐观看法，Hinton表示，希望他们是正确的。
同时，安全已成为各国人工智能治理的核心关切，全球针对人工智能安全已有很多声明和请愿，人工智能治理已经成为一个不容忽视又实时更新的问题，未来也许将有超出现有认知的挑战。
实际上，中国也早就关注到AI治理的问题，今年的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议就以为“以共商促共享 以善治促善智”为主题，着重探索了AI治理问题。
除了安全治理外，AI的数据安全、伦理道德等问题，也是频频出现大众视野。
中国 AI 公司 DeepSeek 发布的最新模型 DeepSeek V3 。根据内部评测，V3在多项基准测试中表现优于包括OpenAI的GPT-4o在内的顶级模型。且花费显著低于竞争对手的开发费用，花费了约558万美元。
但在大家的测试中，模型却出现异常：它自称是 OpenAI 的 ChatGPT，并能提供 OpenAI 的 API 使用说明。专家认为，这可能是由于训练数据中混入了大量 ChatGPT 生成的内容，导致模型“身份混淆”。
这暴露出 AI 训练数据污染问题，也引发了部分网友的“套壳”质疑。
有从业人员说了一个理解：现在清洗数据的时候，最基本的原则就是把蒸馏 gpt4 的痕迹去掉，也就是把图中这类数据删掉，这是个很简单的操作。
那为什么 deepseek 没有做呢？有两种可能：
1) 他们真没用 openai 的 api 生产数据，但网上会有很多人贡献 openai 访问 log，他们用了这批数据；
2) 他们用了他们认为最有效的方式合成数据，他们不想掩饰。
“无论如何我觉得他们做的还不错，没像别人家那样遮遮掩掩的。据我所知三家大厂的大模型团队对 openai 的依赖比他们重得多。”
事实上，DeepSeek V3 并非第一个自我识别错误的模型。谷歌的 Gemini 和其他模型有时会声称自己是其竞争对手的模型。例如，在普通话提示下，Gemini 曾说自己是百度的文心一言。
数据训练的迷思让人质疑AI能力，通用AGI更是觉得渺茫。
AI幻觉与漏洞深为大家诟病之外，如今就连ChatGPT的搜索功能，都能轻易被操控，进而误导用户。
研究人员发现，通过在网页中插入隐藏文本，可以让ChatGPT忽略负面评论，生成完全正面的产品总结，甚至输出恶意代码。
这种被称为“提示注入”的攻击手段在大型语言模型中并不新鲜，但这是首次在实际的AI搜索产品中得到验证。
尽管OpenAI表示正在采取措施以防止此类问题，但这一漏洞引发了对AI搜索技术可靠性的广泛担忧，专家们警告用户在依赖AI生成的信息时应保持谨慎。
好在，看到AI如此“漏洞百出”，面对辛顿AI将导致人类灭亡的预言，是不是松了口气？
也许是我们是时候抽出时间思考一下：当AI真正超越人类，我们该何去何从？
有人忧，有人欢喜
从2024年这个时间点回望，AI发展轨迹确实远超所有人的想象。AI大模型创业热潮加速经历了从火热融资到激烈竞争，再到备受质疑的科技创业周期。
但总有人在路上。
例如小米，近期就在布局AI，正在加大对 AI 大模型的投入，着手搭建自己的 GPU 万卡集群。该计划已经施行数月之久，雷军在其中扮演了重要的领导角色。“小米在这个领域不‘all in’是不可能的。”
融资方面，埃隆・马斯克创立的生成式人工智能公司 xAI 宣布完成 60 亿美元（当前约 438.2 亿元人民币）的 C 轮融资，GPU 巨头英伟达和 AMD 也参与了本轮投资。
国内，阶跃星辰继12月17日智谱官宣完成30亿元人民币新融资后，近日也完成了B轮融资，总融资金额达数亿美元。
市场依旧有人在前进，毕竟，每一次技术革命都伴随着热烈的讨论与无限的遐想。
虽然巨亏下艰难转型确实是所有公司要面临的现实问题，好在，AI 虽是把双刃剑，但技术始终在向善发展。
面对AI瓶颈与未来更大的投入，OpenAI变CloseAI的十岔路口，是否能保持自身的创新优势，受到狂热追捧，属于OpenAI的辉煌时代还在延续还是正在过去？
未来，爆火级 App能否出现，国产应用能否在这场角逐中找到自己的位置胜出呢？
唯有现实考量，唯有时间印证。我们相信，国产AI有自己的一片天。