AI“下半场”：算力筑基、推理向实、Agent 织网、科学破界 原创

在人工智能技术经历了一年的狂飙突进之后，行业正站在一个新的历史路口。在今天的 MEET2026 智能未来大会上，与会嘉宾从四大维度深度拆解了2025年AI产业的全新变局。

01 基础设施重构：算力基建化与芯片AI化

如今，算力已成为影响国家和企业战略的关键资源，“算力基建化”是2025年的第一大趋势。数据中心需求狂飙，算力经济已确立为智能产业的第一大引擎。全球 AI 算力需求推动超大规模数据中心建设进入“算力工厂时代”，“东数西算”、“太空超级计算机”等国家工程正在系统构建高效、绿色的全国一体化算力网络。

与此同时，“芯片AI化”正在重塑半导体产业的格局。AI 原生需求正在倒逼芯片创新，GPU 的主导地位受到挑战，NPU在端侧普及，ASIC/FPGA 迎来增长。

在大会现场，这一趋势得到了产业界的广泛印证。

商汤科技大装置事业群副总裁、CTO宣善明展示了商汤在AI计算中心布局及原生 AI Infra 能力体系上的进展，提出了“以电促算、以算强电”的算电共生新范式。

百度智能云 AI 计算首席科学家王雁鹏则详细介绍了昆仑芯的规模化应用之路，特别是在硬件稳定性、集群扩展能力以及对 Dense/MoE/多模态模型的训练适配与对齐优化方面，展示了国产芯片在千亿级模型训练中的实战能力。

太初元碁联合创始人乔梁从超智融合应用发展新趋势、高性能计算系统演进等维度，系统阐述了 AI 时代算力底座的发展路径。

现在，中国正加速构建自主可控的算力生态，国产“芯片+SDK+框架”方案已在千亿级模型训练中得到验证，标志着全栈国产化能力迈入新阶段。

02 模型与架构进化：从“预训练”到“推理时间”

在模型层面，会议提出了两个犀利的判断：“预训练决定大模型格局梯队，架构创新决定预训练水平”，以及“大模型落地进入推理时间，推理需求倒逼模型创新”。

2025年，模型架构持续突破。在算力约束下，混合专家模型（MoE）成为主流选择，“大参数、小激活”的设计让模型容量在成本可控下大幅扩充。同时，为突破 Transformer 的 O(n²) 复杂度瓶颈，线性注意力（Linear Attention）和稀疏注意力等新架构快速发展，让模型能更高效地处理长文本和视频理解等长程依赖任务。

更关键的转折在于“推理”。大会嘉宾普遍认为，后Transformer 时代的讨论已从概念走向共识。

RockAI CEO 刘凡平提出了“硬件觉醒”的观点。他强调，要让AI不再被Transformer束缚，未来智能硬件的大脑最需要的是原生记忆与自主学习。

蚂蚁集团资深技术专家赵俊博聚焦于大模型、世界模型和合成数据技术的攻坚，发表了“LLaDA：AGI 路上的非共识宣言”。

随着大模型落地进入“推理时间”，模型将在多模态深度推理、自适应推理、边缘推理加速等方面持续突破，任务复杂度将直接推动推理框架的持续进化。

03 虚实融合与交互变革：具身智能与Agentic 互联网

2025年是“信息AI应用期，物理AI研发期”，两者将在具身智能这一风口实现合流。与此同时，流量入口正在被AI重塑，互联网正从 PC、移动互联时代进入“Agentic 互联网”时代。

具体而言，其一是物理AI与具身智能的崛起。物理AI与具身智能迎来了研发热潮，世界模型与VLA（视觉-语言-动作）框架成为技术焦点。

北京智源人工智能研究院院长王仲远在演讲中指出，这是“AI觉醒之年：从数字世界迈向物理世界”。自变量机器人创始人王潜也指出，物理接触的复杂性决定了端到端的必要性。光轮智能联合创始人杨海波介绍了全栈自研仿真基础设施，致力于助力世界模型与物理 AI 在更多场景落地。

其二是Agent重塑流量入口。AI重塑流量入口的本质，是Agent从“人找服务”转向“服务找人”。AI 智能体具备感知、规划、决策、执行的闭环能力，正逐步取代传统 App，操作系统亦向超级 Agent 演进。

百度集团副总裁王颖展示了“构建超级个人智能体”的实践，以及 AI Agent 在内容生产、团队协作等方面的应用。

谷歌云（Google Cloud）Dennis Yue 和亚马逊云科技陈晓建分别从“智能体自主协作”和“Agentic AI 未来已来”的角度，阐述了全链路赋能初创企业和企业级业务的未来。

中关村科金总裁喻友平提出，从互联网到 AI 的演进本质是连接的进化，智能体将作为超级连接器释放新质生产力。

PPIO 联合创始人姚欣则从基础设施出发，提出“Agent Infra 就是未来 AI 时代的操作系统”。

在圆桌环节，小宿科技、联汇科技与蚂蚁集团的嘉宾更是激辩了Agent 的落地形态，一致认为2025年将是Agent实现技术、产品与商业闭环的关键一年。

04 应用爆发与前沿探索：多模态、AI4S 与中国路线

除了核心变革，多模态应用、硬件创新、科学计算以及中国 AI 的全球定位亦是会见探讨的核心话题。

第一是，多模态与AI硬件百端齐放。“多模态成 AI 应用落地关键”，视频、3D、代码依次展现生产力。同时，“AI 硬件百端齐放”，轻量化模型和边缘计算推动 AI 能力向 PC、手机、汽车、眼镜甚至玩具渗透，“焕脑正当时”。

高通公司万卫星介绍了“混合 AI：从云端到边缘智能”的最新进展，强调端侧AI在隐私、延迟和成本上的优势。

小米集团 Daniel Povey 用“生物进化”类比 AI 发展，分享了小米在未来 AI 研发及实践上的启发。

昆仑万维方汉则表示，智能体技术让 AI 产品发生了质变，并阐述了其在多模态生成方向的突破。

第二是，AI能力触及博士水平。“AI4S 突破加速AGI实现”是令人振奋的结论。在材料、化学、生物、医疗等领域，AI已能自主设计实验、预测蛋白质结构，其复杂问题解决能力已触及博士水平。清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士在演讲中也深度呼应了这一观点，他表示，新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，本质上是原子、分子和比特的融合。

第三是，开源AI进入“中国时间”。中国 AI正从“参与者”转向“领导者”。DeepSeek、Qwen 等开源模型在全球社区影响力迅速提升。企业从应用导向转向深度研发，国家层面将 AGI 置于战略核心。在开源生态、自主芯片、国家算力网络与产学研协同下，中国正走在一条独特的“中国路线”上。

05 写在最后

从算力基建到芯片创新，从模型架构到实体应用，从Agent互联到科学发现，2025 年的AI正在突破边界，实现数字与物理、软件与硬件、云端与边缘的深度共生。正如大会主题“共生无界 智启未来”的寓意，我们正处在一个由AI深度赋能、万物互联互通的时代黎明。