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　　独立机构Artificial Analysis，发布了2025年第一季度AI报告，总结了六大趋势，涵盖技术突破与市场格局演变。报告亮点如下：

　　多模态和智能体让AI从「单一工具」变成「全能助手」，离日常生活越来越近。

　　OpenAI仍处于领先地位；在其身后，不仅有谷歌和Anthropic等传统挑战者，xAI、DeepSeek和阿里也已加入，形成了紧密的追赶梯队。

　　2.推理模型投入实际应用：那些「先思考后回答」的模型，牺牲了一定的速度和成本，换取了更高的智能水平，使用的token数量和成本是非推理模型的10倍左右。

　　3.MoE模型已无处不在：混合专家模型（MoE）在为每个生成的token进行计算时，仅激活其总参数不到10%。目前，大多数顶级的开源权重模型均采用了MoE架构。

　　4.中国顶级实验室差距显著缩小：DeepSeek等中国公司正纷纷推出极具竞争力的模型，并常常选择公开模型权重。

　　5.AI智能体走向实用化：由LLM驱动、能自主行动并使用工具端到端完成任务的系统，正开始在实际工作中显现成效。新兴的AI智能体类别包括编程智能体、深度研究智能体（Deep Research Agent）以及计算机辅助使用智能体。

　　6.大语言模型原生支持多模态：大语言模型如今的输出已远不止于文本。GPT-4o目前在图像生成方面独占鳌头，同时各类语音到语音（Speech to Speech）模型也已相继问世。

　　近日，互联网女皇玛丽·米克尔发布的最新AI趋势报告长达340页，核心要点总结如下：

　　AI发展速度前所未有：米克尔在报告中51次使用“前所未有”一词，强调AI的发展速度、资本投入和产业影响已超越历史上任何一次技术浪潮。例如，ChatGPT仅用2个月达到1亿用户，而智能手机普及到同等规模用了7年。全球AI算力投资2024年突破2000亿美元，年增速超60%。

　　用户增长与全球扩散：AI的用户增长、技术迭代和全球扩散速度远超以往任何技术浪潮。ChatGPT在2025年4月已拥有8亿周活跃用户，且90%的用户来自北美以外地区。相比之下，互联网达到同样里程碑用了23年。

　　资本投入与基础设施建设：科技巨头在AI领域的资本支出急剧膨胀，尤其是在数据中心和算力方面。美国“六大”科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。数据中心建设热潮同样令人瞩目，如xAI公司的“Colossus”超级计算机数据中心仅用122天便建成。

　　AI模型成本与性能：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型的单位成本却在迅速下降。训练最前沿的AI模型已成为人类历史上最昂贵的投入之一，而AI推理成本在2022年11月至2024年12月间暴跌了99.7%。

　　商业模式挑战：尽管AI展现出巨大的应用潜力和收入增长，但高昂的研发和运营成本、快速的技术迭代以及开源模型的冲击，使得可持续的商业模式仍在探索中。OpenAI等AI巨头的“烧钱模式”引发质疑，其估值与收入相比“看上去贵了”。

　　中国AI的崛起：米克尔在报告中多次提及中国的AI企业，如百度文心大模型和DeepSeek等。她认为中国AI在斯坦福HAI等国际测评中与美国差距迅速缩小，且中国企业凭借数据规模和应用场景落地速度的优势，正在迅速逼近美国先锋企业。

　　开源模型的冲击：开源模型的崛起正在挑战OpenAI等美国AI巨头的领先地位。越来越多开发者和企业正在转向开源模型，借助社区力量迅速构建定制化解决方案。

　　地缘政治与AI领导权：米克尔认为，AI领导地位可能决定地缘政治主导权。中美AI技术差距缩小，但算力芯片的供应链可能成为关键瓶颈。她警告称，美国企业若不能迅速调整产品策略与成本结构，未来的领先地位并不稳固。

　　伦理挑战与全球治理：米克尔呼吁建立全球性AI治理框架，防止技术滥用。她指出，AI的发展速度正以前所未有的节奏推进，但如何确保其安全、可控和可持续发展是亟待解决的问题。

　　未来预测与展望：米克尔还对AI的未来发展进行了预测，包括进行科学研究、设计先进技术、模拟类人思维、运营自主公司等。她认为，AI将彻底重塑软件系统（以及相关硬件）的边界，并展现出广义的推理与自我修正能力。

　　据DeepSeek小助手在官方微信群中的发言，DeepSeek已完成一次“小版本试升级”的操作，并通知用户可以开始测试。但公司未披露此次升级的具体细节。

　　近日，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。

　　5月29日，腾讯旗下腾讯元宝、ima、搜狗输入法、QQ浏览器、腾讯文档、腾讯地图、腾讯乐享等多款AI应用宣布接入DeepSeek R1-0528，用户在不同产品中，选择DeepSeek模型R1深度思考，都可以体验到DeepSeek R1-0528最新的深度思考、编程和长文本处理等能力，免费且不限量使用。同时，腾讯云也上线了DeepSeek-R1-0528，企业和开发者可以通过腾讯云直接调用API接口，获得稳定优质的服务；也可以通过腾讯云智能体开发平台内置的RAG、工作流和智能体开发的能力，快速搭建专属智能体应用；此外，还能通过腾讯云TI平台对模型进行精调。

　　近日，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。

　　训练超大规模和极高稀疏性的 MoE 模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往难以保障。针对这一难题，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。此外，他们还提出了 EP loss 负载优化方法，这一设计不仅保证了各个专家之间能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化能力。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡。

　　在训练方法上，华为团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。同时，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成了一轮迭代升级，包括：适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略，进一步优化算子执行序，进一步降低Host-Bound以及提升EP通信的掩盖；自适应管理内存优化策略的开发；数据重排实现DP间Attention负载均衡；以及昇腾亲和的算子优化，这些技术实现万卡集群预训练MFU由30%大幅提升至 41%。此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为720亿，激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以小打大的优异性能，甚至可以媲美千亿级模型的性能表现。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。

　　华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，证明华为不仅完成了国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践，同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展提供了一颗“定心丸”。

　　5月29日，腾讯元宝、ima、搜狗输入法、QQ浏览器等多款产品再次迎来升级，率先接入深度思考模型DeepSeek R1-0528最新版，多项能力全面提升。

　　用户打开元宝电脑版、网页版可抢先、ima（任意版本）、搜狗输入法（Windows版 侧边栏）、QQ浏览器（任意版本），选择DeepSeek模型R1深度思考，即可免费不限量使用。