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剛剛過去的2025年，對于人工智能（AI）乃至受其影響的社會方方面面而言，都是不平凡的一年。在這一年里，DeepSeek（深度求索）橫空出世撼動了AI競爭全球格局，中國成為全球AI領域重要領跑者；以人形機器人等為代表的具身智能應用批量落地，機器人商業(yè)化應用打開了新的想象空間；伴隨AI大模型快速迭代，技術狂飆的欣喜與投資泡沫的焦慮相伴而至；深度學習的發(fā)展以及隨之而來的“超級智能”也引發(fā)了更多討論……

時至今日，不少行業(yè)企業(yè)談起AI時依舊感到“頭大”。一方面，所有企業(yè)都知道，AI將徹底重塑企業(yè)流程，積極擁抱AI是不二選擇。另一方面，想要擁抱AI也不是一件容易的事，尤其是對于傳統(tǒng)企業(yè)而言。于是我們看到，一些企業(yè)大刀闊斧地引入AI，但投資回報不及預期；另外一些企業(yè)雖然在個別部門、個別項目中引入AI，但卻無法在全公司內(nèi)推廣。總體來看，如何將AI的技術潛力轉化為商業(yè)價值依舊是個待解難題，世人觀之有如霧里看花。

正是在這樣的背景下，“AI原生”成為2025年業(yè)界討論的高頻詞。所謂“AI原生”是指以AI作為企業(yè)的核心驅動力，重構企業(yè)的業(yè)務流程、商業(yè)模式以及產(chǎn)品樣態(tài)等。不同于之前流行的“在現(xiàn)有系統(tǒng)上附加AI功能”的升級思路，“AI原生”追求的是“完全立足于AI”的顛覆式創(chuàng)新，力爭“以AI為基因”重塑企業(yè)的“肉身”與“靈魂”。

機器狗、人形機器人、自動化的無人工廠……曾經(jīng)的科幻場景如今正在走向現(xiàn)實。與傳統(tǒng)AI“在計算機中思考”的存在方式不同，具身智能旨在將AI集成到機器人等物理實體上，賦予實體感知、學習、與周圍環(huán)境互動等能力。人形機器人是目前具身智能最具代表性的形態(tài)之一，眾多初創(chuàng)公司及風險投資均集中在這一領域。不少機構預測，2026年將迎來具身智能大爆發(fā)，“智能體”將迎來商業(yè)化的重要拐點。

截至2025年第三季度，雙方的爭論尚未呈現(xiàn)出勝負之象；直至2025年年底，市場的擔憂情緒突然集中爆發(fā)。近期，美股AI概念股波動加劇，甲骨文和博通等企業(yè)的股價一度暴跌，隨即多家投資銀行和研究機構均發(fā)出“過熱警告”。他們的主要觀點是，不確定的投資回報不足以支撐高歌猛進的資本市場，市場估值已經(jīng)明顯偏離了AI的真實價值。比如，世界經(jīng)濟論壇總裁布倫德不久前就公開表示，2025年AI領域投資額高達5000億美元，但實際回報“至今尚未顯現(xiàn)”。

另有一些專家試圖從歷史長周期出發(fā)闡釋技術的紅利與風險。此派觀點認為，從長期來看，新技術必然帶來新機遇，但消化機遇需要周期，短期陣痛很難避免。縱觀歷史，電力、通信等通用技術均在行業(yè)發(fā)展早期展現(xiàn)出巨大潛力，也吸引了許多企業(yè)投身其中。資源的急速集聚，在短時間內(nèi)改變了生產(chǎn)和就業(yè)結構，甚至還抑制了部分領域的生產(chǎn)效率，這與當前AI帶來的社會沖擊如出一轍。但隨著時間的推移，新技術帶來的經(jīng)濟潛力會逐步釋放，最終覆蓋前期出現(xiàn)的絕大多數(shù)問題——這種走勢體現(xiàn)在圖表上就是經(jīng)濟學家們常說的“生產(chǎn)率J曲線”。基于這一邏輯，多位業(yè)內(nèi)專家指出，從技術演進的角度來看，發(fā)展初期的“適度泡沫”有利于產(chǎn)業(yè)加快成熟，因而不必過于緊張。

研究表明，當前的AI大模型只在特定領域展現(xiàn)出卓越能力，但在處理更復雜任務時會失效，其根本原因在于AI存在“根本性缺陷”。這也是為什么圖靈獎得主楊立昆完全不認同“通過擴大現(xiàn)有技術規(guī)模來實現(xiàn)通用智能”的說法，因為當前的AI大語言模型缺少包括情感、道德等“重要的東西”。但隨著深度學習的發(fā)展，“未來正變得模糊不清”，雖然人類依舊可以在很大程度上引導其發(fā)展方向，但僅僅是“失控可能性”的存在就足以讓人感到不安。

2024年諾貝爾物理學獎得主、“深度學習之父”杰弗里·辛頓近日表示，AI的知識傳遞效率遠超人類，“比人類更聰明”的智能系統(tǒng)隨時可能誕生，人類必須立即行動以應對可能出現(xiàn)的風險。2025年10月，包括辛頓在內(nèi)的超過800名科技專家及公眾人物聯(lián)名簽署了一份倡議，呼吁在科學界達成“安全可控開發(fā)超級智能的廣泛共識”前，暫停開發(fā)超級智能。非營利機構生命未來研究所也持類似觀點。其在不久前發(fā)布的《AI安全指數(shù)2025》報告中指出，目前主要人工智能公司的安全治理水平遠未達到“值得信賴的全球標準”，這些企業(yè)只是在技術層面你追我趕，但沒有一家企業(yè)制定出“足夠完善的策略和方案”。

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