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AI产业快速发展，正让诸多行业的迭代呈现加速度趋势。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤在演讲中指出，新一代人工智能是原子、分子和比特的融合，是信息智能、物理智能和生物智能的融合。这将带来巨大产业机遇。
从产业规模看，移动互联比PC互联时代至少大10倍；在人工智能时代，整个产业规模将比前一代至少大100倍。
AI产业在过去一年来，也呈现五大新趋势。
张亚勤分析道，第一大趋势是从鉴别式AI到生成式AI，如今则走向智能体AI。
其中重要标志是，过去7个月间，智能体AI的任务长度翻倍、准确度超过50%，由此可以加速让智能体应用到每个领域。
第二大趋势是过去一年来，在预训练阶段的规模定律（Scaling Law）已经放缓，更多工作转移到训练后的如推理、智能体应用等阶段。
“并不是说前沿模型就不需要了，整个智力上限还在不断往前走，但（迭代）速度比去年和前年是放缓的。”张亚勤补充道，规模定律接下来有望在如智能体、视觉等其他领域重现。
在此过程中，过去一年来，推理成本降低了10倍，但智能体的复杂性，让算力同步上涨了10倍，综合呈现一种乘数效应。
第三大趋势是物理智能和生物智能在快速发展，如将VLA（视觉语言行动模型）模型快速规模化落地智能驾驶行业。由此，张亚勤认为，2030年将迎来无人驾驶的DeepSeek时刻，也即彼时10%的车将具备L4功能。
同时具身智能也将快速爆发，预计在十年后的2035年，机器人有望比人类数量还多。
由此也延伸出第四大趋势，即AI风险正快速上升。“智能体出现后，让AI风险至少增加了一倍。”张亚勤补充道，这尤其需要全球企业和政府对此投入更多精力，他本人也对此花了很多时间。
第五大趋势，AI正呈现新的产业格局。从模型本身看，正呈现基础大模型+垂直模型+边缘模型的局面，未来有更大发展的是后两者。
预计在2026年，大模型发展进入稳态时，全球基础大模型大约有8—10个，其中，中国将有3—4个，美国也将有3—4个。
尤其在DeepSeek横空出世后，中国在发展大模型方面呈现独特性，即更快的算法、更高效率、更低的价格。
关于此前出现的开源和闭源模型之争，张亚勤认为，未来开源模型将成为主流，也即开源和闭源模型之间的比例大约会是4：1。
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