2025年，很可能会被后人视为人工智能真正迈入工业时代的起点。在年终发布的《The Batch》特刊和年度信中，AI领域知名学者吴恩达用“黎明”来形容这一年——不是炫目的日出，而是一道微光，预示着一个由算力、资本与人才共同构筑的新纪元正在缓缓展开。

这一年，AI不再只是实验室里的炫技或论文中的指标，而是实实在在地嵌入了全球经济的基础设施。

科技巨头们掀起了一场史无前例的投资狂潮：OpenAI与其合作伙伴宣布启动名为“Stargate”的超级项目，计划投入5000亿美元，在全球建设总计20吉瓦的数据中心容量；微软则在年内砸下800亿美元用于数据中心扩张，并签下一份为期20年的协议，打算在2028年重启早已停摆的三里岛核电站，只为给未来的AI算力提供稳定电力。每吉瓦数据中心的建设成本约500亿美元，这种量级的投入，已经远超传统科技投资的范畴。

但狂热背后也有隐忧。贝恩公司估算，要支撑如此庞大的基建规模，到2030年，整个AI产业的年收入需达到2万亿美元——这甚至超过了当前所有主要科技巨头在2024年的总利润之和。

现实的掣肘也已显现：硅谷部分新建数据中心因电网容量不足而被迫闲置；12月中旬，Blue Owl Capital更因担忧债务风险，直接退出了为Oracle和OpenAI提供100亿美元融资的谈判。能源，正成为AI工业化进程中一道硬约束。

技术上，2025年迎来了推理能力的实质性突破。OpenAI的o1模型、DeepSeek-R1等系统通过强化学习微调，让AI学会了“多步思考”——不再是简单地输出答案，而是在生成前进行逻辑推演。

这一进步在数学、科学和编程任务中尤为明显。例如，OpenAI o4-mini在结合外部工具后，在一项多模态理解测试中达到了17.7%的准确率。更重要的是，这种能力催生了“智能体编码”的爆发。

到年底，Claude Code、谷歌Gemini CLI、OpenDev等工具已能通过自主工作流完成复杂的软件开发任务。在SWE-Bench基准测试中，顶尖编码智能体的任务完成率超过80%。

尽管苹果和Anthropic的研究指出，这类模型在处理某些复杂逻辑时仍有短板，且推理过程显著推高了计算成本，但企业对AI自动写代码的热情丝毫未减——降本增效的诱惑实在太大。

与此同时，一场史无前例的人才争夺战正在上演。顶尖AI研究员的身价，已经比肩NBA巨星。Meta在2025年彻底打破薪酬天花板，向来自OpenAI、谷歌和Anthropic的核心人才开出四年期合同，总价值高达3亿美元。

扎克伯格亲自参与招募，成功将Jason Wei、Hyung Won Chung等关键人物纳入麾下，连Thinking Machines Lab的联合创始人Andrew Tulloch也最终选择加入。面对人才流失，OpenAI迅速反击，不仅缩短股票期权归属周期，还为留任员工提供最高150万美元的奖金。

在吴恩达看来，2025年的种种迹象表明，AI正从技术奇点转向产业基座。它不再只是“可能改变世界”的潜力股，而是已经开始重塑经济结构、能源格局乃至人才流动的真实力量。黎明已至，真正的挑战，或许才刚刚开始。