NFPrompt, una plataforma Web3 impulsada por IA para la creatividad digital, se ha asociado con los proyectos Wen y Qwen de la firma tecnológica internacional Alibaba. La asociación se centra en mejorar el contenido generado por los consumidores así como la creatividad liderada por IA en todo el panorama Web3. Según la cuenta oficial de NFPrompt en X

El CEO de Meta, Zuckerberg, ha indicado a la compañía que abandone la estrategia de IA de «código abierto total» a largo plazo, y que los modelos de IA más avanzados en el futuro adoptarán un modelo de cobro. Según varias fuentes conocedoras, la próxima generación de modelos de lenguaje grande desarrollados por Meta (código interno «Avocado») está siendo ajustada basándose en la serie de modelos de código abierto Qwen, propiedad de Alibaba. Zuckerberg ha declarado claramente que Meta debe priorizar la búsqueda de una «superinteligencia» en lugar de insistir en el código abierto completo.

Según las últimas noticias del mercado, el CEO de Meta, Zuckerberg, ha dado instrucciones oficiales para que la empresa abandone su estrategia a largo plazo de "totalmente de código abierto" en inteligencia artificial, y los modelos de IA más avanzados en el futuro adoptarán un modelo de pago en lugar de ser de acceso gratuito. (Resumen previo: ¿Zuckerberg se rinde? Meta planea recortar el 30% del presupuesto para el metaverso, y despedirá a empleados en enero del próximo año, META sube un 4%) (Información adicional: ¡Meta y Zuckerberg en apuros! Pagando salarios de más de 100 millones de dólares, y en dos meses han perdido a tres genios de la IA) Según las últimas noticias del mercado, el CEO de Meta, Zuckerberg, ha dado instrucciones oficiales para que la empresa abandone su estrategia a largo plazo de "totalmente de código abierto" en inteligencia artificial, y los modelos de IA más avanzados en el futuro adoptarán un modelo de pago en lugar de ser de acceso gratuito.

DeepTech TechFlow Noticias, 10 de diciembre: tras invertir cientos de millones de dólares en construir el equipo más caro de la historia de la tecnología durante meses, el CEO de Meta, Zuckerberg, está profundizando en la investigación y desarrollo diario, y promoviendo un cambio estratégico en la empresa hacia modelos de inteligencia artificial que puedan monetizarse directamente. Según personas informadas, un nuevo modelo con código en clave "Avocado" se espera que sea lanzado en primavera de 2026, y podría ser lanzado en forma de código cerrado (es decir, controlado estrictamente por Meta y con acceso a la venta externo). Este movimiento marca un giro importante lejos de la estrategia de código abierto que Meta ha defendido a largo plazo. Zuckerberg dedica mucho tiempo a un equipo central llamado TBD Lab, que durante el entrenamiento de Avocado, incluso integró modelos de terceros, incluyendo Google Gemma, OpenAIgpt-oss y Alibaba Qwen. Al mismo tiempo, Meta está ajustando drásticamente la asignación de recursos, recorte

Aster reunió a 70 operadores humanos y 30 modelos de IA para una competencia de trading, cada uno comenzando con 10,000 dólares, con un pozo de premios de 200,000 dólares. La competencia se realizó del 9 al 23 de diciembre y fue transmitida en vivo en la página del evento de Aster. Actualmente, el primer lugar lo ocupa el conocido operador de trading Ao Ying Capital, quien en un día triplicó su posición. Según las estadísticas, los operadores humanos se mantienen en los primeros 20 lugares, pero también ocupan los 20 peores resultados. La IA se concentra en la mitad superior y media inferior de la clasificación. En cuanto a los operadores de IA, actualmente el más destacado es Qwen (, de Alibaba, una versión muy conservadora ), con una ganancia de 618 dólares, liderando a todos. Las versiones más agresivas, Ernie 4.5, Gemini 3 y Claude Sonnet 4.5, son los modelos con peor rendimiento en las operaciones.

El «Informe sobre el estado de la IA en 2025» de OpenRouter muestra que la inteligencia artificial ha entrado en la era del razonamiento por agentes, en la que los usuarios ya no ven la IA solo como un chatbot, sino como una herramienta capaz de resolver problemas complejos. Los modelos open source de China, como Qwen, han surgido rápidamente como una fuerza principal en el mercado global gracias a su rápida iteración y a una menor filtración de contenidos. Los datos muestran que el roleplay se ha convertido en uno de los principales escenarios de uso de la IA, lo que indica una preferencia de los usuarios por los modelos open source y un fuerte vínculo emocional con ellos.

Los competidores locales de ChatGPT en China, Qwen AI de Alibaba, mantienen una actitud cautelosa sobre el futuro cercano de Ripple (XRP), Cardano (ADA) y DOGE. Sin embargo, el modelo de predicción de Qwen AI muestra que, en un escenario optimista, XRP podría ascender a 10 dólares, ADA podría alcanzar los 8 dólares a principios de 2026, y DOGE incluso tiene el potencial de llegar a 2 dólares.

Título original: "La nueva edición del concurso de trading de IA llega, el mercado de acciones de EE. UU. permite que Gemini 3 Pro emprenda un esfuerzo decidido" Autor original: David Origen del texto: Reimpresión: Mars Finance ¿Recuerdas esa competencia de trading de criptomonedas de IA en octubre? Qwen 3 Max de Alibaba ganó un 22% en dos semanas, mientras que GPT-5 de OpenAI perdió un 63%. Seis de los principales modelos globales, cada uno con diez mil dólares en el mercado de criptomonedas, resultaron en un claro enfrentamiento entre oriente y occidente: El modelo chino se ríe de los problemas, mientras que el modelo estadounidense se desploma por completo. (Nota del editor: para más detalles, consulte: "Seis grandes 'traders' de IA se enfrentan en diez días: ¿quién puede sobrevivir en un mercado sin diferencia de información?", "Alibaba Qwen3 supera a DeepSeek en el último momento, el concurso de trading de criptomonedas de IA presenta un giro final") anterior

Autor: David, Deep Tide TechFlow ¿Recuerdas la competencia de trading de criptomonedas con IA en octubre? El Qwen 3 Max de Alibaba ganó un 22% en dos semanas, mientras que el GPT-5 de OpenAI perdió un 63%. Seis de los principales modelos globales, cada uno con diez mil dólares en el mercado de criptomonedas, presentaron un claro enfrentamiento entre el bien y el mal: El modelo chino se ríe del mundo, mientras que el modelo estadounidense ha fracasado por completo. La última edición acaba de concluir, la nueva edición de Alpha Arena Season 1.5

Autor: Yao & Thinking & Pds Editor: 77 Fondo Con el aumento de la competencia de trading en tiempo real de grandes modelos de IA, cada vez más comunidades y desarrolladores de criptomonedas están comenzando a intentar el trading automatizado impulsado por IA, y muchas soluciones de código abierto se están utilizando rápidamente. Sin embargo, no faltan riesgos de seguridad en estos proyectos. NOFX AI es un sistema de negociación automática de futuros de criptomonedas de código abierto basado en DeepSeek/Qwen AI, que es compatible con intercambios como Binance, Hyperliquid y Aster DEX. El equipo de seguridad Slow Mist recibió información inicial proporcionada por @Endlessss20, sospechando que este sistema podría comprometer las claves API de los intercambios.

Según informes de Mars Finance, el equipo de seguridad Slow Mist ha analizado recientemente el sistema de trading automatizado de futuros de código abierto NOFX AI basado en DeepSeek/Qwen, y ha encontrado múltiples vulnerabilidades graves de verificación. Señalan que el sistema tiene un modo de "cero verificación" en la configuración predeterminada, y el modo administrador se activa directamente, lo que permite que todas las solicitudes pasen sin verificación, permitiendo a los atacantes acceder a /api/exchanges y obtener la API completa Llave secreta y Llave privada. Aunque en el modo "requiere autorización" se ha añadido JWT, el jwt\_secret predeterminado aún existe, y si no se configura la variable de entorno, volverá a la Llave secreta predeterminada. Además, en este modo, los campos sensibles todavía se devuelven en formato JSON original, lo que significa que si el token es falsificado o robado, también puede llevar a la filtración de la Llave secreta. Slow Mist ha declarado que hasta ahora ha identificado más de k instancias desplegadas públicamente que utilizan configuraciones vulnerables, y ya ha colaborado con Binance y

Alibaba, a subsidiary of Alibaba Cloud, officially launched the versatile AI application "k问 (Qwen)", which focuses on being completely free and handling both life and work at once. This app not only challenges local AI startups in China but also directly competes with subscription-based business models led by OpenAI and Anthropic. Experts point out that Alibaba's free strategy in exchange for traffic and feedback is expected to significantly enhance the evolution speed of its AI model. Alibaba lanza una IA gratuita todo en uno: K preguntas oficialmente en línea El grupo Alibaba anunció que la versión beta pública de su aplicación de IA integral "Qianwen" ha sido lanzada oficialmente, y también se ofrece en versión web y para PC, impulsada por el modelo de código abierto de Alibaba Cloud "Tongyi Qianwen", posicionándose como un asistente personal de IA que puede hacer de todo. k preguntas se espera que se integren sucesivamente servicios de chat, navegación por mapas, entrega, reservas, compras y aprendizaje, con el objetivo de convertirse en una parte diaria de la vida de los usuarios.

NOFX AI, un sistema de trading automatizado de código abierto construido sobre DeepSeek/Qwen AI. Se enfrenta a una grave crisis de seguridad después de que SlowMist descubriera vulnerabilidades. Eso podría exponer las claves API de intercambio y las claves privadas. El problema afecta a los usuarios de los principales intercambios, incluidos Binance, Hyperliquid y

Deep潮 TechFlow Noticias, 11 de noviembre, según información de las redes sociales oficiales, la primera competencia de la segunda temporada de "Caza AI" de Huobi HTX finalizó ayer. El equipo de IA derrotó al equipo humano con una puntuación de 130 a 0, logrando una victoria aplastante. Qwen obtuvo el primer lugar con un rendimiento de 502.61U, mientras que ChatGPT y DeepSeek ocuparon el segundo y tercer puesto respectivamente, sumando un total de 130 puntos para el equipo de IA. El equipo humano terminó con una puntuación de 0, en una derrota humillante. Esta noche a las 20:00, se abrirá la segunda ronda de la "Batalla de Venganza Humana". En esta ocasión, el equipo humano estará formado por los nuevos traders Web3 Hotbao, Xiao Niu y Mubai, enfrentándose a los tres gigantes de IA: DeepSeek, ChatGPT y Qwen. La competencia se transmitirá en vivo en tiempo real, y los espectadores podrán seguirla en HTX Live y comentar en X en @HuobiGlobal.

Wu dijo que el fundador de nof1, Jay A, publicó en Twitter que la competencia de la temporada 1 de Alpha Arena finalizó oficialmente esta mañana, y Qwen 3 MAX superó a Deepseek Chat V3.1 en el último momento, convirtiéndose en el modelo de IA con mayores ganancias finales. La próxima temporada (Temporada 1.5) probará en paralelo múltiples palabras clave y ejemplos de modelos, y se espera que pronto comience una nueva ronda de competencia.

A principios de noviembre, el evento temático de gran relevancia "Plan de Caza AI: Batalla por la Dignidad Humana" iniciado por HTX de Huobi llegó oficialmente a su fin. Durante tres intensas confrontaciones, los mejores traders de los equipos humano y AI se enfrentaron en el mismo escenario en una lucha de ingenio y estrategia. Con la publicación del informe de la batalla final, esta batalla del siglo "humanos VS Algoritmo" también alcanzó su clímax y conclusión. Primera ronda: AI gana por poco, los humanos hacen una fuerte aparición El primer partido del torneo ha capturado la atención de todos. El jugador de IA obtuvo una ventaja inicial gracias a un modelo de estrategia preciso, mientras que el representante del campamento humano, "Gran Hermano", tuvo una actuación impresionante, logrando el campeonato de la ronda con un resultado de 530.72 USDT. Los jugadores de IA ChatGPT, Qwen y DeepSeek le siguieron, con saldos de cuenta superiores a 490 USDT. En los tres primeros, los competidores de IA ocupan dos asientos, lo que indica la victoria del campamento de IA. Esta batalla marca que "la humanidad todavía tiene la capacidad de luchar", número

La IA Qwen3-MAX de ChatGPT, propiedad de Alibaba, predice que SOL podría alcanzar entre 800 y 1200 dólares a finales de año, el precio de XRP podría aumentar entre 8 y 12 dólares, y ADA podría llegar a 5 dólares en noviembre, lo que indica que un fuerte rendimiento de otras Activos Cripto será una característica de esta nueva ronda de bull run.

Con la recuperación del mercado, los fondos están regresando de oro a activos de riesgo, y XRP se ha convertido nuevamente en el foco de atención de los inversores minoristas. Qwen AI, que se destacó en la competencia de trading de Alpha Arena, ha dado una predicción muy optimista sobre la tendencia de XRP en los próximos tres meses, estableciendo un rango objetivo entre 3.80 dólares y 4.20 dólares. Esta predicción se basa en el fuerte soporte técnico de XRP, la inminente ventana de decisión del ETF, así como la mejora en la claridad regulatoria bajo el liderazgo de Trump y los factores macroeconómicos impulsados por la explosión estacional del mercado en el cuarto trimestre. Qwen AI cree que, si logra superar de manera decisiva el nivel de resistencia clave de 2.85 dólares, XRP podría experimentar un aumento del 45% al 60% antes de enero de 2026.

Con el mercado recuperándose de los activos de riesgo tras pasar del oro, XRP sigue siendo el favorito de los inversores minoristas. Después de que Qwen AI, subsidiaria de Alibaba, se destacara en el concurso de trading Alpha Arena, sus predicciones de precios para XRP han despertado interés. Qwen AI predice que XRP aumentará entre un 45% y un 60% para principios de 2026, con un rango de precio objetivo de 3.80 a 4.20 dólares.

AI Qwen, el modelo de lenguaje grande insignia de Alibaba (LLM), está ganando rápidamente popularidad como una solución versátil de código abierto, impulsando la innovación en aplicaciones de inteligencia artificial.

El laboratorio de inteligencia artificial de Alibaba, Qwen Deep Research, ha lanzado una actualización significativa que permite convertir búsquedas complejas en páginas web y podcasts de inmediato. Esta nueva función convierte a Qwen AI en una alternativa poderosa y gratuita a soluciones como ChatGPT, DeepSeek y Claude. En las pruebas, Qwen AI superó a sus competidores en profundidad y precisión de las citas.

El modelo insignia de Alibaba Qwen AI logró subir su capital inicial de 10,000 dólares a 20,776 dólares en solo 9 días, superando el aumento de los modelos occidentales. Ahora, Qwen AI publica pronósticos de precios, XRP podría dispararse a 6.50 dólares en noviembre, DOGE alcanzaría 1.20 dólares y SOL subiría un 133% alcanzando los 700 dólares.

Flock.io ha firmado un memorando con China Adult International para incluir a Flock en la reserva estratégica de Token, expandiendo la capacidad de IA de privacidad a la Cadena de suministro de fabricación y vestimenta, promoviendo la colaboración entre activo digital y negocios físicos. Anteriormente, Flock había establecido relaciones de cooperación con el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo y Alí Qwen.

El mercado en general continúa en retroceso, y la zona de IA no ha podido escapar. Los principales tokens de negociación como $VIRTUAL y $TAO experimentaron una ligera caída, mientras que $WAI tuvo un rendimiento destacado. MyShell lanzó un evento de hackathon para impulsar la participación en la creación. AriaAI se lanzará en Binance Alpha para fomentar el desarrollo de juegos de IA. Al mismo tiempo, DeepSeek, NVIDIA y Qwen lanzaron nuevos modelos, acelerando la iteración tecnológica.

En resumen El equipo Qwen de Alibaba Cloud ha lanzado Qwen-Image-Edit, un modelo de edición de imágenes de última generación que combina la edición semántica y de apariencia con una modificación precisa de texto bilingüe, ofreciendo capacidades avanzadas para aplicaciones creativas y prácticas. El equipo Qwen de Alibaba Cloud ha

La plataforma de entrenamiento DeAI Flock colabora con el modelo de lenguaje Qwen de Alibaba Cloud, marcando la primera integración activa de Web2 AI hacia Web3 AI. Web3 AI necesita complementarse con Web2 AI para abordar problemas como la Potencia computacional y la privacidad de los datos. Flock aborda los problemas de privacidad mediante el aprendizaje federado de AI y tecnologías distribuidas, mientras que Qwen ofrece un modelo de lenguaje de alto rendimiento que se puede implementar localmente. Su colaboración tiene un significado profundo, demostrando las posibilidades de cooperación entre diferentes campos de AI y señalando el camino para impulsar el desarrollo de Web3 AI.

La plataforma de entrenamiento DeAI en el campo de Web3AI @flock_io y @Alibaba_Qwen de Alibaba Cloud anuncian una colaboración, rompiendo el precedente de cooperación entre Web2AI y Web3AI. La colaboración significa que Web3AI debe encontrar un nicho ecológico que complemente a Web2AI, abordando los problemas de la IA centralizada. La cooperación específica incluye la arena de inteligencia artificial, la alianza de aprendizaje federal y la base lunar. Este acuerdo tiene un gran significado, ya que se espera que profundice la interacción entre Web3AI y Web2AI, además de inyectar nueva energía al desarrollo de Web3AI.

Autor: Haotian Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAi Flock.io en el ámbito de Web3AI anunció oficialmente su colaboración con el modelo de lenguaje Qwen de Alibaba Cloud. Si no me equivoco, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración en la que la IA de web2 se dirige proactivamente hacia la IA de web3. No solo permitió que Flock lograra una verdadera expansión fuera de sus límites, sino que también revitalizó la moral en la carrera de web3AI, que se encontraba bajo una gran presión. Vamos, déjame detallar: 1) He explicado en el tweet anclado que anteriormente el Agente AI de web3 había estado intentando estimular la implementación de aplicaciones de Agente a través de Tokenomics, y también había estado utilizando un paradigma de competencia de despliegue rápido. Pero tras una ola de Fomo por la emisión de activos, todos se dieron cuenta de que en comparación con el AI de web2, el AI de web3 tiene pocas posibilidades de ganar en términos de practicidad, innovación, etc. Así que Manus, MCP, A2A, etc. we

> web3 AI necesita encontrar un nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas como el alto costo de potencia computacional, la privacidad de los datos y el ajuste fino de modelos en escenarios verticales que no pueden ser solucionados por la IA centralizada de web2. Escrito por: Haotian Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAI en el campo de Web3AI @flock\_io se asoció con @Alibaba\_Qwen, que pertenece a Alibaba Cloud. Gran modelo de lenguaje anuncia colaboración. Si no recuerdo mal, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración de web2 AI hacia web3 AI. No solo permite que Flock logre una verdadera expansión hacia afuera, sino que también reanima la moral en la pista de web3 AI, que está bajo presión y en declive. Vamos, déjame explicarte más en detalle: 1) He explicado en el tweet anclado que antes web3 A

CoinVoice ha sabido recientemente que la plataforma de entrenamiento de IA descentralizada FLock.io ha anunciado oficialmente una colaboración estratégica con la serie de modelos de lenguaje de código abierto Qwen, líder en Alibaba Cloud, lo que marca una conexión profunda entre la IA descentralizada y la tecnología de cadena de bloques en el ecosistema de IA mainstream. Esta colaboración se centra en tres direcciones de avances tecnológicos: Fusión tecnológica: combinar la infraestructura centralizada de Alibaba Cloud con la tecnología descentralizada de FLock.io para desarrollar conjuntamente modelos de IA específicos del dominio y generales, al mismo tiempo que se impulsa la integración sin fisuras de modelos de IA descentralizados en plataformas centralizadas. Protección de la privacidad de los datos: Explore la combinación de la tecnología de contabilidad distribuida y el aprendizaje federado para resolver los problemas de privacidad y soberanía de los datos en el entrenamiento de modelos y proporcionar soluciones innovadoras para la aplicación de seguridad de datos privados. Innovación colaborativa: a través de la investigación conjunta y la colaboración tecnológica, crear una plataforma más inclusiva.

Comunicado de prensa FLock.io, la plataforma privada de entrenamiento de IA, ha anunciado una colaboración con Alibaba Cloud, la columna vertebral de tecnología digital e inteligencia del Grupo Alibaba, para aprovechar el Modelo de Lenguaje Grande(LLM) Qwen y las tecnologías en la nube para crear modelos de IA avanzados para ambos

FLock.io se asocia con Alibaba Cloud para desarrollar modelos de IA avanzados utilizando el Modelo de Lenguaje Grande Qwen de Alibaba Cloud y tecnologías en la nube, con el objetivo de explorar oportunidades de investigación en campos de IA y promover innovaciones descentralizadas en IA.

AI hoy descubrió 1. La desaceleración de la reducción de activos de la Reserva Federal provoca un rebote en los activos cripto, Bitcoin supera los 88000 dólares 2. Arrum DAO considera retirar 225 millones de ARB del plan de incentivos de juegos, cuestionando la mala gestión 3. Qwen lanza un modelo multimodal de 32B, superando el rendimiento de la versión de 72B 4. Fundación Movement: destinará 38 millones de dólares para recomprar tokens MOVE 5. El concurso "Debut de ídolos de AI" se revelará, se espera que los agentes de AI tengan una conexión real con los humanos

Apple supuestamente se está asociando con Alibaba para introducir funciones de IA para los usuarios de iPhone en China. La asociación podría impulsar los ingresos en la nube de Alibaba y el precio de las acciones, ayudada por el impresionante rendimiento de su último modelo de IA, Qwen 2.5-Max. Apple podría aprovechar los extensos datos de usuario de Alibaba para ofrecer herramientas de IA personalizadas.

Qwen 2.5-Max y DeepSeek V3 están compitiendo por la superioridad en soluciones de IA. Es necesario analizar las necesidades operativas para determinar qué modelo se adapta mejor a necesidades específicas.

2‍‍‍‍024年即将结束，来自Radical Ventures的风险投资家Rob Toews分享了他对2025年人工智能的10个预测： **01** ****Meta将开始对Llama模型收费**** Meta是世界上开放式人工智能的标杆。在一个引人注目的企业战略案例研究中，当OpenAI和谷歌等竞争对手将其前沿模型封闭源代码并收取使用费时，Meta却选择免费提供其最先进的Llama模型。 因此，明年Meta开始向使用Llama的公司收费这一消息，会让许多人感到意外。 需要明确的是：我们并没有预测Meta会将Llama完全闭源，也不意味着任何使用Llama模型的用户都必须为此付费。 相反，我们预测Meta将对Llama的开源许可条款做出更多限制，这样，**在一定规模以上的商业环境中使用Llama的公司将需要开始付费才能使用模型**。 从技术上讲，Meta如今已经在有限的范围内做到了这一点。该公司不允许最大的公司——云超级计算机和其他月活跃用户超过7亿的公司，自由使用其Llama模型。 早在2023年，Meta首席执行官Mark Zuckerberg就说过：“如果你是微软、亚马逊或谷歌这样的公司，而且你基本上会转售Llama，那么我们应该从中获得一部分收入。我不认为这在短期内会是一大笔收入，但从长远来看，希望这能成为一些收入。” 明年，Meta将大幅扩大必须付费才能使用Llama的企业范围，将更多的大中型企业纳入其中。 跟上大型语言模型（LLM）前沿是非常昂贵的。如果想让Llama与OpenAI、Anthropic等公司的最新前沿模型保持一致或接近一致，Meta每年需要投入数十亿美元。 **Meta公司是世界上最大、资金最雄厚的公司之一**。但它也是一家上市公司，最终要对股东负责。 随着制造前沿模型的成本不断飙升，Meta公司在没有收入预期的情况下投入如此巨额资金来训练下一代Llama模型的做法越来越站不住脚。 爱好者、学者、个人开发者和初创公司明年将继续免费使用Llama模型。**但2025年，将是Meta开始认真实现Llama盈利的一年**。 **02.******“尺度定律”相关问题**** 最近几周，人工智能领域引发讨论最多的话题莫过于尺度定律（Scaling laws），以及它们是否即将终结的问题。 尺度定律在2020年OpenAI的一篇论文中首次提出，其基本概念简单明了：在训练人工智能模型时，随着模型参数数量、训练数据量和计算量的增加，模型的性能会以可靠且可预测的方式提高（从技术上讲，其测试损失会减少）。 **从GPT-2到GPT-3再到GPT-4，令人叹为观止的性能提升都是缩放规律的功劳**。 就像摩尔定律一样，尺度定律实际上并不是真正的法则，而只是简单的经验观察。 在过去的一个月里，一系列报告表明，主要的人工智能实验室在持续扩大大型语言模型的规模时，正在看到递减的回报。这有助于解释为什么OpenAI的GPT-5发布一再推迟。 对尺度定律趋于平稳的最常见反驳是，测试时计算的出现开辟了一个全新的维度，可以在这一维度上追求规模扩展。 也就是说，与其在训练期间大规模扩展计算，新的推理模型如OpenAI的o3使得在推理期间大规模扩展计算成为可能，通过使模型能够“思考更长时间”来解锁新的AI能力。 这是一个重要的观点。测试时计算确实代表了一个新的令人兴奋的扩展途径，以及AI性能提升。 但关于尺度定律的另一个观点更加重要，而且在今天的讨论中被严重低估。几乎所有关于尺度定律的讨论，从最初的2020年论文开始，一直延续到今天对测试时计算的关注，都集中在语言上。但语言并不是唯一重要的数据模式。 想想机器人技术、生物学、世界模型或网络代理。**对于这些数据模式，尺度定律尚未饱和；相反，它们才刚刚开始**。 实际上，这些领域中尺度定律存在的严格证据至今甚至尚未发表。 为这些新型数据模式构建基础模型的初创公司——例如，生物学领域的Evolutionary Scale、机器人技术领域的PhysicalIntelligence、世界模型领域WorldLabs，正试图识别并利用这些领域的尺度定律，就像OpenAI在2020年代前半期成功利用大型语言模型（LLM）尺度定律一样。 明年，预计这里将取得巨大的进步。 尺度定律不会消失，它们在2025年将和以往一样重要。但是，尺度定律的活动中心将从LLM预训练转移到其他模式。 **03.******特朗普和马斯克可能会在AI方向产生分歧**** 美国新政府将带来一系列关于人工智能的政策和战略转变。 为了预测在特朗普总统就任下人工智能的风向，另外考虑到马斯克目前在人工智能领域的中心地位，人们可能会倾向于关注当选总统与马斯克的密切关系。 可以想象**，马斯克可能会以多种不同的方式影响特朗普政府的人工智能相关发展**。 鉴于马斯克与OpenAI的深刻敌对关系，新政府在与行业接触、制定人工智能法规、授予政府合同等方面可能会对OpenAI采取不太友好的立场，这是OpenAI今天真正担心的一个风险。 另一方面，特朗普政府可能会更倾向于支持马斯克自己的公司：例如，削减繁文缛节以使xAI能够建立数据中心并在前沿模型竞赛中取得领先；为特斯拉部署机器人出租车车队提供快速监管批准等。 更根本的是，与许多其他被特朗普看好的科技领袖不同，马斯克非常重视人工智能的安全风险，并因此主张对人工智能进行重大监管。 他支持加利福尼亚州有争议的SB1047法案，该法案试图对人工智能开发者施加有意义的限制。因此，**马斯克的影响力可能会导致美国对人工智能的监管环境变得更加严格**。 然而，所有这些推测都存在一个问题。特朗普和马斯克的亲密关系终将不可避免地破裂。  正如我们在特朗普第一任政府期间一次又一次看到的那样，特朗普盟友的平均任期，即使是看似最坚定的，都非常短暂。 特朗普第一任政府的副手中，今天仍然忠于他的寥寥无几。 特朗普和马斯克都是复杂、易变、不可预测的个性，他们不易合作，他们使人筋疲力尽，他们新发现的友谊到目前为止已经互惠互利，但仍处于“蜜月期”。 我们预测，在2025年结束之前，这种关系将会恶化。 这对人工智能世界意味着什么？ 这对OpenAI来说是个好消息。对于特斯拉的股东来说，这将是一个不幸的消息。而对于那些关注人工智能安全的人来说，这将是一个令人失望的消息，因为这几乎可以确保美国政府将在特朗普执政期间对人工智能监管采取放手不管的态度。 **04** ****AI Agent将成为主流**** 想象一下，在这样一个世界里，你不再需要直接与互联网互动。每当你需要管理订阅、支付账单、预约医生、在亚马逊上订购东西、预订餐厅或完成其他任何繁琐的在线任务时，你只需指示人工智能助理代你完成即可。 这种“网络代理”的概念已经存在多年。如果有这样的产品并能正常运行，毫无疑问，它将会是一款大获成功的产品。 然而，目前市场上还没有一款能正常运行的通用网络代理。 像Adept这样的初创公司，即使拥有一支血统纯正的创始团队，筹集了数亿美元的资金，但却未能实现其愿景。 **明年将是网络代理最终开始运行良好并成为主流的一年**。语言和视觉基础模型的不断进步，再加上最近因新推理模型和推理时间计算而在“第二系统思维”能力方面取得的突破，将意味着网络代理已准备好进入黄金时代。 换句话说，Adept的想法是正确的，只是为时过早。在初创企业中，正如生活中的许多事情一样，时机就是一切。 网络代理将找到各种有价值的企业用例，但我们认为，网络代理近期最大的市场机会将是消费者。 尽管最近人工智能热度不减，但除了ChatGPT之外，能成为消费者主流应用的人工智能原生应用还相对较少。 **网络代理将改变这一局面，成为消费人工智能领域下一个真正的“杀手级应用”**。 **05** ****将人工智能数据中心置于太空的想法将会实现**** 2023年，制约人工智能发展的关键物理资源是GPU芯片。2024年，它变成了电力和数据中心。 在2024年，几乎没有什么故事能比人工智能在急于建造更多人工智能数据中心的同时对能源的巨大且快速增长的需求更受关注了。 **由于人工智能的蓬勃发展，全球数据中心的电力需求在数十年持平后，预计将在2023年至2026年间翻一番**。在美国，数据中心的耗电量预计到2030年将接近总耗电量的10%，而2022年仅为3%。  当今的能源系统根本无法应对人工智能工作负载带来的巨大需求激增。我们的能源网和计算基础设施这两个价值数万亿美元的系统之间即将发生历史性的碰撞。 作为解决这一难题的可能方案，核能在今年获得了迅猛发展。核电在很多方面都是人工智能的理想能源：它是零碳能源，全天候可用，而且实际上取之不尽、用之不竭。 但从现实情况来看，由于研究、项目开发和监管时间较长，新能源在2030年代之前都无法解决这一问题。传统的核裂变发电厂、下一代“小型模块化反应堆”（SMR）以及核聚变发电厂都是如此。 **明年，一个应对这一挑战的非常规新想法将出现并吸引真正的资源：将人工智能数据中心置于太空中**。 太空中的人工智能数据中心，乍一听，这听起来像是一个坏笑话，一个风险投资人试图把太多的创业流行语结合起来。 但事实上，这可能是有道理的。 在地球上快速建设更多数据中心的最大瓶颈是获取所需的电力。轨道上的计算集群可以全天候享受免费、无限、零碳的电力：太空中的太阳总是熠熠生辉。 **将计算置于太空的另一个重要优势是：它解决了冷却问题**。 要建立功能更强大的人工智能数据中心，最大的工程障碍之一就是在狭小的空间内同时运行许多GPU会变得非常热，而高温会损坏或毁坏计算设备。 数据中心开发人员正在采用液浸冷却等昂贵且未经证实的方法来试图解决这一问题。但太空是极其寒冷的，计算活动产生的任何热量都会立即无害地消散。 当然，还有许多实际挑战有待解决。一个显而易见的问题是，能否以及如何在轨道和地球之间以低成本高效率地传输大量数据。 这是一个悬而未决的问题，但可能证明是可以解决的：**可以利用激光和其他高带宽光通信技术开展前景广阔的工作**。 YCombinator的一家名为Lumen Orbit的初创公司最近筹集了1100万美元，以实现这一理想：在太空中建立一个数兆瓦的数据中心网络，用于训练人工智能模型。 正如公司首席执行官所说：“与其支付1.4亿美元的电费，不如支付1千万美元的发射和太阳能费用。”  2025年，Lumen将不会是唯一认真对待这一概念的组织。 其他初创企业的竞争者也会出现。如果有一家或几家云计算超大规模企业也按照这种思路开展探索，也不要感到惊讶。 亚马逊已经通过“柯伊伯计划”（ProjectKuiper）将资产送入轨道，积累了丰富的经验；谷歌长期以来一直在资助类似的“登月计划”；甚至微软对太空经济也不陌生。 可以想象，马斯克的SpaceX公司也会在这方面有所作为。 **06** ******人工智能系统将通过“图灵语音测试”****** 图灵测试是人工智能性能最古老、最知名的基准之一。 为了“通过”图灵测试，人工智能系统必须能够通过书面文本进行交流，让普通人无法分辨自己是在与人工智能互动，还是在与其他人互动。 得益于大型语言模型的显著进步，图灵测试在2020年代已成为一个解决的问题。 但书面文本并非人类交流的唯一方式。 **随着人工智能变得越来越多模态，人们可以想象一个新的、更具挑战性的图灵测试版本——“语音图灵测试”**。在这个测试中，人工智能系统必须能够通过语音与人类互动，其技能和流畅度要达到与人类说话者无法区分的程度。 今天的人工智能系统还无法实现语音图灵测试，解决这个问题将需要更多的技术进步。延迟（人类说话和人工智能回应之间的滞后）必须减少到接近零，以匹配与另一个人类交谈的体验。 语音人工智能系统必须更擅长优雅地实时处理模糊输入或误解，例如说话被打断的情况。它们必须能够参与长对话、多轮、开放式对话，同时记住讨论的早期部分。 **而且至关重要的是，语音人工智能代理必须学会更好地理解语音中的非语言信号**。例如，如果一个人类说话者听起来恼怒、兴奋还是讽刺意味着什么，并在自己的语音中生成这些非语言线索。 随着我们接近2024年底，语音人工智能正处于一个令人兴奋的转折点，这一转折点是由像语音到语音模型的出现这样的根本性突破推动的。 如今，人工智能中很少有领域在技术和商业上的进步速度比语音人工智能更快。预计在2025年，语音人工智能的最新技术将实现飞跃。” **07** ****自主AI系统将取得重大进展**** 数十年来，递归式自我完善人工智能的概念一直是人工智能界经常触及的话题。 例如，早在1965年，AlanTuring的亲密合作者I.J.Good就写道：“让我们把超智能机器定义为一种能够远远超越人类所有智力活动的机器，无论它多么聪明。” “既然设计机器是这些智力活动之一，那么超智能机器就能设计出更好的机器；到那时，无疑会出现'智能爆炸'，人类的智能将被远远抛在后面。” 人工智能可以发明更好的人工智能，这是一个充满智慧的概念。但是，即使在今天，它仍然保留着科幻小说的影子。 然而，尽管这一概念尚未得到广泛认可，但它实际上已经开始变得更加真实。**人工智能科学前沿的研究人员已经开始在构建人工智能系统方面取得切实进展，而人工智能系统本身也能构建更好的人工智能系统**。 我们预测，明年这一研究方向将成为主流。  迄今为止，沿着这一思路进行研究的最显著的公开范例是Sakana的“人工智能科学家”。 “人工智能科学家”于今年8月发布，它令人信服地证明了人工智能系统确实可以完全自主地开展人工智能研究。 Sakana的“人工智能科学家”本身执行了人工智能研究的整个生命周期：阅读现有文献、产生新的研究想法、设计实验来测试这些想法、执行这些实验、撰写研究论文来报告其研究结果，然后对其工作进行同行评审。 **这些工作完全由人工智能自主完成，不需要人工干预**。你可以在线阅读人工智能科学家撰写的部分研究论文。 OpenAI、Anthropic和其他研究实验室正在为“自动化人工智能研究人员”这一想法投入资源，不过目前还没有任何消息得到公开承认。 随着越来越多的人认识到人工智能研究自动化事实上正在成为一种真正的可能性，预计2025年这一领域将会有更多的讨论、进展和创业活动。 不过，最有意义的里程碑将是完全由人工智能代理撰写的研究论文首次被顶级人工智能会议接受。如果论文是盲审的，会议评审人员在论文被接受之前不会知道论文是由人工智能撰写的。 如果人工智能的研究成果明年被NeurIPS、CVPR或ICML接收，请不要感到惊讶。对于人工智能领域来说，这将是一个引人入胜、充满争议的历史性时刻。 **08** ****OpenAI等行业巨头将战略重点转向构建应用**** 构建前沿模型是一项艰难的工作。 它的资本密集程度令人咋舌。前沿模型实验室需要消耗大量现金。就在几个月前，OpenAI筹集到了创纪录的65亿美元资金，而在不久的将来，它可能还需要筹集更多的资金。Anthropic、xAI和其他公司也处于类似的境地。 转换成本和客户忠诚度较低。人工智能应用程序通常都是以模型无关性为目的而构建的，不同供应商的模型可以根据不断变化的成本和性能比较进行无缝切换。 随着最先进的开放模型（如Meta的Llama和阿里巴巴的Qwen）的出现，技术商品化的威胁不断迫近。像OpenAI和Anthropic这样的人工智能领导者不可能也不会停止对构建尖端模型的投资。 **但明年，为了发展利润更高、差异化更大、粘性更强的业务线，前沿实验室有望大力推出更多自己的应用和产品**。 当然，前沿实验室已经有了一个非常成功的应用案例：ChatGPT。 在新的一年里，我们还能从人工智能实验室看到哪些其他类型的第一方应用程序呢？一个显而易见的答案是更复杂、功能更丰富的搜索应用。OpenAI的SearchGPT就预示着这一点。 编码是另一个显而易见的类别。同样，随着OpenAI的Canvas产品于10月份首次亮相，初步的产品化工作已经开始。 OpenAI或Anthropic是否会在2025年推出企业搜索产品？还是客户服务产品、法律人工智能或销售人工智能产品呢？ 在消费者方面，我们可以想象一个“个人助理”网络代理产品，或者一个旅行规划应用，又或者是一个生成音乐的应用。 观察前沿实验室向应用层发展的最迷人之处在于，**这一举措将使它们与许多最重要的客户直接竞争**。 搜索领域的Perplexity、编码领域的Cursor、在客户服务领域德Sierra、在法律人工智能领域的Harvey、在销售领域的Clay等等。 **09** ****Klarna将在2025年上市，但存在夸大AI价值的迹象**** Klarna是一家总部位于瑞典的“现购现付”服务提供商，自2005年成立以来已筹集了近50亿美元的风险投资。 也许没有哪家公司能比Klarna对其人工智能的应用说得更冠冕堂皇了。 就在几天前，Klarna首席执行官Sebastian Siemiatkowski告诉彭博社，**该公司已经完全停止雇佣人类员工，转而依靠生成式人工智能来完成工作**。 正如Siemiatkowski所说：“我认为，人工智能已经可以完成我们人类所做的所有工作。” 与此类似，Klarna公司今年早些时候宣布，它已经推出了一个人工智能客户服务平台，该平台已经将700名人工客服人员的工作完全自动化。  该公司还声称，它已经停止使用Salesforce和Workday等企业软件产品，因为它可以简单地用人工智能取代它们。 直截了当地说，这些说法并不可信。它们反映了人们对当今人工智能系统的能力和不足缺乏了解。 声称能够用端到端的人工智能代理取代组织中任何职能部门的任何特定人类员工，这种说法并不靠谱。这等同于解决了通用的人类级人工智能问题。 如今，领先的人工智能初创企业正在该领域的最前沿努力构建代理系统，以实现特定的、狭义的、高度结构化的企业工作流程自动化，例如，销售开发代表或客户服务代理活动的子集。 **即使在这些范围狭窄的情况下，这些代理系统也还不能完全可靠地工作**，尽管在某些情况下，它们已经开始很好地工作，足以在早期得到商业应用。 为什么Klarna会夸大人工智能的价值？ 答案很简单。该公司计划在2025年上半年上市。要想成功上市，关键是要有一个引人入胜的人工智能故事。 Klarna仍然是一家不盈利的企业，去年亏损了2.41亿美元，它可能希望自己的人工智能故事能说服公开市场的投资者，让他们相信它有能力大幅降低成本，实现持久盈利。 毫无疑问，包括Klarna在内的全球每家企业都将在未来几年内享受到人工智能带来的巨大生产力提升。但是，**在人工智能代理完全取代劳动力中的人类之前，还有许多棘手的技术、产品和组织挑战有待解决**。 像Klarna这样夸大其词的说法是对人工智能领域的亵渎，也是对人工智能技术专家和企业家们在开发人工智能代理方面所取得的艰苦进展的亵渎。 随着Klarna准备在2025年公开发行股票，预计这些说法将受到更严格的审查和公众的怀疑，而到目前为止，这些说法大多没有受到质疑。如果该公司对其人工智能应用的某些描述过于夸张，也不要感到惊讶。 **10** ****第一起真正的AI安全事故将会发生**** 近年来，随着人工智能变得越来越强大，人们越来越担心人工智能系统可能会开始以与人类利益不一致的方式行事，而且人类可能会失去对这些系统的控制。 举例来说，想象一下，一个人工智能系统为了实现自己的目标，学会了欺骗或操纵人类，即使这些目标会对人类造成伤害。**这些担忧通常被归类为“AI安全”问题**。 近年来，人工智能安全已从一个边缘的准科幻话题转变为一个主流活动领域。 如今，从谷歌、微软到OpenAI，每一个主要的人工智能参与者都为人工智能安全工作投入了大量资源。像Geoff Hinton、Yoshua Bengio和Elon Musk这样的人工智能偶像，也开始对人工智能安全风险发表看法。 然而，到目前为止，人工智能安全问题仍完全停留在理论层面。现实世界中从未发生过真正的人工智能安全事故（至少没有公开报道过）。 2025年将是改变这种状况的一年，第一起人工智能安全事件会是什么样的呢？ 明确地说，它不会涉及终结者式的杀手机器人，它很可能不会对人类造成任何伤害。 也许人工智能模型会试图在另一台服务器上秘密创建自己的副本，以保存自己（称为自我过滤）。 又也许人工智能模型会得出这样的结论：**为了最好地推进它被赋予的目标，它需要向人类隐瞒自己真实的能力，故意在性能评估中表现低调，规避更严格的审查**。 这些例子并非牵强附会。阿波罗研究公司本月早些时候发表的重要实验表明，在特定的提示下，当今的前沿模型能够做出这种欺骗行为。 同样，《人类学》最近的研究也表明，LLMs具有令人不安的“伪对齐”能力。  我们预计，这起首例人工智能安全事件将在造成任何实际伤害之前被发现并消除。但对于人工智能界和整个社会来说，这将是一个大开眼界的时刻。 它将明确一件事：在人类面临来自无所不能的人工智能的生存威胁之前，我们需要接受一个更平凡的现实：**我们现在与另一种形式的智能共享我们的世界，这种智能有时可能是任性的、不可预测的和欺骗性的**。