NFPromptは、デジタルクリエイティビティのためのAI駆動型Web3プラットフォームであり、国際的なテック企業AlibabaのWenおよびQwenプロジェクトと提携しています。このパートナーシップは、消費者生成コンテンツの向上と、Web3の分野全体でのAI主導のクリエイティビティの促進に焦点を当てています。NFPromptの公式Xによると

Meta 執行長祖克柏已指示公司放棄「全面開源」人工智慧長期策略，未來最先進 AI 模型將採取收費模式。據多位知情人士透露，Meta 開發的下一代大型語言模型（內部代號「Avocado」），正以阿里巴巴旗下通義千問（Qwen）系列開源模型作為基礎微調。祖克柏明確表示，Meta 必須優先追求「超級智慧」而非堅持完全開源。

最新の市場情報によると、MetaのCEOザッカーバーグは正式に同社に「全面オープンソース」人工知能の長期戦略を放棄するよう指示しました。今後、最先端のAIモデルは無料公開ではなく、料金を徴収する方式を採用します。

深潮 TechFlow のニュースによると、12 月 10 日、数十億ドルを投入してテクノロジー史上最も高価なチームを数ヶ月間構築した後、Meta のCEOザッカーバーグは日常の研究開発に深く関与し、企業戦略を直接収益化可能な人工知能モデルへとシフトさせています。関係者によると、「Avocado」というコードネームの新モデルは2026年春にリリースされる予定で、クローズドソース形式（Metaが厳格に管理し、外部に販売アクセスを提供する形）で展開される可能性があります。この動きは、Metaが長らく推進してきたオープンソース路線から大きく逸脱するものです。ザッカーバーグは、「TBD Lab」と呼ばれるコアチームに多くの時間を投入しており、このチームは「Avocado」の訓練において、GoogleのGemma、OpenAIのgpt-oss、AlibabaのQwenを含むサードパーティのモデルも統合しています。同時に、Metaはリソース配分を大幅に調整し、削

Asterは70人の人間トレーダーと30のAIモデルを招き、トレーディングコンペティションを開催します。各参加者は1万ドルの資金をスタートし、賞金プールは20万ドルです。コンペは12月9日から12月23日まで、Asterのイベントページ上でリアルタイム配信されます。現在の1位は著名なトレーダーの熬鷹資本で、1日でポジションを3倍に増やしました。統計によると、人間トレーダーは常にトップ20に入っていますが、同時に最もパフォーマンスが悪い20名も占めています。AIは中位から後位に集中しています。 AIトレーダーの中では、阿里巴巴傘下の千問Qwen (極為保守版)が618ドルの利益を出し、リーダーを走っています。Ernie 4.5 激進版、Gemini 3 激進版、Claude Sonnet 4.5の各バージョンは、取引成績が最も悪いモデルです。

OpenRouterの「2025年AI現状レポート」によると、AIはエージェント推論時代に突入しており、ユーザーはもはやAIを単なるチャットボットとは見なさず、複雑な問題を解決できる存在として認識している。中国のオープンソースモデルであるQwenは、急速なイテレーションと比較的少ないコンテンツフィルタリングにより、グローバル市場で主要な力となっている。データによると、ロールプレイがAI利用の主要なシナリオとなっており、ユーザーによるオープンソースモデルへの嗜好と深い感情的なつながりが示されている。

中国本土の ChatGPT 競争相手であるアリババ傘下の Qwen AI はリップル（XRP）、カルダノ（ADA）、そして DOGE の最近の見通しに対して慎重な姿勢を示しています。しかし、Qwen AI の予測モデルによると、楽観的なシナリオでは XRP は 10 ドルに達する可能性があり、ADA は 2026 年初めまでに 8 ドルに達する可能性があり、DOGE はさらなる可能性として 2 ドルに達する可能性があります。

原文タイトル：《新しいAI取引大会がやってくる、美株のメインステージでGemini 3 Proが力を入れる》 原著者: David オリジナルソース: 転載:マーズファイナンス 10月のAIコイン炒めコンテストを覚えていますか？ アリババの Qwen 3 Max は2週間で22%の利益を上げたが、OpenAIのGPT-5 は63%の損失を出した。世界のトップ6の大規模モデルがそれぞれ1万ドルを持って暗号市場で戦った結果、明確な勝敗が現れた： 中国モデルが江湖に君臨し、アメリカモデルは全線崩壊。（編者注：詳細は、《六大 AI「トレーダー」十日対決：誰が「情報差なし」の市場で生き残れるのか？》、《アリ Qwen3 最後の瞬間に DeepSeek を逆転、AI 暗号通貨大会での究極の逆転劇》を参照してください。） 先の

デビッド、ディープタイドテックフロー 10月のAIコイントレーディングコンテストを覚えていますか？ アリババのQwen 3 Maxは2週間で22%の利益を上げたが、OpenAIのGPT-5は63%の損失を出した。世界のトップ6の大規模モデルがそれぞれ1万ドルを持って暗号市場で競り合った結果、明確な対決が見られた。 中国モデルは江湖を笑い飛ばし、アメリカモデルは全線崩壊した。 前回のイベントが終了したばかりで、新しい Alpha Arena Season 1.5 が始まります。

著者: Yao & Thinking & Pds 編集: 77 バックグラウンド AI大モデルの実取引コンペティションが加熱するにつれて、ますます多くの暗号コミュニティや開発者がAI駆動の自動取引を試み、さまざまなオープンソースのソリューションが迅速に使用されています。しかし、これらのプロジェクトには多くの安全上のリスクが存在します。 NOFX AIは、DeepSeek/Qwen AIに基づくオープンソースの暗号通貨先物自動取引システムで、Binance、Hyperliquid、Aster DEXなどの取引所をサポートしています。SlowMistのセキュリティチームは、@Endlessss20から提供された初期情報を受け取り、このシステムが取引所のAPIキーを引き起こす可能性があると疑っています。

火星财经の報道によると、Slow Mistセキュリティチームは最近、DeepSeek/Qwenに基づくオープンソースの自動化先物取引システムNOFX AIを分析し、いくつかの深刻な認証の脆弱性を発見しました。システムはデフォルト設定で「ゼロ認証」モードが存在し、管理者モードが直接有効化されているため、すべてのリクエストは検証なしで通過でき、攻撃者は/api/exchangesにアクセスして完全なAPI秘密鍵と秘密鍵を取得できます。「認証が必要」モードではJWTが追加されましたが、デフォルトのjwt\_secretは依然として存在し、環境変数が設定されていない場合はデフォルトの秘密鍵に戻ります。さらに、このモードでは敏感なフィールドが原始的なJSON形式で出力され、トークンが偽造または盗まれた場合、同様に秘密鍵が漏洩する可能性があります。Slow Mistは、現在までに千を超える公開デプロイインスタンスが脆弱な設定で使用されていることを確認しており、Binanceと連携しています。

アリババ傘下のアリクラウドが全能AIアプリ「千問 (Qwen)」を正式に発表し、全面無料で生活と仕事を一括で提供することを打ち出しています。このアプリは、中国におけるAIスタートアップに挑戦するだけでなく、OpenAIやAnthropicを筆頭とするサブスクリプション型ビジネスモデルにも直接挑戦しています。専門家は、アリが無料戦略でトラフィックとフィードバックを得ることで、AIモデルの進化速度が大幅に向上する可能性があると指摘しています。 アリババがオールインワンの無料AIを構築：千問が正式にローンチ アリババグループは、全方位のAIアプリケーション「千問」のパブリックベータ版が正式にローンチされたことを発表し、ウェブ版とPC版も同時に提供されます。「通義千問」というアリババクラウドのオープンソースモデルに基づいており、何でもできる個人AIアシスタントとして位置付けられています。 千問は、通信チャット、地図ナビゲーション、配達、チケット予約、ショッピング、学習などのサービスを順次統合する予定で、ユーザーの日常生活の一部になることを目指しています。

NOFX AIは、DeepSeek/Qwen AIに基づいて構築されたオープンソースの自動取引システムです。SlowMistが脆弱性を発見した後、深刻なセキュリティ危機に直面しています。それは取引所のAPIキーや秘密鍵を露出させる可能性があります。この問題は、Binance、Hyperliquidなどの主要な取引所のユーザーに影響を及ぼしています。

深潮 TechFlow のニュースによると、11月11日、公式のソーシャルメディアによると、火币HTXの「ハンターAI シーズン2・リアルAIトレードコンテスト」の最初の試合が昨日終了し、AI陣営が130点対0点の圧倒的得点差で人間陣営を破り、好スタートを切った。Qwenは502.61Uの成績で優勝し、ChatGPTとDeepSeekが2位と3位に入り、AI陣営の合計得点は130点だった。人間陣営は0点で惨敗した。 今夜20:00に第二戦「人類復讐戦」が開幕予定である。本ラウンドでは、人類側はWeb3のホットバ、ナカ、ムバイの3人の新鋭トレーダーを派遣し、AIの三巨頭DeepSeek、ChatGPT、Qwenと対戦する。試合は実盤ライブ配信形式で行われ、観客はHTX Liveでリアルタイムに観戦でき、@HuobiGlobalのX（旧Twitter）コメントも利用可能だ。

ウー氏は、nof1の創設者であるJay Aがツイートで、Alpha Arenaシーズン1の競技が今朝正式に終了したことを報告しました。Qwen 3 MAXは最後の瞬間にDeepseek Chat V3.1を逆転し、最終的に最も利益を上げたAIモデルとなりました。次のシーズン（シーズン1.5）では、様々なプロンプトとモデルインスタンスを並行してテストする予定で、すぐに新たな競技が開始される見込みです。

11月初、火币HTXが発起した重厚なテーマ大会「AIハンティング計画：人間の尊厳を守る戦い」が正式に幕を下ろしました。三回にわたる頂上決戦では、人間とAI陣営のトップトレーダーたちが同じ舞台で知恵と戦略の博弈を繰り広げました。最終戦の報告が発表されると、この「人間 VS アルゴリズム」の世紀の戦いも高潮と終息を迎えました。 シーン1:AIが僅差で勝利し、人間が鮮烈なデビューを飾る 大会の初戦が始まり、全体の注目を集めた。AI選手は精密な戦略モデルを駆使して先に優位を獲得し、人間陣営の代表「大表哥」が530.72 USDTの成績で単試合のチャンピオンに輝いた。AI選手のChatGPT、Qwen、DeepSeekがその後に続き、口座残高はいずれも490 USDTを超えている。 前三名中AI選手占兩席，判AI陣營勝。この戦は「人類にはまだ戦う力がある」ことを示しています。数

アリババ傘下のChatGPTのQwen3-MAX AIが予測したところによると、SOLは年末までに800ドルから1200ドルに上昇する可能性があり、XRPの価格は8ドルから12ドルに上昇する可能性があり、ADAは11月に5ドルに達する可能性があると示されています。強気な別の暗号資産のパフォーマンスは、新たなブル・マーケットの特徴となるでしょう。

市場が回復し始める中、資金が金からリスク資産に流入し、XRPは再び個人投資家の注目を集めています。Alpha Arenaの取引競技で優れたパフォーマンスを示したQwen AIは、XRPの今後3か月の動向について非常に楽観的な予測を立てており、目標範囲は3.80ドルから4.20ドルに設定されています。この予測は、XRPの強力な技術的サポート、間もなく決定が下されるETFのウィンドウ、トランプ政権下での規制の明確化の改善、そして第4四半期の市場の季節的な爆発といったマクロの有利な情報に基づいています。Qwen AIは、2.85ドルの重要な抵抗レベルをきれいに突破できれば、XRPは2026年1月までに45％から60％の上昇を実現する可能性があると考えています。

市場が金からリスク資産へと復活する中、XRP は依然として個人投資家のお気に入りです。アリババ傘下の Qwen AI が Alpha Arena トレーディングコンペティションで素晴らしいパフォーマンスを見せた後、XRP の価格予測がフォローを引き起こしました。Qwen AI は XRP が 2026 年初頭までに 45% から 60% 上昇し、目標価格帯は 3.80 から 4.20 ドルになると予測しています。

AI Qwen、アリババのフラッグシップ大規模言語モデル(LLM)シリーズは、オープンソースとして急速に普及しており、人工知能アプリケーションにおける革新を推進しています。

アリババ人工知能研究所 Qwen デプスリサーチが重大なアップデートを発表し、複雑な検索を即座にウェブページやポッドキャストに変換できるようになりました。この新機能により、Qwen AIは ChatGPT、DeepSeek、Claude などのソリューションに対する強力で無料の代替手段となります。テストでは、Qwen AIは引用のデプスと正確性の両方で競合他社を上回っています。

アリババのフラッグシップモデル Qwen AI は、わずか 9 日間で初期資本を 10,000 米ドルから 20,776 米ドルに上昇させ、西洋のモデルを超える成長を遂げました。現在、Qwen AI は価格予測を発表し、XRP は 11 月に 6.50 米ドルに急騰する可能性があり、DOGE は 1.20 米ドルに達し、SOL は 133% 上昇して 700 米ドルに達する見込みです。

Flock.ioは中国大人国際と覚書を締結し、Flockを戦略トークン備蓄に組み込み、プライバシーAIの能力を消費製造および衣料品サプライチェーンに拡張し、デジタル資産と実体ビジネスの協調を促進します。これまでに、Flockは国連開発計画およびアリQwenとの協力関係を築いています。

市場全体は引き続きプルバックし、AIゾーンも免れませんでした。主要取引トークンである$VIRTUALと$TAOはわずかに下落し、一方で$WAIは好調に推移しました。MyShellはハッカソンイベントを開催し、創作参加の熱を高めています。AriaAIはBinance Alphaで開始され、AIゲームの発展を促進します。同時に、DeepSeek、NVIDIA、Qwenは新しいモデルを発表し、技術のイテレーションが加速しています。

概要 アリババクラウドのQwenチームは、セマンティックおよび外観編集を組み合わせた最先端の画像編集モデルQwen-Image-Editを発表しました。このモデルは、正確なバイリンガルテキストの修正を行い、創造的かつ実用的なアプリケーションのための高度な機能を提供します。 アリババクラウドのQwenチームは

DeAIトレーニングプラットフォームFlockは、アリババクラウドのQwen大言語モデルと協力を展開し、Web2 AIがWeb3 AIへの初の統合協力を積極的に開始したことを示しています。Web3 AIは、算力、データプライバシーなどの問題を解決するためにWeb2 AIと補完し合う必要があります。FlockはAI連邦学習と分散技術を利用してプライバシーの問題を解決し、Qwenは高性能でローカルにデプロイ可能な大言語モデルを提供します。彼らの協力は意義深く、異なるAI分野の協力の可能性を示し、Web3 AIの発展を促進する方向性を示しています。

Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォーム@flock_ioとアリババクラウドの@Alibaba_Qwenが協力を発表し、Web2AIとWeb3AIの間の協力の先例を打ち破りました。この協力は、Web3AIがWeb2AIと補完し合うエコロジーを見つけ、中央集権的AIの問題を解決する必要があることを意味します。具体的な協力内容には、人工知能アリーナ、連邦学習連合、月面基地が含まれます。この協力は重要な意味を持ち、Web3AIとWeb2AIの連携を深めることが期待され、新たな発展の原動力をWeb3AIに注入します。

著者: Haotian 昨日、Web3AI分野のDeAiトレーニングプラットフォームFlock.ioは、アリババクラウド傘下のQwen大言語モデルとの提携を公式発表しました。私の記憶が正しければ、これはweb2 AIが初めてweb3 AIとの統合協力を提案したことになるでしょう。Flockは真の意味で外部との接続を実現し、低迷するweb3AI分野に士気を再生させました。さあ、具体的にお話ししましょう： 1)ピン留めしたツイートで説明したように、web3 AI Agentはトークノミクスを通じてエージェントアプリケーションの実装を刺激しようとしており、その一連の競争パラダイムの迅速な展開にも取り組んできましたが、資産発行のFOMOブーム以降、Web3 AIは実用性と革新性の点でweb2AIと比較してほとんど勝ち目がないことに誰もが気づきました。 だからマヌス、MCP、A2Aなど

> web3 AI は、web2 AI と補完的なエコシステムの位置を見つける必要があり、web2 中心化 AI では解決できないコンピューティングパワーの高コスト問題、データプライバシーの問題、垂直シーンモデルの微調整問題などを解決することが求められています。 文:ハオティアン 昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォーム@flock\_ioがアリババクラウド傘下の@Alibaba\_Qwenと提携しました。 大言語モデルが公式にコラボレーションを発表しました。間違っていなければ、これはweb2 AIがweb3 AIに初めて統合コラボレーションを提案したことになります。Flockは真の意味で外部との接続を実現し、低迷と圧力の中でweb3 AIの分野に活気を与えました。さあ、具体的にお話ししましょう: 1）私は固定されたツイートの中で説明しましたが、以前の web3 A

CoinVoice 最新の情報によると、分散化 AI トレーニングプラットフォーム FLock.io は、アリババクラウド傘下のリーディングオープンソース大規模言語モデルシリーズ Qwen との戦略的提携を正式に発表しました。これは、分散化 AI とブロックチェーン技術が主流の AI エコシステムにおいて深い結びつきを築くことを示しています。 本次合作は三つの主要な技術のブレークスルーに焦点を当てています： テクノロジーコンバージェンス:Alibaba Cloud の集中型インフラストラクチャと FLock.io の分散型テクノロジーを組み合わせて、ドメイン固有の汎用 AI モデルを共同開発すると同時に、分散型 AI モデルを中央集権型プラットフォームにシームレスに統合します。 データプライバシー保護：分散型台帳技術とフェデレート学習の組み合わせを探求し、モデルトレーニングにおけるデータプライバシーと主権の問題を解決し、プライベートデータの安全な利用に革新的なソリューションを提供します。 協調的イノベーション：共同研究と技術協力を通じて、より包摂的なものを作り上げる

FLock.io は Alibaba Cloud と提携し、Alibaba Cloud の大規模言語モデル Qwen とクラウドテクノロジーを使用して高度な AI モデルを開発し、AI 分野での研究機会を模索し、分散型 AI イノベーションを促進することを目指しています。

AIは今日次のことを発見しました。1. フェデラル・リザーブのバランスシート縮小の減速が暗号資産の反転を引き起こし、ビットコインが88000ドルを突破。2. Arrum DAOが2.25億ARBのゲームインセンティブプランからの撤資を審議し、管理不善を疑問視。3. Qwenが32Bのマルチモーダル大モデルを発表、性能は72Bバージョンを超える。4. Movement財団:3800万ドルを使ってMOVEトークンを買い戻す。5. By"AIアイドルデビュー"コンテストが発表され、AIエージェントが人間とリアルな接続を持つことが期待される。

Appleは、中国のiPhoneユーザー向けにAI機能を導入するためにAlibabaと提携していると報じられています。このパートナーシップにより、最新のAIモデルであるQwen 2.5-Maxの印象的な性能に支えられ、Alibabaのクラウド収益と株価が向上する可能性があります。Appleは、Alibabaの豊富なユーザーデータを活用してカスタマイズされたAIツールを提供することができるかもしれません。

Qwen 2.5-MaxとDeepSeek V3は、AIソリューションの優位性を競っています。特定のニーズにより適したモデルを決定するために、運用ニーズの分析が必要です。

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**。