想了一下，现在 AI 可以做的很好的场景是：编程、搜索&归纳、作图识图。
还不能做好的：创意（产品、商业层面，非设计层面），客服，操作电脑和手机。
瓦白
2025-01-06 00:20:56
总结
IBM 专家预测 AI 未来发展趋势，强调现代编程语言适合人类使用，而 AI 需要类似汇编语言的原生语言，并对 2025 年 AI 技术、智能体、硬件和产品发展进行了深入分析和预测。
摘要
网页内容全面回顾了 IBM 专家对 2024 年 AI 技术发展的分析，并对 2025 年的趋势进行了预测。专家们认为，AI 需要一种原生语言来进行更深层次的计算，而不是现有的人类设计的编程语言。在 AI 模型领域，2024 年见证了大型模型的演进，推理阶段的重心转移，成本结构的变化，以及高质量企业数据的重要性。预测显示，2025 年将有三个关键转折点：开源模型与闭源模型将平分秋色，超级智能体时代即将到来，英伟达在 AI 芯片市场的主导地位将面临前所未有的挑战。
在 AI 硬件方面，尽管英伟达在训练领域仍然占据主导地位，但市场上已经有了一批优秀的竞争者，包括 AMD、英特尔和一些创业公司。推理市场则更加开放，预计将有更多的专用硬件和开源技术的应用。
至于 AI 产品，2024 年确实是开源领域反击的一年，同时也展示了如何在不仅仅增加训练计算成本的情况下继续提高性能。AI 治理也成为了一个关键议题，预计在 2025 年将会有更多的工具和技术出现，以管理和自我反思智能体的行为。
观点
AI 需要一种类似汇编语言的原生语言，以便更高效地进行计算，而不是现有的人类设计的编程语言。
2024 年 AI 模型领域的发展呈现出推理阶段的重心转移、成本结构的变化，以及对高质量企业数据的需求增加。
预计 2025 年将有三个关键转折点：开源模型与闭源模型将平分秋色；超级智能体时代的到来；英伟达在 AI 芯片市场的主导地位将面临挑战。
智能体技术将是未来的核心，将出现更多的协议和标准化努力，以及智能体与企业数据的更好结合。
多模态领域的发展被认为是一个重要的趋势，预计将有更多的进展和应用。
在 AI 硬件方面，尽管英伟达在训练领域仍然占据主导地位，但市场上已经有了一批优秀的竞争者，推理市场则更加开放。
2024 年开源领域在 AI 中的应用反击了闭源模型的主导，展示了如何在不增加成本的情况下提高性能。
AI 治理成为了一个关键议题，预计在 2025 年将会有更多的工具和技术出现，以管理和自我反思智能体的行为。
瓦白
2025-01-06 00:16:27
这篇文章是关于 IBM 八大专家对未来 AI 技术发展的预测。文章从高性能 AI 模型、智能体技术、AI 硬件格局以及年度重磅产品等方面进行了深入探讨。专家们认为，2025 年将是 AI 领域的关键转折点，开源模型与闭源模型将首次平分秋色，超级智能体时代即将到来，英伟达在 AI 芯片市场的主导地位将面临挑战。
在 AI 模型方面，专家指出，模型开发的重心正在从规模转向推理阶段，模型开始学会放慢速度，思考用户的真实需求。同时，成本结构也发生了重大变化，专有模型的成本大幅下降，而较小的模型变得更加高效。专家们预测，未来将出现更适合智能体的原生语言，减少为满足人类需求而设置的语法糖，从而推动编程语言的演变.
在智能体技术方面，2024 年被视为智能体的元年，专家们认为智能体的潜力被低估了，2025 年将迎来超级智能体的时代。智能体之间的交互将成为下一个前沿领域，不同提供商将共同推动智能体市场的发展。专家们还预测，未来可能会出现专门为智能体优化的 Web 4.0，以支持智能体的蓬勃发展.
在 AI 硬件方面，专家们指出，英伟达在训练领域的主导地位仍将保持，但在推理市场将面临更多竞争。新的进入者如 AMD、英特尔等正在积极布局，同时开源标准和框架也在减少对英伟达专有生态系统的依赖。此外，边缘计算和设备内部与外部处理的混合架构将成为未来的重要趋势，推动硬件的普及化和专用化.
想了一下，现在 AI 可以做的很好的场景是：编程、搜索&归纳、作图识图。
还不能做好的：创意（产品、商业层面，非设计层面），客服，操作电脑和手机。
总结
IBM 专家预测 AI 未来发展趋势，强调现代编程语言适合人类使用，而 AI 需要类似汇编语言的原生语言，并对 2025 年 AI 技术、智能体、硬件和产品发展进行了深入分析和预测。
摘要
网页内容全面回顾了 IBM 专家对 2024 年 AI 技术发展的分析，并对 2025 年的趋势进行了预测。专家们认为，AI 需要一种原生语言来进行更深层次的计算，而不是现有的人类设计的编程语言。在 AI 模型领域，2024 年见证了大型模型的演进，推理阶段的重心转移，成本结构的变化，以及高质量企业数据的重要性。预测显示，2025 年将有三个关键转折点：开源模型与闭源模型将平分秋色，超级智能体时代即将到来，英伟达在 AI 芯片市场的主导地位将面临前所未有的挑战。
在智能体（Agent）技术方面，专家们认为智能体是未来的核心，预计将出现更多的协议和标准化努力，以及智能体与企业数据的更好结合。多模态领域的发展也被认为是一个重要的趋势，预计将有更多的进展和应用。
在 AI 硬件方面，尽管英伟达在训练领域仍然占据主导地位，但市场上已经有了一批优秀的竞争者，包括 AMD、英特尔和一些创业公司。推理市场则更加开放，预计将有更多的专用硬件和开源技术的应用。
至于 AI 产品，2024 年确实是开源领域反击的一年，同时也展示了如何在不仅仅增加训练计算成本的情况下继续提高性能。AI 治理也成为了一个关键议题，预计在 2025 年将会有更多的工具和技术出现，以管理和自我反思智能体的行为。
观点
这篇文章是关于 IBM 八大专家对未来 AI 技术发展的预测。文章从高性能 AI 模型、智能体技术、AI 硬件格局以及年度重磅产品等方面进行了深入探讨。专家们认为，2025 年将是 AI 领域的关键转折点，开源模型与闭源模型将首次平分秋色，超级智能体时代即将到来，英伟达在 AI 芯片市场的主导地位将面临挑战。
在 AI 模型方面，专家指出，模型开发的重心正在从规模转向推理阶段，模型开始学会放慢速度，思考用户的真实需求。同时，成本结构也发生了重大变化，专有模型的成本大幅下降，而较小的模型变得更加高效。专家们预测，未来将出现更适合智能体的原生语言，减少为满足人类需求而设置的语法糖，从而推动编程语言的演变.
在智能体技术方面，2024 年被视为智能体的元年，专家们认为智能体的潜力被低估了，2025 年将迎来超级智能体的时代。智能体之间的交互将成为下一个前沿领域，不同提供商将共同推动智能体市场的发展。专家们还预测，未来可能会出现专门为智能体优化的 Web 4.0，以支持智能体的蓬勃发展.
在 AI 硬件方面，专家们指出，英伟达在训练领域的主导地位仍将保持，但在推理市场将面临更多竞争。新的进入者如 AMD、英特尔等正在积极布局，同时开源标准和框架也在减少对英伟达专有生态系统的依赖。此外，边缘计算和设备内部与外部处理的混合架构将成为未来的重要趋势，推动硬件的普及化和专用化.
在产品发布方面，2024 年见证了众多令人震惊的产品发布，如 IBM 的 Granite 3.0 模型系列和 OpenAI 的 GPT 4.0 系列。专家们认为，未来将更加关注模型之上的技术栈和开发者框架的协同效应，以及如何在推理阶段投入更多资源以提升性能.