a16z是美国硅谷的顶级风险投资机构，其投资名单中包括 Facebook、Twitter、GitHub、Instagram等知名公司。a16z 在AI领域进行了广泛深入的投资布局，如xAI、Mistral AI、Ideogram AI、Freenome等。

时值年末，a16z邀请了50个a16z合作人预测2025。一些有意思的观点提取如下。

AI超级中心

AI竞赛中，计算已经成为关键的国家基础设施。但并不是每个国家都有能力竞争。大规模AI模型的训练和推理需要数千个耗电的GPU——需要充足的能量，进而需要降落在能够有效散热数百兆瓦热量的地方。我将有能力开发、训练和托管自己最先进模型的地方称为AI超级中心。在接下来的5到10年里，我相信一个世界级的AI超级中心将需要发展大约3到6千兆瓦的装机容量才能在前沿AI领域保持一席之地。尽管现在还没有这种规模，但有多个国家——包括美国、中国、日本、新加坡和沙特阿拉伯——正在通过AI基础设施建设来竞相实现这一目标，一次建设100到150兆瓦。各国政府已经开始将AI计算基础设施视为一种战略国家资源，对于保持AI发展的竞争优势至关重要。在未来几年里，我预测通过计算能力、可持续能源和前瞻性政策投资AI的国家将决定世界各地科学和经济进步的未来。

核能复苏

在2025年，我相信我们将看到对核能的需求激增。来自AI数据中心的能源需求将在几十年来首次加速新反应堆的订单。随着AI的进步，美国的能源需求正在飙升。几十年来，电力消费首次上升，扰乱了我们老化的电网，并重新点燃了对新的可靠电源的搜索。渴望清洁和稳定能源的超大规模数据中心已经在恢复退役的核电站，包括宾夕法尼亚州曾经臭名昭著的三英里岛，计划于2028年重新上线。两党势头和基层对清洁能源的支持刺激了对核能的新兴趣。但这不仅仅是关于能源：它是关于确保美国在全球AI竞赛中的领导地位，建立更具弹性的电网，以及面向未来的国家繁荣。【wangxd注：中国也要迅速启动沿海核电建设，应对AI带来的爆炸式能源需求】

小而强大的端侧模型

设备上的AI在未来的一年里，我预计更小的设备上的AI模型将在数量和使用量方面占据主导地位。这一趋势将受到场景以及经济、实用和隐私考虑的推动。智能手机和物联网设备等设备上的即时数据处理和推理将催生新的用户行为和对实时、响应式交互的期望。这种行为转变将得到不断发展的基础设施的支持，软件框架（如TensorFlow Lite或PyTorch Edge）和定制硬件（如谷歌的Edge TPU）都有所发展。尽管大型型号仍可能产生更多收入，但小型型号将在领先的消费者/B2B用户体验中占据领先地位，并将大幅增加其市场份额。

AGI无处不在

到处都能看到AI进入每个应用程序和设备。它不再只是在云中的大型服务器上运行，也可以在小型设备上运行。我们已经学会了如何训练强大的小型LLM和图像模型，这些模型可以在手机、笔记本电脑甚至电器上本地运行。你的文本编辑器将有一个内置的LLM，可以帮助你起草电子邮件，你的相机应用程序可以重新生成你不喜欢的照片部分，或者总结视频中发生的事情。所有这些都将在本地运行，从而实现快速、响应迅速的用户体验。 

AI从Data Collection到Data-in-Action的进步

AI已经被用于从电子邮件、电话、传真等中提取被忽视或未充分利用的数据。如今，数据采集最常用于自动化重复性行政工作。下一个前沿将是AI，它不仅能为人捕获这些数据，还能建议一系列行动。通过这种方式，AI可以成为用户真正的操作系统【wangxd注：驱动行动的决策系统】。通过接受上下文数据（包括内部和外部信号）训练，下一代AI驱动的软件可以成为用户可以决策行动的系统。例如，销售客户主管将能够查看仪表板，告诉他们在哪些账户上花费时间（以及何时）并起草后续消息。类似地，AI可以指导财务分析师如何根据从银行对账单和发票中提取的实时数据构建预测。在未来，随着信任随着时间的推移而建立，我预计许多数据衍生行动将转向完全由AI主导。【wangxd注：从AIGC到AIGA的升级，从content到action的升级】

每个白领都会有一个AI Copilot

我预测2025年将是AI Copilot之年——最终，每个白领角色都将有一个，将他们工作中最痛苦的部分转移出去，让员工腾出时间专注于更有创意或战略性的任务。AI代理可以从任何现有记录系统的上游插入，从不同的来源获取数据，并使用它来简化重复性任务的时间。像11x这样的虚拟销售开发代表（SDR）可以收集潜在客户的所有相关信息并管理初始外展——甚至在现有系统（如CRM）中创建记录之前。这为初创公司提供了一个成熟的机会来处理乏味的、特定于垂直领域的工作流程。数据支持这一点：OpenAI和宾夕法尼亚大学最近的一项研究发现，通过使用LLM，美国大约15%的工人任务可以在相同的质量水平下以更快的速度完成。当整合基于LLM构建的软件和工具时，这一比例增加到所有任务的47%到56%。这只是开始。在未来几年，我们预测一些角色将通过AI代理几乎完全自动化。

未来的工作：跨越硬件-软件鸿沟

在2000年代和2010年代，如果你不编码，你似乎会被甩在后面。计算机科学专业的数量爆炸式增长，而机械工程和电气工程等学位项目相对减少。现在，我们开始看到一个关键的转变，即让AI的最新进展在复杂的硬件环境中可用的工作。在制造业回流的推动下；水处理、商用暖通空调和石油天然气等不那么性感的行业的技术工人大规模退休；以及国防、企业和消费者应用程序自主性的兴起，我们看到了跨越硬件-软件鸿沟的技术学科的复兴。这些是未来的新工作。特别是，我预计到2025年，对电气工程师、控制工程师、机械和机电一体化工程师、制造工程师、射频工程师、工业工程师、测试工程师、质量工程师和各类高技能技术人员/机器人远程操作员的需求将加速增长。未来十年，其中一些行业的增长甚至可能超过“传统”软件工程。机器人来了——必须有人建造、培训和服务它们。

机器人数据收集的下一阶段

许多公司已经在投资大规模机器人数据采集。这些方法可以帮助收集现实世界中通用机器人所需的基础规模数据。然而，一旦我们收集了数十亿或数万亿个机器人数据，接下来会发生什么？Scale AI在自动驾驶热潮期间通过标记数据以进行感知而声名鹊起：在汽车周围绘制盒子并从天空中分割道路【wangxd注：Scale AI是AI数据标注起家的独角兽企业估值140亿美金】。今天，AI的进步产生了新的数据采集形式，不再与模型构建者试图训练的确切政策直接相关。AI一代的繁荣带来了对基准、偏好数据以及安全和红队的新关注——不再简单地标记和收集确切的政策数据，而是向价值链上游移动到更复杂、昂贵和困难的任务。

“AI大脑”之年

我们都会通过短信、电子邮件、推文、浏览历史、TikTok/Reddit评论等方式产生大量的数字排放物。多亏了LLM，我们现在可以将所有这些非结构化数据用于理解你想法和感受的“数字大脑”。这不仅仅是科幻小说。我花了六个月时间将自己的大脑“导出”给ChatGPT，它在帮助我驾驭个人和职业环境方面的出色表现让我大吃一惊。我预计这将有许多场景和应用。将会有帮助你更好地了解自己的应用程序、指导你与他人交流的产品以及让你在工作中更有效的工具。就像法学硕士可以获取大量信息、提取洞察力并总结要点一样，AI驱动的应用程序可以记录我们的想法，就像数字日记一样。随着针对这一目的量身定制的新兴消费产品，我预测未来一年将有更多人开始使用AI作为无限记忆库来指导他们的决策、互动和个人成长。【wangxd注：我个人也有这种需求】

用AI分析定性数据

我们正在走向一场定性数据革命。从历史上看，分析软件一直局限于数字和结构化数据，这只代表了更大故事的一小部分。电子表格对定量任务很有效，但大局来自文字、叙述和非结构化见解。随着 LLM、基于网络的Agent和多模态模型的出现，我们现在可以收集、理解和整合非结构化数据与定量信息，以实现更全面的理解。我预测这种转变将催生一类新的分析工具，将数字与实时外部环境无缝融合。分析的未来不仅仅是数字；它是上下文和动态的。定性和定量数据的融合不仅会增强现有流程，还将成为构建未来大型AI本土公司的战略楔子。

AI原生UI和UX

我相信2025年将是AI原生用户界面和用户体验范式为下一代SaaS公司建立的一年。过去几年一直在训练前沿基础模型并开发能够在生产中使用这些模型的基础设施。我们现在已经达到了技术堆栈的成熟点：公司了解什么是可能的，用户已经习惯了提示模型并与AI支持的非确定性界面进行交互。这意味着我们可以开始尝试与软件交互的全新方式，而这是之前LLM软件所不允许的。未来的用户界面将偏离传统的SaaS工具，人类手动在盒子里输入东西。聊天是第一个实验性界面——现在我预计会有新的、新颖的交互机制。在这个阶段，AI Agent将能够在工作流程中采取直接行动，并且UI将被重新构想。

“Google It”的衰落

搜索垄断将于2025年结束。谷歌控制着约90%的美国搜索，但其控制力正在下滑。其最近的美国反垄断裁决鼓励苹果和其他手机制造商授权替代搜索提供商。不仅仅是法律压力，gen AI正在为搜索而来。ChatGPT每周有2.5亿多活跃用户。答案引擎Perplexity的份额正在增加，环比增长25%以上，并改变了搜索参与形式；他们的查询平均约10个单词，比传统搜索长3倍以上。Claude、Grok、Meta AI、Poe和其他聊天机器人也在分割部分搜索市场。60%的美国消费者在过去30天内使用聊天机器人进行研究或决定购买。为了进行深度工作，专业人士正在利用特定领域的提供商，如Causaly （科学）、Consensus （学术研究）、Harvey （法律）和Hebbia （金融服务）【wangxd注：此类垂直领域AI搜索产品很有意思】。广告和链接在历史上与谷歌的使命一致：组织世界信息并使其普遍可访问和有用。但谷歌变得如此混乱和游戏化，以至于用户需要挖掘结果。用户想要答案和深度。谷歌本身可以提供自己的AI结果，但以牺牲短期利润为代价。谷歌作为一个动词正在被围攻。取代它的竞赛已经开始。