2025 年，AI 领域的发展令人目不暇接，一系列新概念不断涌现并重塑着行业格局。《麻省理工科技评论》评出十大年度 AI 热词。 读懂这些词，或许也就读懂了 2025 年我们如何被 AI 改变。

1. 氛围编程

三十年前，苹果联合创始人 史蒂夫 · 乔布斯 提出：每个人都应该学习编程。而今天，编程正在被重新定义。OpenAI 联合创始人安德烈 · 卡帕西所提出的 " 氛围编程（Vibe Coding）"，它不是一种新语言，而是一种新方式：人只需用自然语言表达目标和逻辑，具体代码由 AI 自动完成。

在氛围编程中，开发者只需要告诉 AI：想做一个什么样的应用、需要哪些功能、整体的体验应该是什么感觉；AI 则负责生成代码、调整细节，并在反复对话中不断迭代。

2. 推理模型

2025 年，" 推理 " 被反复提及，逐渐成为 AI 讨论中的核心词汇。这一热度背后，对应的是推理模型的崛起：这类大语言模型通过多步拆解与连续推演，开始处理更复杂的问题。

自 OpenAI 发布 o1 和 o3 系列推理模型后，DeepSeek 迅速跟进。如今，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到了顶尖人类专家水平。但关于 AI 是否真正具备 " 推理 " 能力，也再度引发了人们对智能本质的思考。

3. 世界模型

大语言模型很会 " 说话 "，却并不真正理解世界。它们能生成流畅的文字，却常常缺乏基本常识，甚至在简单的物理问题上犯错。为弥补这一缺陷，AI 研究正转向一个关键方向——世界模型（World Model）：让 AI 不只学习语言，而是理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，从而判断什么是合理的，并预测接下来会发生什么。

无论是谷歌 DeepMind 的 Genie 3，李飞飞团队的 Marble，还是杨立昆离开 Meta 后专注的新研究方向，本质上都在通过预测视频演化或构建虚拟环境，让 AI 在模拟与试错中掌握世界运转的基本规律。

4. 超大规模数据中心

随着 AI 对算力的需求激增，科技巨头们正以前所未有的规模，建设专门为 AI 服务的 " 超级数据中心 "。例如，OpenAI 与美国政府合作推动的 " 星门 " 项目，计划投入 5000 亿美元，在全美建设史上最大规模的数据中心网络。

然而，这些庞然大物的背后也引发了诸多社会忧虑：它们惊人的能耗可能推高当地居民的电费，短期内难以完全依赖清洁能源，且能为社区创造的长期就业岗位有限。这正在成为技术狂奔与民生利益之间一个日益突出的矛盾点。

5. 泡沫

目前，AI 正在成为资本最拥挤的赛道之一。以 OpenAI、Anthropic 为代表的公司估值持续攀升，但现实是，多数仍处于高投入、尚未建立稳定盈利模式的阶段。投资人押注的是 AI 将开启下一轮财富浪潮，但这项技术最终能释放多大的现实价值，仍有待时间验证。

不过，和当年的互联网泡沫相比，如今顶尖的 AI 公司收入增长迅猛，并且背后站着微软、谷歌这样资金雄厚、实力强劲的科技巨头，这为它们提供了稳定支撑。

6. 智能体

" 智能体 " 可能是眼下 AI 圈里最火也最说不清的概念了。虽然各家都在宣传自家 AI 能像 " 智能助手 " 一样自主完成任务，但到底什么才算真正的智能体行为，整个行业还没有统一的标准。即使现在的 AI 还难以在复杂多变的环境中稳定、可靠地工作，这并不妨碍 " 智能体 " 成为产品宣传中最热门的标签之一。

7. 蒸馏

2025 年年初，DeepSeek 发布的 R1 模型向我们展示了 " 蒸馏 " 技术的巧妙之处。它让小模型学习大模型的精髓，用极低的成本就实现了接近顶级模型的性能。这让行业看到，打造强大的 AI 模型，未必只能靠堆砌昂贵的算力。高效的算法设计，同样能带来新的可能。

8. AI 垃圾

"AI 垃圾 " 已成为公众熟知的词汇，特指为博流量而批量产生的劣质 AI 内容。如今，" 垃圾 " 更演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质、空洞乏味的事物，如 " 工作垃圾 "、" 社交垃圾 "。这背后，折射出人们对 AI 时代内容质量与真实性的普遍反思。

9. 物理智能

相比语言和推理能力，AI 在现实世界中的行动能力仍是很大的短板。虽然现在机器人在特定任务上学习更快了，自动驾驶的模拟也越做越逼真，但不少打着 " 智能家庭助手 " 旗号的产品，其实背后还得靠人远程操控。

为了提升这种能力，已经有机器人公司开始花钱向普通人征集做家务的视频。这正说明，要想让 AI 真正理解并适应我们生活的物理世界，仍然前路漫长。

10. GEO

随着 AI 越来越多地直接给出答案，人们获取信息的方式正在发生改变。传统的搜索引擎优化（SEO），正在让位于一种新的玩法——生成引擎优化（GEO）。

过去，品牌和内容创作者拼的是网页在搜索结果中的排名；而现在，问题变成了：当用户直接问 AI 一个问题时，AI 给出的那段答案里，会不会提到你的品牌、你的观点，甚至引用你的内容。在这种规则下，内容提供者要么学会被 AI 引用和吸收，要么就可能逐渐从视野中消失。