于轰然成势处，见万象归一。2025年12月3日，“轰然成势，万象归一”2025甲子引力年终盛典在北京举办。本次大会共吸引了2000+人次到场参会。会上，70多位科技行业重要嘉宾，从算法创新、基础设施架构、具身系统等核心技术，到开源生态、产业落地、资本流向等方面，带来了系统性的最新分享与深刻洞见。大会开场，甲子光年创始人&CEO张一甲发表了《轰然成势，万象归一：2025人工智能产业30条判断》报告。报告指出，人工智能的发展已越过临界点，其能量积蓄正“轰然成势”，推动产业进入以“默认式AI”为底层逻辑的新阶段。报告的30条判断旨在穿透技术、产品、产业及社会层面的复杂流变，揭示智能革命从爆发到“万象归一”新秩序形成的完整图景与未来路径。甲子光年创始人&CEO张一甲此外，大会还设置两场巅峰对话和三大专场。与会嘉宾共同探讨了AI从技术爆发到产业落地的演进路径，以及在“默认式AI”时代下，企业如何穿越周期，寻找新的增长极。一直以来，「甲子光年」深耕硬科技、智能制造以及数字化转型，跟踪产业发展最新动态，独立输出有价值的产业观点。为了表彰推动中国科技产业发展的先锋，在大会最后的颁奖典礼环节，「甲子光年」现场发布【甲子100榜单】【甲子Cool Vendor榜单】【科技产业投资榜单】，记录下2025年中国科技界那些最亮眼的企业与个人，并对行业格局和未来开启新展望。（篇幅所限，本文只摘取大会当天精华部分。各环节实录内容均会陆续在「甲子光年」官方渠道陆续发布，敬请期待）
1.轰然成势，万象归一：2025人工智能产业30条判断
在2025甲子引力年终盛典的开幕式上，甲子光年创始人&CEO张一甲发表了《2025年人工智能产业30条判断》报告（点击阅读报告全文）。甲子光年创始人&CEO张一甲张一甲以“轰然成势，万象归一”八个字为产业现状定调。当前AI的发展已从单点突破演变为复杂系统的能量耦合，模型、算力、数据与应用正融合为统一的经济基础，智能革命正式从爆发期走向秩序建立期。回顾产业历程，张一甲指出，继2023年的“惊讶”与2024年的“商业拷问”之后，2025年行业正式进入“默认式AI”（Default AI）阶段。所谓“默认式AI”，是指无需用户主动选择，默认开启的人工智能形态，具有非选择性、低感知、系统绑定三大特征。“AI不再只是工具或伙伴，而是成为了世界的底层逻辑。”张一甲强调，当关闭AI成为例外时，意味着它已像互联网一样深度嵌入社会结构。基于此，张一甲从技术、产品、产业、社会四个维度发布了30条核心判断。在技术维度 ，“性价比”叙事取代了“参数规模”竞赛，竞争核心转向“每单位智能成本”的极致优化。同时，AI记忆机制迎来质变，学会“回忆与遗忘”成为通向高阶智能的关键。产品形态走向“无头化”，软件被拆解为API供智能体直接调用。“最好的UI是忘记UI”，交互方式正经历从聊天框走向“无形代理”的静默革命，AI将隐形于业务流中成为第一调度实体。产业端分化清晰：B端竞逐“自动化中枢”，致力于重构工作流；C端争夺“超级入口”，独立应用生存艰难。同时，具身智能迎来应用拐点，推动制造业向“轻设计、轻试错”模式转型。但社会层面隐忧也在浮现，就业市场两极分化加剧，资深人才稳固而初级岗位面临危机。此外，过度依赖AI引发的“认知负债”及“自动越狱”等新型威胁，要求安全机制必须从“打补丁”走向“原生设计”。报告尾声，张一甲抛出了一个发人深省的命题——“智能的诅咒”。当全自动化的经济系统不再依赖人类劳动，人类是否面临被“省略”的风险？对此，她呼吁重写激励机制，构建真正“以人为本的AI”。“如果说工业革命放大了人类的力量，AGI则应当放大人类的价值。”张一甲总结道，未来的核心考题不再是“如何让机器更聪明”，而是“如何让聪明的机器继续需要人”
2.探寻智能本质，决胜产业下半场
甲子光年的报告为产业指明了宏观方向，而随后的两场巅峰对话，则分别从“学术本源”与“商业落地”两个维度，揭示了AI行业的行路之难与解决之道。在第一场巅峰对话环节，甲子光年创始人&CEO 张一甲与清华大学电子工程系教授、系主任、国家自然科学基金杰青、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉，北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬，以及北京智源人工智能研究院院长王仲远，围绕《AI这一年：借假修真还是去伪存真？》这一主题展开精彩对话。汪玉重点关注了算力受限下的中国路径与系统优化问题。他指出，今年DeepSeek的成功展示了强化学习提升生产力与跨层次优化的巨大潜力。面对中美算力基础设施的差异，他强调中国不能单纯依赖规模扩张，而必须在有限算力下进行从算法、软件、芯片到制造的垂直协同优化，以实现能力反超。汪玉提出，真正大规模的强化学习与传统的训练有巨大区别。强化学习的每一次交互是不确定的，这对系统层面的优化提出了极高要求，必须通过软硬协同来支撑算法的持续迭代清华大学电子工程系教授、系主任、国家自然科学基金杰青、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉董彬则从数学与推理的视角切入，认为今年大模型在多模态推理能力上取得了显著突破，尤其是在数学与代码等形式科学领域。针对“强化学习导致模型狭隘”的争议，董彬直言：“这不是强化学习的锅，而是大家没有做对。”他认为，目前业界主要以结果为导向，缺乏对过程的监督，若能完善过程监督，强化学习仍是通往AGI的重要手段。此外董彬认为，AI的下半场就是要人工智能开始体验物理世界，这样才能把语言和符号的认知与自然界形成对应，才有机会产生真正意义的智能。北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬而王仲远基于“第一性原理”对技术演进做出了判断。他认为，大语言模型已步入成熟期，而多模态技术与世界模型是当下的核心突破点。在王仲远的观点中，“越简洁的架构，生命力越强”。他推崇用统一的自回归架构来压缩多模态数据，而非复杂的工程堆砌。对于未来，他强调智源研究院正从“悟道”迈向“悟界”，在不确定性中寻找确定性，即AI将加速从数字世界迈向物理世界，解决实际物理问题，并坚信AGI有望在五年内初步实现。北京智源人工智能研究院院长王仲远如果说第一场对话聚焦于学术与底层的“真伪”之辨，那么第二场巅峰对话则转向了产业与落地的实战抉择。围绕《当AI走进Second Half》这一主题，面壁智能联合创始人&CEO李大海、云知声创始人&CEO黄伟、昆仑万维董事长兼CEO方汉，以及它石智航创始人兼CEO陈亦伦，分享了各自在产业下半场的“生存法则”。嘉宾们对“下半场”的定义各具洞见。黄伟形象地将当下状态比作“勤工俭学”：“行业不能等拿到AGI毕业证才找工作，必须一边读书（研发）一边工作（落地）。”云知声创始人&CEO黄伟在落地策略上，方汉总结了B端与C端的本质差异：“B端对效率敏感，C端对成本与情感敏感。”他指出，AI正在B端取代如券商行研等初级脑力劳动，而在C端，AI社交因“无门槛、无风险”的特质意外成为了内向人群的福音。昆仑万维董事长兼CEO方汉李大海则强调了“双向奔赴”的逻辑，应用形态正从直接服务用户转向服务Agent。他指出，当AI不再只追求模型刷榜的惊艳，而是真正落地为可信赖的“硅基同事”，我们才真正走进AI的下半场。面壁智能联合创始人&CEO李大海陈亦伦从具身智能视角指出，“硬件正在为AI而生”，现在的机器人设计首先考虑的是计算流与AI驱动的便利性。面对泛化性难题，陈亦伦提出可参考“影子模式解法，让训练数据无限逼近真实部