2024年，AI Agent概念在科技巨头间引发激烈竞争，巨额融资涌入，但其作为“后提示词时代”AI应用新范式的潜力与可能存在的泡沫并存。文章深入探讨了Agent成为巨头必争之地的技术和战略原因，并剖析了其作为“高级自动化”而非完全智能体的技术短板和用户体验挑战。最终，文章分析了字节、腾讯、阿里、百度等公司在Agent领域的差异化布局，并指出Agent是AI商业化演进的阶段性跳板，其未来取决于能否在泡沫消退后找到真实场景并创造持续价值。

2025 AICon 北京大会全面展示了人工智能从技术炒作转向实际价值落地的产业化新趋势。腾讯云、硅基流动和极客邦科技发布了九项重磅成果，核心聚焦于构建以高价值数据资产为中心的AI基础设施、通过分级培养体系应对AI Agent技术普及带来的人才挑战，以及指导中国AI应用在全球市场实现商业与文化融合的战略。此次大会标志着AI产业进入了一个更加注重落地、出海和生态协作的新阶段。

美团与阿里巴巴正通过AI数字员工深入服务零售市场，旨在解决行业低线上化率的痛点，并通过智能客服、运营和管理大幅提升效率。这一趋势不仅预示着巨大的市场增长潜力，更引发了关于AI如何重塑就业结构、促成“人机协作”新范式，而非简单取代人类劳动力的深层讨论，尤其是在中低线城市的数字化浪潮中。

一场由“硅兔君”组织的硅谷闭门会议，汇集了来自Google、Meta、Apple等巨头的核心AI专家，深入探讨了大模型投资的未来方向。会议揭示多模态AI是必然趋势，但商业化面临推理成本挑战，需借助模型压缩技术实现效率突破。AI投资逻辑正从模型本身转向基础设施和垂直应用。此外，专家们还分析了中美AI竞争的战略差异，指出美国擅长底层创新，中国则强于大规模市场应用。

曾一度冲刺通用大模型的AI公司出门问问，在承认基础模型研发的巨大投入难以承受后，将其战略重点转向AI硬件，推出了智能录音产品TicNote。尽管TicNote被定位为“Agentic AI硬件”，但其形态和功能与海外已成功的Plaud Note高度相似，显示了公司试图通过利用国内外信息差和强化软件服务能力，在垂直细分市场寻求商业突破的务实策略。

极客邦科技在AICon 2025大会上发布了AGICamp社区，旨在解决AI应用“难发现、缺反馈”的行业痛点，为开发者和用户提供一个高效连接与深度互动的平台。该社区聚焦“好用的AI应用”，通过严格审核确保质量，并依托极客邦生态系统提供全方位支持，以期构建一个开放、共创且“有烟火气”的AI应用生态，推动AI技术更好地融入日常生活与工作。

蚂蚁集团正式启动2025“蚂蚁InTech奖”，旨在通过公益性科研资金支持，助力青年学者和博士生在通用人工智能（AGI）、具身智能、数字医学以及数据处理与安全隐私等四大前沿领域取得突破。此举不仅是蚂蚁集团深耕核心AI技术的战略布局，也体现了其对中国AI人才培养生态的长期投入和对技术伦理社会影响的审慎考量，旨在塑造负责任的未来智能时代。

中国AI视频生成企业在海外市场取得了意想不到的成功，逆转了此前业内对该赛道的普遍看衰。这些公司通过满足审美驱动的需求、利用成本优化形成的价格优势，并在TikTok等社交媒体上成功进行病毒式营销，实现了显著的营收增长。尽管市场仍有创业机会，但行业竞争加剧和融资相对不足，使得现有玩家必须加速实现自我造血以应对未来的挑战。

据彭博社报道，苹果公司正考虑引入OpenAI的ChatGPT或Anthropic的Claude等第三方大语言模型来提升Siri的智能，这标志着苹果在AI战略上的一次重大调整。此举旨在迅速弥补Siri在生成式AI领域的不足，尽管苹果坚持将模型部署在其私有云上以保障用户隐私，但这也引发了内部团队的士气问题和对自研路径的质疑，体现了苹果在技术主权、成本与市场竞争力之间的复杂权衡。

中国大模型市场正经历新一轮洗牌，DeepSeek的崛起重塑了竞争格局。Kimi与Minimax作为昔日“六小龙”的代表，近期通过发布Kimi-Researcher深度研究Agent和Minimax-M1推理模型，试图在技术深度和产品应用上实现突破，争夺“下一个DeepSeek”的市场心智。它们在长文本、MoE架构和Agent应用上的差异化策略，预示着AI下半场竞争已从参数比拼转向对垂直场景的渗透和用户认知的占领，而团队的技术前瞻性成为核心竞争力。

Iconiq Capital的最新报告揭示，尽管企业对AI研发投入巨大，并积极构建智能体与应用，但内部员工对公司提供AI工具的实际使用率却远低于预期。这表明AI落地不仅是技术问题，更面临人才招募、成本控制、ROI衡量以及员工采纳等深层挑战，亟需企业优化战略、创新商业模式以充分释放AI潜力。

中国海洋大学张树刚副教授团队在AI蛋白质智能计算领域取得显著进展，其研究涵盖结构预测、功能注释、交互识别和按需设计四大核心任务。通过创新性地利用AI模型（包括AlphaFold及其自研方法）解决传统生物学挑战，团队不仅加速了药物发现过程，更致力于构建从原子到器官的复杂生命系统多尺度模拟体系，预示着AI在生命科学研究中更广阔的未来应用与深远影响。