《麻省理工科技评论》评出“年度AI热词”，透过这些关键词，了解2025年AI如何深刻地改变我们的世界。1 / 氛围编程由安德烈·卡帕西提出的“氛围编程”，不再强调语法与实现，而是目标、体验与直觉：人用自然语言描述“想要什么”，AI负责把它变成代码，并在对话中不断迭代。2 / 推理模型自OpenAI 推出 o1、o3系列后，DeepSeek等迅速跟进，多步拆解、链式思考被系统性引入主流模型。它们在数学和编程竞赛中逼近甚至超越顶尖人类水平，也再次引发一个老问题：AI 究竟是在“推理”，还是在更复杂地“拟合”？3 / 世界模型语言模型擅长说话，却未必理解世界。为弥补这一缺口，研究重心转向世界模型：让AI学习因果、物理与时间演化规律。无论是谷歌DeepMind的Genie 3，李飞飞团队的Marble等等，本质都是让AI在模拟世界中学会“什么会发生、为什么会发生”。4 / 超大规模数据中心算力需求爆炸，催生了专为 AI 而建的超级数据中心。以OpenAI与美国政府推动的“星门”计划为代表，数千亿美元的投入正在改写能源与基础设施版图。但高能耗、有限就业与社区成本，也让算力竞赛首次成为公共议题。5 / 泡沫资本正以前所未有的密度涌入AI。估值高、盈利未明，泡沫质疑从未消失。但与互联网早期不同的是，头部AI公司已有可观收入，并背靠科技巨头，这让泡沫的形态更复杂。6 / 智能体智能体成为最热门、也最模糊的标签。真正能长期自主规划、执行并纠错的系统仍然稀缺，但这并不妨碍几乎所有产品，都在向“智能体”靠拢。7 / 蒸馏DeepSeekR1的成功，让“蒸馏”走到台前：小模型通过学习大模型行为，用更低成本逼近顶级性能。它提醒行业，算力并非唯一答案，算法同样重要。8 / AI垃圾廉价生成内容泛滥，“AI垃圾”成为时代隐喻。这个词的流行，反映的不是技术失败，而是人们对注意力被稀释、真实感被侵蚀的集体焦虑。9 / 物理智能AI在现实世界中行动，仍远比“说话”困难。从机器人到自动驾驶，数据、感知与执行之间的鸿沟依然存在。大量“智能”背后，仍需要人类兜底。10 / GEO当用户直接向AI要答案，搜索逻辑随之改变。生成引擎优化（GEO）取代SEO，内容的价值不再是“排第几”，而是“会不会被 AI 采纳与引用”。
