大模型堆到天花板，Agent 激烈竞争

2025 年，AI 行业表面上依旧喧闹： 新模型、新 Agent、新概念层出不穷。

但如果你把视线从发布会、榜单和融资新闻上移开，会发现一个更重要的变化正在发生——行业评判标准正在整体迁移。

过去问的是：

谁的模型更大？谁的参数更多？谁的榜单更靠前？

现在越来越多人开始问：

这个东西，能不能稳定跑在真实系统里？

一、大模型还在进化，但已经不靠“震撼”取胜了

过去两年，大模型的主旋律是 Scaling： 堆参数、堆算力、堆数据，用规模换能力。

但到 2025 年，一个明显信号是：模型确实变强了，却很少再让人“被震到”。

真正的变化，不在训练阶段，而在使用阶段。

越来越多的工程实践表明：

• 多步推理的稳定性在提升
• 模型对复杂指令的“跑偏率”在下降
• 不再依赖极端 Prompt，也能完成完整任务链

这并不是模型突然“更聪明”， 而是模型开始被系统能力托住了。

记忆管理、工具调用、推理结构、执行编排，正在成为模型能力上限的一部分。

一句话总结就是：

模型正在从“单次输出能力”，进化为“可持续运行能力”。

二、Agent 不再是 PPT，而是一种新软件形态

如果说 2024 年的 Agent 更像演示视频， 那么 2025 年，Agent 开始真正进入生产系统。

变化的关键不在“能不能聊天”， 而在“能不能干活”。

Agent 带来的本质变化是：AI 从回答者，变成了执行者。

它开始具备三种能力：

• 拆解任务
• 调用真实工具和系统
• 在复杂环境中持续运行

这也是为什么今年 Agent 技术出现明显分化：

• 上层：编程、运维、客服、数据分析等场景，已经能算 ROI
• 下层：沙箱、权限、隔离、成本控制，成为新的基础设施竞争点

一个现实也逐渐清晰：只卖“Agent 能力”，会越来越难活。

因为模型、框架、工具正在被快速开源， 真正值钱的，不是“会不会用 Agent”， 而是——能不能用 Agent 把事交付完。

三、AI Native 正在重写软件工程，而不是重写 PPT

很多人把 AI Native 理解成： “在系统里接个大模型接口”。

但在工程侧，这种理解已经明显不够了。

AI Native 真正关心的问题是：

当 AI 是系统的默认能力，软件还该怎么设计？

2025 年的一个共识是：AI Native 不会推倒重来，而是渐进式侵入。

现实中的主流路径更像是：

• 保留原有系统
• 在其之上叠加 Agent、决策层、增强层
• 逐步让 AI 接管“判断”和“执行”的一部分

这也解释了一个矛盾现象： AI 无处不在，但真正的 AI Native 系统仍然很少。

原因很简单： 系统复杂度、可控性、合规和成本，比模型难太多。

但有一件事已经不可逆——研发流程本身，正在被 AI 重构。

四、具身智能很热，但行业内部其实很冷静

2025 年，具身智能几乎是最“热闹”的赛道之一。

厂商数量暴涨、融资频繁、人形机器人刷屏不断。 但在行业内部，判断却异常谨慎。

多个共识正在形成：

• 还没有真正的“ChatGPT 时刻”
• 数据、模型、硬件路径远未收敛
• 大多数本体厂商，很难长期存活

问题并不在“有没有技术进步”， 而在于：进步还不足以支撑规模化商业落地。

世界模型被寄予厚望， 但它更像一条“长期正确”的路线，而非短期解药。

行业更现实的判断是： 谁能先在一个单一场景里跑通 净利润闭环， 谁才有资格进入下一轮。

五、金融、医疗、教育：AI 开始真正进入主流程

相比前沿技术的不确定性， 传统行业在 2025 年反而显得格外务实。

几个共同特征非常明显：

• AI 不再只是工具，而是流程的一部分
• 模型调用规模进入“基础设施级”
• 成败标准从 Demo 效果，变成业务指标

在金融、医疗、教育这些领域， AI 正在从“提效插件”，走向“系统协作者”。

参数大小不再重要，能否低成本、可部署、可治理，才是核心竞争力。

结语：真正的洗牌，才刚刚开始

回看 2025 年，一个判断越来越清晰：

• 赢的不是最会讲故事的
• 也不是模型最大的
• 而是能把 AI 稳定嵌入现实系统的

大模型正在退居底座， Agent 开始进入执行层， 系统工程能力决定体验与成本。

AI 正在从“智能展示”，走向“智能执行”。

而这一次洗牌，不看热度， 只看一件事：你能不能在真实世界里，把事情做完。