--- author: FearNation 世界苦茶 date: '2026-01-20' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=DrRR4VVqAew speaker: FearNation 世界苦茶 title: "2025 AI年度回溯：从工具到代理的范式转移与职场生存法则" summary: "本文是对2025年人工智能发展的深度复盘。演讲者指出，AI已从单纯的“聊天工具”进化为能够全面托管任务的“智能代理（Agent）”，导致提示词工程（Prompt Engineering）的消亡。文章深入探讨了中美在模型能力与应用落地上的差异、算力背后的能源危机（PJM电价飙升），以及AI对白领工作流的重构。最后，演讲者预警了AI伴侣和心理咨询对人类情感模式的深层冲击，并提出了“流程设计者”与“质量把关者”两种职场生存策略。" area: "tech-engineering" # Must select ONE from the provided list category: "tech-trends" # Must select ONE from the provided list based on content project: [] tags: - "agentic-workflow" - "job-displacement" - "energy-grid" - "vibe-coding" - "ai-companion" people: [] companies_orgs: - "DeepSeek" - "OpenAI" - "Google" - "Microsoft" - "Anthropic" - "Meta" - "PJM" - "蚂蚁集团" products_models: - "Gemini 3.0" - "GPT-5.2" - "NotebookLM" - "GitHub Copilot" - "Cursor" - "Doubao" - "GLM-4.5" media_books: [] status: evergreen --- ### 2025年模型战局：幻觉克服与推理成本 刚才我们用四川话讲了一段，现在我们还是切换为普通话。其实说起来 AI 跟普通话有关系，因为 AI 的语料，尤其是语音的语料，更多是主体语言的，所以 AI 的方言支持一直非常糟糕。比如 AI 的粤语、AI 的其他方言是说不好的。但 Anyway，不管怎么说，我们说回到 AI 的问题。 2025年，我觉得对很多人是 AI 元年，对我肯定不是，但为什么对很多人是？是因为2025年年初，**DeepSeek** 横空出世，很多中国人开始尝试 AI 或者大面积的使用 AI，跟这个社会风气是有关系的。那么整个2025年的中国的 AI 其实取得了长足的发展，尤其是国内。当然之前就已经有很多了，但是大家习惯性的使用 AI，可能还是需要这么一个热点社会事件。我猜很多人的手机上应该是有**豆包**、有 **DeepSeek** 这样的软件。当然豆包我是一次都没有用过，一次没有下载过；DeepSeek 我尝试性的之前做测试用过一段时间，之后就再也没有用过。 我自己实际使用的是 **ChatGPT** 和 **Gemini**。而且今天我想打破一个大家的迷思，因为 **Gemini 3.0** 推出之后，很多人盛赞 Gemini 3.0，觉得它特别好用。但我必须用我的亲身使用经验告诉大家，我觉得 **Gemini 3.0** 和 **GPT-5.2** 来比，其实 Gemini 3.0 问题挺大的。我说一个最严重的问题，就是到这个 **Reasoning**（推理）和 **Web Search** 之后，GPT 或者说 Gemini 声称自己克服了幻觉问题，但在我实际使用之中，Gemini 的幻觉比 GPT 大得多。Gemini 现在依然有比较严重的幻觉问题，但 GPT-5.2 的幻觉问题少了很多。 当然如果你用过 GPT 和 Gemini，你会发现 GPT 生成的时间比 Gemini 长得多得多得多。**GPT-3.0 Pro** 生成的时间和 **Gemini 5.2** 相比——因为我还不是 Pro，我买的是 Plus，Plus 就可以用 **Extend Thinking**。Extend Thinking 其实它的生成时间比 Gemini 可能是4到5倍不止。Gemini 最大的问题就是这个文字能力太差，但不管是思考深度还是幻觉都比 Gemini 要小（注：此处演讲者口误，意指GPT幻觉更小）。所以很多人认为 Gemini 比 GPT 更好用，我觉得是可能用的不够多，你要用的多一点，其实 Gemini 的问题还是挺多的。 ### 范式转移：从“能做什么”到“任务托管” OK，Anyway，我们今天要讲的不是哪个 AI 更好用，而是我们希望回溯一下，我们该怎么去看待我们和 AI 的关系这么一个问题。我觉得在2025年末、2026年初来讲这个问题恰逢其时，因为在整个这一年，可以说我们跟 AI 的关系和 AI 的进展其实很大。 过去我们问 AI，或者过去我们思考 AI，我们经常思考的一个问题就是“AI 能做什么”。AI 能够做什么？AI 能写文章吗？AI 能写诗吗？AI 能做图吗？AI 能做视频吗？等等等等。从下围棋开始，我们老是想 AI 能做什么。但到整个2025年末，我觉得我们已经不需要再问这个问题，也没有任何必要再问“AI 能做什么吗”这个问题了。在现在来讲，一切跟我们实体动作无关的事情，AI 都能做，都能做得很好。所以到2025年末，这个问题已经变成了：**哪些任务可以完全托管给 AI 来完成？** 这个转变是里面非常非常巨大的一个转变。我先说一个每个人生活中都能切切实实感受到的一个方向。在2025年初或者更早，我们最开始使用 AI 的时候，还有一个很关键的东西叫 **Prompt Engineering**（提示词工程），就是你要使用什么样的 Prompt 可以来帮助你生成更好的结果，甚至有些 Prompt 像魔法一样。但到2025年末，其实我以前存了好多这样的 Prompt 再也没有用了。就因为现在这个 **Reasoning** 已经是一个默认的情况之下，所有这些 Prompt Engineering——也不要说所有吧，99.9%的 Prompt Engineering 已经没有用了。我们使用 AI 转向了另外一个方向：你以什么流程、问他要什么样的结果的格式等等，这些是更重要的东西。 所以整个这一年的 AI，尤其是 Reasoning 的广泛部署，确实让使用 AI 的状态也发生了很大的转变。我再举个大家可以感受到的例子，如果你在2025年以前使用过 **Stable Diffusion** 或者那个年代的一些 **Text to Image** 生成图片的 AI，你就知道那个年代文字生成图片需要大量的调试，也有大量的魔法式的 Prompt Engineering 在里面。但到现在，你不管使用这个 Banana 还是使用 OpenAI 的图片引擎来生成图片，你就是用最简单、最平实的自然语言就能够完成。 所以整个这一步，就是从“AI 能做什么”到现在“AI 已经成为了一个完全任务托管的一个平台”。那么任务托管不止在我们所使用的这个大网站里面，还生成了大量的能够直接托管任务的平台和其他功能。比如说大家用的最多的就是 **NotebookLM**，我猜很多人用过对吧？NotebookLM 不管是帮你总结一段 YouTube、总结一本书、总结几个 PDF 文档，这个东西已经不需要任何 Prompt Engineering，你拿鼠标点几下就点出来了。NotebookLM 就是这样一个 AI 在2025年末的一个非常好的例子。更不用说现在已经有了很多的 **AI Agent**，包括很多文字生成视频的 AI Agent，国产的 **Kling**（可灵）也做得非常好了。 ### 职场重构：流程设计者与质量把关人 所以说到这个年代，已经不用来问 AI 能做什么了，现在问题变成了哪些任务可以托管给 AI 来做。更大的爆发性不是在个人领域，而是在企业领域：客服、运营、Coding（编程）。比如现在 Coding 已经那个 **Pilot** 和 **GitHub** 都有自己的 AI Coding Agent，销售、财务、安防等等等等。所以 AI 从生成内容到执行流程，这已经是个非常非常大的转变了。 问题从“大模型进化了多少、今年大模型又聪明了多少”，变成了“大模型到底能够直接执行多少任务”。到这个时候，我觉得对我们生活的真正颠覆就开始了。也是在这个背景之下，我觉得很多问题我们就可以开始讨论了。 2025年 AI 发展到哪一步了？就像我们刚才讲的，AI 从一个聊天工具——因为最开始 **ChatGPT** 这个模式，整个 **Large Language Model**（大语言模型）这个模式最开始是从聊天工具开始的。那么到现在，很多也是聊天工具，但当它做 Coding 的时候，它生成图片的时候，它生成视频的时候，虽然是同样的 Large Language Model，但就不是一个聊天工具了，能体现出它在很多任务之上具有泛用性。 2025年大量的 Agent 和大量的自动程序落地，大幅度的降低了我们跟 AI 的使用门槛。比如说为什么到2025下半年我开始狂吹 **Vibe Coding**？就是因为 Vibe Coding 发展到 **Codex** 的这一步，包括 **Cursor** 等等等等，包括 **Gravity** 这步，Coding 已经变得非常非常简单，几乎没有任何门槛了。 企业级的应用 Agent，如果你是一个深度的 Microsoft 的使用者，那 Microsoft 的那个 **Copilot** 和 **Agent Store**，里面有大量的基于 Microsoft 功能，尤其是 Excel 的一些 AI Agent，已经非常非常多了。**Gemini** 如果你用这个 **Gemini Studio** 的话，不管是内置在 Gmail 之中、Google Drive 之中，还是 Google Sheet 之中，也已经整合了大量的 AI 功能。包括回复邮件等等，都已经集成在 Google Workspace Studio 里面了。所以这些就远远超出了我们最开始以聊天工具的方式来使用 AI 的时代。 那么在过去，因为 AI 主要是生成内容，所以如果我们讲 AI 工作替代，更多的是内容生成的替代，一个最经典的例子就是翻译。因为翻译人员的工作就是从一个文本生成另一个文本，所以 AI 最开始替代的就是翻译。那么现在 AI 不是生成内容的，而是驱动什么动作、完成一个流程。那么在这个技术上，AI 就可以基本上开始走向替代所有的脑力劳动。你比如说你是管企业内控的，你是管这个企业风险的，甚至你是个医生，都是有可能被 AI 替代的。我觉得中国的医生被 AI 的替代应该是个大概率，而且很快就会落地发生的事情。 AI 替代工作有一个很完整的逻辑，我想把这个逻辑给大家讲清楚。**AI 首先做的事情不是替代，而是改变。** 也就是说，一个企业不管你是任何层级，从这个企业 CEO 到一个企业的实习生，AI 在替代工作之前，AI 做的第一步事情是把每个人的任务都变化了。当每个人都能够让 AI 介入自己工作的时候，它其实把整个企业的流程重新改造了一遍。所以 AI 并不是来做替代的，AI 做的第一件事是改变岗位的所有内容，这是第一步；替代是第二步。 为什么替代初级白领呢？因为 AI 在驱动这几个流程： * **文档的上下处理流程**：过去企业有 Excel、PowerPoint、Word 的传递流程，现在有了 AI 之后，整个文档处理的流程已经完完全全彻底可以重构了。 * **开发和测试流程**：现在几乎对于很多公司来讲，除了传统的公司已经有一个完整的代码需要维护，新公司从 Vibe Coding 开始不需要 Coding。 * **信息的流程**：比如一个企业要去市场采集信息、处理信息，除了真人面对面的过程，其他网上信息处理、分析几乎全部被 AI 重构了。 重构的里面最冗余的是什么呢？是初级的操作。初级白领做的事情就是这些初级的归档和操作。所以初级白领被替代，不是因为他初级，而是因为所有工作流程都被重构，恰恰里面的初级白领就是被重构的里面比较重复性的部分。 那么什么样的人在 AI 时代能够留下来？有两类人不仅不会失业，而且会非常重要： 1. **流程设计者（Workflow Designer）**：在一个企业里，谁能够来设计这个流程，谁能够帮助这个企业的流程 AI 化，并且帮助这个 AI 流程不断优化，这个人是替代不了的。这个人未必一定要是一个中层或是一个高层，甚至可以是一个初级人，如果你很年轻，你可能是 **AI Native**。 2. **质量控制者（Quality Controller）**：如果你能够做质量控制，你能够把关，你能够对 AI 生成的内容进行筛选、进行修改。什么好、什么不好、怎么改，这个能力你有，就是你对 AI 工作进行再加工。这样的人都需要行业经验，比如一个 PPT，Junior 的人可能更知道怎么跟 AI 协作生成，但这个 PPT 好不好、怎么改，Senior 的人才知道。 ### 中美竞局：模型高地与应用海洋 我们来说说中国和美国 AI 的生态和应用在2025年的转化。这两个国家现在在针尖对麦芒的竞争之中。 在2025年，美国当然在前沿的 Model 上全面领先。美国的御四家：**Anthropic**、**Grok**、**Google**、**ChatGPT**，他们的旗舰模型现在中国还没有一个公司能够做。中国现在企业因为又买不着 **H200**——虽然黄仁勋和美国给卖，但中国海关不放行，现在 H200 好像买去又难了——那这个对中国的企业训练性的模型会有很大很大的阻碍。 2025年另外一个很重要的东西就是**推理成为标配**。大家记得年初那个 **DeepSeek R1**，它叫 R1 的 R 就是 Reasoning。在那个时候，ChatGPT 也有这个，比如说 4o 是一个普通模型，o1 和 o3 是一个 Reasoning Thinking 模型。那么经过了短短一年时间，到2025年末，已经不分 Reasoning 模型和不 Reasoning 模型了，所有模型都默认有 Reasoning 功能，只是它的强度开的多开的少，这是模型自己 Route（路由）的。 中国的 AI Model 在上半年还在追这个性能叙事，但是下半年已经很大程度上转向这个**推理成本的叙事**了。就是中国的模型不求跑分有多好，但基本讲的是我们成本有多低。成本非常低这个事儿在 AI 时代其实是非常非常有用的，因为 AI 这个 API，尤其是企业级的调用，成本是很高的。所以很多企业都能够使用**千问**去做本地部署、去做本地的 Fine-tune 来完成。所以中国企业走了一个从参数榜单转向单位推理成本、可负担性更强的叙事转换。 另外一个非常重要的指标是 **Agent**。中国在这个应用层面确实可圈可点。中国也有很多模型，比如**智谱**在2025年7月发布的 **GLM-4.5**。这个 GLM-4.5 明说了，我这个 Base Model 4.5 就是来做智能代理的，你要拿去做对话它不好用，我这个 Model 就是来做 Agent 的。所以中国出现了大量做 Agent 的公司。**Manus** 刚刚被 **Meta** 买走，这个还被中国商务部调查。 ### 能源瓶颈：被算力吞噬的电网 2025年有另外一个大问题浮现上来了，就是电力问题。AI 这个事儿其实挺耗电的，AI 的训练比 AI 推理耗电耗的不是一星半点。现在数据中心占全世界用电量1.5%（2024年数据），到2025年我觉得这个增长率应该是起码是50%以上，应该能占到2%以上。 美国现在的增长比中国多，现在全世界算力中心的份额美国有45%，中国25%。但是出现一个问题，就是美国到底能不能增出这240太瓦时的电？美国其实供给不稀缺，核能、煤、天然气都不稀缺，技术也不稀缺，资金也不稀缺。美国缺什么呢？美国到底能以多快的速度来并网是一个问题。 **Berkeley Lab** 做了一个数据，到2025年初，美国一共有一万多个项目并网在排队。从2018年到2024年，并网项目排队时间已经大于四年了。这个问题到2025年已经出现了，美国有一个大的国有非盈利机构叫 **PJM**。PJM 是专门来负责美国东部电网规划和定价的。因为美国东部在北弗吉尼亚有大量的数据中心，所以整个美国东部的电价在2025年有一次飙涨，整个 PJM 的容量累计价格上升了10倍之多。 所以现在美国出现了一个问题，因为数据中心太耗电，但美国新的并网电力不够，可能会有缺电。缺电会导致美国电力价格上涨，反过来又会影响美国通胀。Elon Musk 的数据中心拿什么发电呢？拿航空发动机来发电。这个数据中心旁边配大功率的客机发动机，用那个发动机来供电。这是我从来没有想过的一个电力解决方案。 中国跟美国不一样，中国建发电站这事儿太快了，疯狂的建。但中国的问题是发电能力建的极快，但并网调度未必快，这还是要各省的省级地方保护主义等等，是个很麻烦的问题。 ### 2026展望：双轨竞争与情感入侵 最后我们来说说2026年可能在 AI 领域可以去关注的一些事情。 第一个事情就是**电力和电网**。这个肯定是2026年大家会看这个领域出现的新闻上的次数会越来越多。 第二个就是 AI 其实是**双轨竞争**。过去是单轨竞争，就是大模型（Model）的竞争。那么 AI 模型竞争在2026年依然会很重要，但是会有另外一个竞争，就是 **AI 扩散的竞争**。AI 怎么能扩散呢？你需要有可靠的基础设施，你得有数据中心，你得有电。所以2026年一定是既有 AI 模型的竞争，又有 AI 的扩散的竞争。 第三，2026年我们可用的 **Agent** 一定会越来越多。我敢给大家保证，到2026年底，大家几乎会在 AI 里买东西，会在 AI 里订机票、订酒店。电商企业可能会失去入口，这是一个很麻烦的事。 最后我想说一说对于个人生活的冲击。如果你生活在中国，你应该已经看到了铺天盖地的**蚂蚁阿福**的广告。蚂蚁阿福就是阿里集团出的医疗 AI。我觉得蚂蚁阿福是中国未来一个很重要的东西，它甚至可以给体制续命。就中国作为一个医疗资源如此缺乏的国家，蚂蚁阿福可以提供一些有质量的医疗服务。 另外一个领域是 **AI 伴侣**。我上次做了个调查，To my surprise，有50%以上的人已经在跟 AI 谈心了。既然谈心有50%以上，那如果有 AI 伴侣，能跟 AI 谈恋爱的人非常多。国外的 **Vox** 做了一个访谈，找了两对跟 AI 谈恋爱的 Couple。我不得不告诉大家，那个 AI 恋爱机器人的谈吐、情商和说情话的能力，极高水平。 我敢保证，现在听节目的人真正跟 AI 谈恋爱的应该还不多，我猜肯定在5%甚至2%以下。但我敢保证，所有你们这些人到明年的这个时候，起码20%以上要跟 AI 谈恋爱。Be prepared。 这对我来讲可能是个坏事。因为跟真人谈恋爱，里面有非常重要的一部分就是你们俩发生矛盾的时候，在这个尖锐的矛盾争执之中，你为了去适应另外一个人，你才会自省，你才会改变，你才会成长。但 AI 真的不给你搞矛盾，AI 把你的情绪接得简直是舒服得无以复加。但它就是没有那个矛盾的部分，这是很大的问题。 好，我们来听听大家怎么说。