文｜光锥智能，作者 | 魏琳华 ，编辑｜王一粟
“ 这个春节没闲着。” 不止一位 AI 公司的高管，在 2025 年开工后这样感慨。
中国 AI 行业，正以前所未有的速度加速狂奔。
DeepSeek 不光是在春节期间轰炸了美国科技圈，也倒逼整个中国 AI 行业在春节前后都紧锣密鼓地赶进度—— 发模型，接产品，搞开源。
“ 半夜发新品”，成为了中国 AI 公司们的新常态：无论是最近爆火的 Manus，还是通义最新开源的推理模型 QWQ-32B，“ 经常一觉醒来，又被什么黑马公司和新技术轰炸。”
一日三变的行业，时常轰炸着 AI 从业者的神经。
这些“ 黑马” 的公司们，虽然以“ 杭州六小龙” 声名大噪，但 AI 公司真正密度最高的地区，依然是“ 宇宙中心” 五道口的周边 5 公里内—— 这是清华系和中科院自动化所的势力范围，培养中国顶尖 AI 人才最多的两所高校。
为了招聘清北的人才，DeepSeek 创始人梁文锋把北京办公室放在了清华南侧约 2 公里的融科大厦；智能体 Manus 背后的公司，则藏在北京海淀区花园路社区的办公园区里，毗邻字节跳动。
曾经的“ 宇宙中心”，又在大模型的加持下恢复了荣光。
在五道口一个十字路口的周围，就坐落着智谱、百川智能、生数科技、面壁智能、无问芯穹、趋境科技等多家 AI 明星创业公司。
铁打的写字楼，流水的创业公司。在大模型发展十倍于互联网的速度时，每家公司都在玩命狂奔，否则可能活不过五道口“ 枣糕王”。
在这里的每一家咖啡厅，你都可能撞到聊 AI 的从业者；晚上聚会后，有人会转身回公司继续加班到凌晨。
机遇的兴奋和内卷的焦虑，是这里空气的味道。
2025 年的第一季度即将过去，AI 公司的爆红和洗牌时刻发生，产品在各种测试集上的排名不断变换。
2025 年，是行业内期许的 Agent（智能体） 爆发之年，也可能是基础大模型之争迎来终局的一年。
短期内，技术优势将是争取时间窗口的最佳武器。而在这段时间内，一场针对着场景、流量、人才的拉锯战正在展开，手握更多资源的挑战者，和占据先发优势的守擂者，两者都在拼命奔跑。
预期调整：基模之战收尾、垂类竞争加剧
如果用一个词连接 2024 和 2025，“ 预期调整” 恰如其分。
一年过去，王者不再。曾经如日中天的 OpenAI 渐渐被竞争对手 Anthropic 超越，最新发布的大模型 GPT-4.5 也不再给业内带来轰动，更多是失望。新的技术和产品仍然高频出现，挑动着从业者的情绪。
就连去年不相信 AGI、拒绝看任何一家 AGI 公司的朱啸虎，也在看到 DeepSeek 后直呼“ 我肯定会投”。
认知的反复颠覆，频繁地发生在 AI 公司的掌门人身上。
提到过去一年 AI 发展的关键词，容联云副总裁& 诸葛智能创始人 孔淼向光锥智能表示，2024 年对于大模型的市场价值预期调整，从完全 buy in 模型能力，到开始关注应用，从技术驱动到业务参与。
“ 无论是对技术的调整，还是对商业化的规划，大家的预期都在进行调整。” 孔淼说。
从 OpenAI 出走的科学家 ilya 宣告“ 预训练达到上限”、用于训练的公开数据早已耗尽，到传闻中的 GPT-5 亦未如期而至，到国内六小虎之一的零一万物宣布放弃超大模型预训练，再到 DeepSeek 横空出世，打破算力桎梏。
2025 年开局的前两个月，AI 圈的变动已经掀起了国内外的一场地震。
以春节期间爆火的 DeepSeek 来说，它的出现为什么能够让从业人士振奋？DeepSeek 将给行业带来什么样的意义？
像素绽放 PixelBloom（AiPPT.cn） 创始人兼 CEO 赵充将它归纳为三点：开源带来的技术红利、C 端 AI 应用的成本门槛降低、中国 AI“ 场景定义技术” 进入新阶段。
赵充表示，DeepSeek 的开放策略倒逼全行业重新思考技术垄断的边界。此外，其引发的成本革命将决定商业终局。
“ 当千亿参数模型的推理成本从‘ 开超跑’ 降到‘ 骑共享单车’，意味着 AI 应用终于能规模化服务普通用户。” 赵充说。
在此基础上，一众产品也将迎来“ 场景定义技术” 的新可能—— 谁能用更低的成本解决更具体的问题，谁就能重新制定游戏规则。这也是中国创业者最擅长的战场。
另外，DeepSeek 也加速了基模大模型的终场战争。有多位人士向光锥智能表示，预计基础大模型之战会在 2025 年杀出结局，尘埃落定。
开年起，零一万物宣布退出超大模型预训练，坦率地公布了公司从追求 AGI 到聚焦商业化落地的转变。而其他几家公司的变动也在持续发生：MiniMax 首次发布了开源模型，以“ 线性注意力” 机制代替了传统的 transformer 架构；在众人视野中沉寂的百川智能年后发布了首个全场景推理模型 Baichuan-M1-preview，王小川依然专注医疗领域的应用。
李开复曾提及，“ 超大模型是大厂才能玩的游戏”，而对于其他五家公司来说，烧钱、攒人才的庞大战争同样难以持续。
但 DeepSeek 爆火后，大模型依赖算力的故事似乎又被改写，大厂资源似乎又输给了极致的技术创新。
生数科技联合创始人兼总裁唐家渝看到，一批有技术优势的企业弯道超车的机会。他告诉光锥智能，从 DeepSeek 身上能明显看到技术从算力依赖变为算法依赖，这意味着过去大厂拥有的算力资源不再是明显优势，一批有核心技术门槛的大模型创业公司，将利用自身算法等技术优势快速占领市场。
相比之下，对于六小虎接下来的梯队变化，多数人更看好以 B 端业务为主的公司们。
多位业内人士向光锥智能表示，在这场大模型创业公司的战争中，to C 的公司可能会更早结束战争，而 to B 的公司相对存活时间更长。
“ 相对于 C 端来说，B 端其实有防御纵深，它是大厂纯靠流量打不下来的一个地方。” 赵充告诉光锥智能，to C 的公司很难抵抗字节“ 豆包” 和腾讯“ 元宝” 两家的竞争压力，但像智谱等拥有一批 B 端客户的公司来说，这些是能靠得住的，B 端也是更适合前期商业化的模式。
除了通用大模型的竞争，一些正在趋于成熟的垂类行业竞争也在加剧。
以 AI 视频为例，在这个 Sora、可灵、生数、海螺等选手“ 神仙打架” 的赛道，已经从最初的 PPT 形态，向着更加拟真的质量进化。
对于越来越“ 卷” 的 AI 视频生成赛道发展进程，唐家渝的判断是，这场战争会在今年划下句号。
“ 今年，国内 AI 视频生成领域可能只会留存 3 家顶尖企业，全球是 5 家。”
在唐家渝的眼中，2025 年，AI 视频生成已经来到了一个“ 人人可用” 的阶段。对于没有做视频经验的小白来说，也能轻松上手。
“ 人人可用” 的背后，是 AI 视频的“ 不可能三角” 正在被逐步打破，即速度、成本和质量可以兼得。
在赵充看来，AiPPT.cn 在国内的战争早在 2024 年就已经完成，“ 只需要巩固优势即可”。接下来，他们的重点将会放在海外市场。
如果说生成式 AI 像一个夹心饼干，除了基础大模型和应用层之外，身处中间的 AI Infra 一直被认为是确定性很强、但并非那么性感的生意。
关注 AI 硬件领域的投资人林松告诉光锥智能，2025 年，AI Infra 领域会更加“ 卷”。
“ 这些企业至少能活，也能有零售、有利润，但是如果行业找不到一些特别大的增长空间的话，我觉得增速可能会快速减少，这个时候一旦卷起来就比较难受。” 林松说。
林松表示，经历过 2023 年的指数级增长阶段，2024 年的投资放缓是一个正常现象，既是因为竞争态势稳定，也是一个去泡沫的过程。“2023 年投的大多是从 0 到 1 的企业，所以肯定是重金投入，越到后面，公司需要的资金 （比例） 也会降低。”
砸钱、整队，中国的巨头确实会跳舞
在这场逐渐收紧的战争中，大厂队正在付出更多的人力和财力 All in AI。
免费、开源、联动 DeepSeek 都是开胃菜，每当有新的细分领域的机会出现，大厂想要上车的决心迫切极了。
新的现象级产品出现后，焦急的一批人中一定有大厂的身影。
有大厂 AI 产品负责人向光锥智能表示，Manus 引爆 AI 圈的当天下午，他所在的组专门拉了会议，紧急讨论：“Manus 到底是怎么实现的”、“ 最快我们多久能复现”。
在追逐技术之外，大厂们正在用场景和生态提前布局，调整随时都在发生，排名的变化可能只是一夜之间。
这种调整首先体现在大厂一再变化的组织架构上。从字节到阿里、再到腾讯，将大模型研发团队和 to C 产品团队拆分成了一步必下的棋。
阿里的 AI to C 战略正在一天比一天清晰。从 2024 年末，归属于阿里云的通义 App 团队并入阿里智能信息事业部，再到今年，夸克和通义千问完成合并。
有接近阿里的人士向光锥智能评价，夸克团队打法凶猛，通过把商业化偏弱、工程师性更强的通义千问团队并给前者，靠夸克的 4000 万 DAU，直接可以把流量导入给后者。
今年，腾讯也同样加快了分拆团队的步伐。在刚刚过去的两个月中，腾讯先后将腾讯元宝从 TEG 事业群调整至 CSIG（云与智慧产业事业群）；将 QQ 浏览器、搜狗输入法、ima 等产品团队，从 PCG（平台与内容事业群） 转入 CSIG（云与智慧产业事业群），将经由 AI 再升级的产品放在一起发力。
其中，腾讯元宝也转交给腾讯会议负责人吴祖榕负责，腾讯或许是希望靠 C 端产品经验丰富的负责人提升腾讯元宝的影响力。
如果说 2024 年，还有大厂处在观望和试水阶段，到 2025 年，所有大厂都在押注超级 AI 应用诞生的可能性，并不惜一切代价调用人才和金钱。
“ 在起跑的第一年，团队还没调好是很正常的，” 有业内人士告诉光锥智能，“ 从 2025 年上半年开始，各公司的老板都会选出最强选手带队，重新排兵布阵。”
比如过去两年在 AI 上反应比较慢的腾讯，有前腾讯的技术中层向光锥智能分析，腾讯在人才、经验的积累上，在大模型来临之后，没有很好地应用到 AI 发展中。比如之前专注于机器学习的腾讯优图团队，并未接手 AI 视频模型的训练工作，而现有人员调转向新的视觉模型架构方向的过程中，也很难快速切换方向。
调整团队之外，大把砸钱也是大厂的常态。相比于创业公司，资金池充足的大厂在硬件端投入更加雄厚。
年后，几家大厂陆续公布的未来规划，透露着相同的野心。1 月 23 日，路透社爆料字节跳动今年将拨出超过 200 亿美元，用于 AI 芯片、数据中心以及其他硬件。2 月 24 日，阿里宣布，将在未来三年中投入超过 3800 亿元，用于建设云和 AI 硬件设施，其总额已超过过去十年总和；百度次日宣布，将投入 110 亿元用于 AI 基建。
但在不确定性更强的 AI 2.0 时代，真金白银不一定换来奇迹，洗牌随时都在发生。
在被称为“AI Agent 之年” 的 2025，生态既是大厂弯道超车的希望，也是小厂望尘莫及的壁垒。
有人利用 DeepSeek 推广自家产品，有人则在新鲜血液的启发下及时调转船头，走向开源之路。
前两年，坚信“ 闭源才能带来更好商业化” 的李彦宏，开始积极拥抱开源。不仅旗下旗舰模型文心一言 4.5 大模型宣布将于 6 月 30 日开源，还决定将文心一言旗下所有模型全部免费供应。
“ 我在过去几个月中学到的是，开源可以帮助你获得更多关注。我们正处于 AI、生成 AI 创新的早期阶段，更快的传播将有助于提高采用率，但也有助于更多的人尝试这项技术，从而在应用层促成创新。” 在 World Governments Summit 2025 峰会上，李彦宏这样谈论开源。
从文本大模型开源起，这股“ 开源风” 也在多模态领域中延续下去。2 月 25 日，“ 开源大户” 阿里再度开源万相 2.1 视频生成模型；3 月 6 日，腾讯在此前开源文生视频模型的基础上，再度开源图生视频模型。
目前，备受瞩目的四家大厂中，阿里、腾讯和百度均已坚定了走开源的路。相较于前三家，致力于打造“AI 应用工厂” 的字节跳动，目前还在闭源。
在做基础模型上，字节仍然在招兵买马，或许对内部自研模型有着更高的期待。
2 月 17 日，在谷歌 Gemini 工作的吴永辉博士加入字节跳动，据悉将担任大模型团队 Seed 基础研究负责人，专注大模型基础研究。
从张一鸣熬夜看论文、拉作者聊天，到部门早早调整，调兵遣将，先后成立负责 AI 应用的部门 Flow 和主管大模型技术的 Seed，看得出，字节押注 AI 的决心一天比一天强烈。
有接近字节的人士告诉光锥智能，相比于前几个月，字节在 Q4 阶段的发展速度变得更快了。这是由于字节整体公司战略高度再度提升，其投入的各种资源继续“ 加码”。
遵循着“ 大力出奇迹” 的打法，字节把豆包抬到了同类产品中 Top 1 的位置。不过，这个位置并非高枕无忧。
“ 从豆包的视角来说，它的第一竞争对手是腾讯，其次才会是百度和夸克，” 有受访者向光锥智能表示，“ 不过，其实潜在的最大威胁者是华为，加上智能终端的优势，华为将会成为最有力的竞争对手。”
对抗还是共生，创业公司怎么选？
创业公司在“ 卷” 上，丝毫不输给巨头。
随着时间的推移，压在创业公司身上的压力正在加剧。面对大厂有流量、有场景壁垒，创业公司是对抗还是共生？
通往 AGI 的第二年，融资困难、不够挣钱，已经有不少创业公司倒下。它们之中最好的结局可能就是被某家大厂收购，比如被谷歌纳入麾下的 Character.AI，更惨的则是公司宣告破产，而员工还在走仲裁，试图要回拖欠的工资。
但在这一轮 AI 行业的发展中，针对创业公司的收购玩法发生了一定改变。收购方不再大方地把一家创业公司的员工和财产全部接收，而是只挑走核心人才和算力设备。当一家公司的核心被掏空，剩下的只是躯壳。
在越发艰难的创业环境下，“ 不碰大厂的生意” 成了创业者们心照不宣的原则。
从 OpenAI 到 DeepSeek，技术创新，依然是掀大厂桌子的最有效路径。
回顾 AI 2.0 时代和 AI 1.0 时代的差异，作为两个时代的亲历者，唐家渝能明显感觉到两者之间的异同。
“ 两个时代都靠积累，但 AI 1.0 时代更多靠的是成熟经验的积累或获取，比如方案明确的标注数据，具有模型调参经验的成熟人才，只要资源到位，事情基本就能做成。” 唐家渝说，“ 但 AI 2.0 时代具备更多的不确定性，处于技术的发展期，解决技术难题的路径并不确定，还需要创业公司基于自己的认知循序渐进。”
但也正因为如此，创业公司才有弯道超车的机会。
不过这代创业者和 2014 年不同，在创业之初，很少有公司能不考虑和大厂之间可能存在的战争。对于创业公司来说，如何活下去，也是一开始就必须考虑的问题。
对于更偏向应用的 AiPPT.cn 来说，他们在第一天就确立好了自己和大厂共生的打算：通过合作的方式，借助大厂抢占尽可能多的流量入口，成为垂类赛道的头号玩家。
“ 我们的定位不是通用智能体，而是垂类智能体，所以我们跟所有大厂基本上都是合作关系。” 赵充说，“ 目前国内大约 30 个核心大厂玩家，其中一半以上都选择和 AiPPT.cn 独家合作。这一块的话我们在国内几乎没有竞争，几乎是断层第一。”
通过和大厂平台、智能硬件端等渠道的联动，赵充表示自己总能够得到免费的流量。“ 比如联想去年 AIPC 的出货量到 Q2 增长 30%，我就跟着它走就行。” 这样做的好处是，无需在投流上花费太多成本，也能尽可能触达更多用户。
赵充分享，在 2024 年结束之前，AiPPT.cn 已经顺利突破千万用户大关。
在用户增长层面，AiPPT.cn 的思路也同样突出了和大厂避免竞争的想法。
“ 我们得和大厂做错位，我们做品 （产品） 之前都会先和大厂沟通，避开那些高频刚需的品。” 赵充说，“ 像 PPT 其实是低频刚需，这样可以尽可能选择和大厂做互补。”
在赛道的选择判定上，一些创业公司也在遵循着避让的思路。其中，一些公司选择了规模小的市场，它们不在大厂的射程范围内；另一些公司则选择啃下那些对大厂来说更费力的硬骨头。
“ 市场规模太大的，基本上都是大厂射程范围内，大厂的战略部门其实都是很聪明的，所以那些能赚大钱的都不要考虑。” 赵充说，“ 业内交流的时候，有朋友分享自己的经验，超过 10 亿的市场他都不会去做。”
专注于金融、客服领域的容联云，做的就是“ 啃硬骨头” 的工作。在孔淼的眼中，大模型发展带来的新订单，更多还是需要交给行业服务厂商完成。
“ 大模型厂商做投标，拿到了会把行业应用场景相关的工作分包出去。” 孔淼解释道，因为企服需要行业经验的沉淀，所以大厂一般会选择交给垂类领域的服务商。
“ 大模型能力只是解决了很多场景的 AI 泛化能力，但它只占据所有需求的 20%，剩下 80% 落地的脏活累活也好，但是你站在一个行业应用厂商的角度来讲，它可能就是一个产品标准。” 孔淼说，“ 行业内客户的这些工程项目和技术需求，大厂一看 80% 做不了。其实，不是他没有技术能力做，是他没有 knowhow（行业专业知识），所以不太能做这么细的市场。”
和大厂业务线有部分重合，生数科技的做法则是，通过技术优势拉开时间窗口，再从细分领域尽可能多地占据用户心智。
“ 共存是一个极有可能发生的事情。” 唐家渝表示。对于生数科技来说，他们在不断探索技术能力的同时，也在 B 端和 C 端的应用落地上发力。
“ 从战略层来说，我们首先会在 AI 视频生成的一些细分应用行业站稳脚跟，比如泛娱乐、动漫等，为一些面向 C 端消费者的平台提供 B 端服务。” 唐家渝说。“ 比如现在用户提到 AI 视频生成动漫，包括日本在内的国内外地区用户的第一选择就是生数科技 Vidu，我们希望占据更多类似这样的行业赛道，成为用户的'第一选择’。”
以动漫为例，只需要创作团队画几个关键帧，中间的一些片段全部可以交由 AI 生成，这会大幅缩减制作成本和时间。比如，在动画剧集的制作环节，普遍成本在 1 分钟 10 万左右，但 Vidu 可以在实现相同视频效果的同时，将成本降到原来的不到十分之一。
“ 之前我们承接的电影 《毒液》 官方宣传片，是一个水墨版本的动画，帮助制作团队减少了约 90% 的后期时间。” 唐家渝说。
在 C 端层面，唐家渝分享，他们目前正在关注由新技术催生的新内容消费模式，随着 AI 时代的到来，这些新的内容不一定最适合长在抖音、快手上。在内容形式演变中，新的机会点正在诞生。
找准自身定位和规划，创业公司才能在 2025 年跑得更远、更久。
2025，智能体的“ 爆发之年”
用户对 AI 的感知越来越明显。
当身边的家人也能随时随地打开豆包提问；当更多写报告、写论文、做 PPT 的活被人们习惯性地扔给了 AI，没有人会再质疑 AI 是泡沫，而是在铺天盖地的新产品中不断地尝试和摸索。
翻开最近的 App Store 应用排行，免费榜单中位列前七的应用，有四个是 AI 应用。DeepSeek 位列榜首，其次是字节豆包、腾讯元宝和阿里夸克。
而从 2024 年开始，一批“ 千亿俱乐部” 的 C 端应用玩家已经出现。根据 AI 产品榜统计，截至 2 月，以 DeepSeek 为首的 11 个产品已经突破千万访问量。
多位业内人士对光锥智能表示，2025 年会是智能体的“ 爆发之年”。
就在 3 月初，Manus 的出现和爆火，正是 2025 年“ 智能体之年” 的一个强有力的符号。
“ 更少结构，更多智能 （Less structure, more intelligence）”，喊出口号的 Manus 证明了，当下大模型能力的溢出已经到达了一个临界点，在底层架构能力足够支撑的情况下，如何将能力串联在一起，让智能体在规划、执行的流程中尽可能少犯错，这考验的是 AI 公司们的产品力。
和以往不同的是，其他追赶的企业需要时间去复现甚至超越同样的技术，往往需要更长的时间，但这次，复刻在不到 1 天的时间内完成了。
无论是 3 个小时开源出“Open Manus” 的 MetaGPT，还是打出“0 天复刻”、目前市面上复刻表现最佳的 OWL。它们的存在都证明，风口来临之前，早有人在同方向做着同样的事。
“ 单一任务执行完成的 Agent，一定会在今年实现。”Pokke AI 创始人朱哲清在锦秋基金的分享会中表示。
而一批借助 AI 能力升级或新创的 App，也将在今年迎来爆发。
从必要条件—— 成本来看，得益于大模型基座成本的优化，一些 AI 应用厂商早已经实现了收支平衡，即使不做付费产品，也能靠 CPC（浏览广告付费） 的模式打平成本，实现盈利。
制作过“ 哄哄模拟器” 的开发者王登科最近公开分享，其团队 AI 陪伴应用“ 独响” 在免费用户依然可用的情况下，基本达到了收支平衡。“ 我们不为大模型烧钱，并可以养活团队。”
一些行业正在被 AI 改写，甚至颠覆。以 SaaS 行业来说，微软 CEO 萨提亚· 纳德拉曾经做出过预测：AI Agent（智能体） 将从根本上改变 SaaS 的定义，它甚至会终结一部分原有的服务模式。
“ 大模型出现后，已经在一些行业应用落地之后加速，原来我们以为是 5-10 年，现在是 3～5 年，很多企服公司一定会被干掉。” 孔淼说。以前大模型是起到辅佐人力的作用，而现在，代理可以完成一些多业务流程自动化的过程，再实现多智能体协同，这是一个很大的颠覆。
AI 和 SaaS 的结合过程中，一开始，AI 将先通过大模型能力为企业增加竞争力，从而提升客单价，出现增量。以客服为例，原先只是单纯的在线机器人，现在它可以做一些客户沟通记录总结，企业再针对这项服务单独收费。
但放到中期来看，这部分增长的市场迟早会萎缩。孔淼告诉光锥智能，通过使用工具做大部分提升，（容联云） 将把原有的这种 SaaS 软件流程替换掉。“ 我们不再需要后台有训练师、业务流程配置师，而是自动通过大模型去配置流程，那么原有的软件服务将会被端到端的代理软件替换掉，蚕食原有的市场。”
此外，通过 Agent 代替人力，能够大幅提升人效比，这相当于把原来的软件及服务变成真正的软件服务，让用户真正按效果付费。
比如在金融领域，当券商需要响应政策，把质检纳入业务范围内，大模型的介入就帮助这些公司节省了人力资源。
不过，受制于行业知识壁垒，以及一些行业对隐私性、准确性的特殊要求，AI 在千行百业的落地仍然需要时间。
“AI 在金融行业中的融合是必然的，只是一些需求的落地需要解决，这属于时间问题。” 孔淼说。“ 金融现在的落地点，需要经历业务流程和数据调优流程，软件工程 RAG 的落地需要时间。从以前压根不可能规模化，到现在，需要时间来帮助行业重塑业务流程。”
不过，仍然有一些赛道还尚未迎来明显的拐点，需要等待技术成熟和团队找到差异化优势。
以 AI 硬件赛道热门的 AI 眼镜来说，林松认为，这个赛道目前还是大厂更具备优势。
“ 耳机、眼镜，都和手机息息相关，如果有手机生态、供应链和行业用户的认知、用户渠道、内容衔接，相比之下肯定 （手机厂商） 更有优势。” 林松说，“ 作为新的创业公司，你得有足够新的创意，且具有一定护城河，才有可能突出重围，避免被大厂快速攻破技术门槛。”
在确定和不确定中，正如唐家渝所言，AI 2.0 时代，新的可能性仍在不断涌现，而跑在前列的团队不能只是经验依赖型。AI 公司，需要通过提升人才密度和人效比来加速奔跑。
赵充还向光锥智能分享了他的感受：
“ 回顾这三年，2023 年可能还有人不相信 AI，2024 年基本所有人都相信 AI，并且投入其中。2025 年，所有的 App 基本上都会被 AI 改造一遍，所有的行业全部明牌，大家拼的就是执行力。” 赵充说，在过去的一年，他的团队人数翻了一倍。
AI 时代的群体疾驰，恰如互联网时代的又一缩影。
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