2025年自己所在的细分领域可能有哪些新趋势？

造梦次元CEO 沈洽金

多模态和深度思考会让内容和交互的多样性变得更加丰富。MoE模型和cache的普及， 使模型使用成本进一步降低，会有更多产品出现。

AI视频应用创始人 Nolan Huang

创作工具的“零门槛”化，更多的工具将会被设计为无门槛、易于使用同时进一步扩大细分场景，旨在吸引非专业创作者加入。这意味着，我们将能看到更多的人群，无论是普通用户还是小型设计师，都能够轻松使用AIGC工具进行创作。

社交媒体和内容创作的进化，社交平台可能会更加注重增加内容生成的Feature，帮助用户在分享内容之前进行更具创意和吸引力的编辑，甚至自动生成定制化内容。

专业领域也逐步接受AI生产，包括短剧/广告片以及其他中长视频等。

AI招聘社区CEO Richard

1.用AI辅助求职会成为C端的基本技能。

2.会有越来越多的B端（企业）开始用AI取代初级HR，AI辅助做人才的预筛选。AI 逐步取代初级HR和部分猎头。

3.通过AI+社区的方式可以解决一些过去赛道长期存在的问题，但对生态有很破坏性的棘手问题。例如ghost jobs的识别和过滤。

AI文娱类应用创始人 Richard

更多人会开始接受并与AI建立深度连接，包括资访关系恋人关系朋友关系等关系。

Talkme创始人 子健

我所在的是语言学习领域 我认为有2个趋势，一个是2025年巨头将会发展的更快，各个产品会以国家和地区为基础进行渗透和覆盖，以多邻国为例的传统的学习应用依旧会形成网络效，聚拢大量用户。

第二个是，以AI为主要功能的语言学习产品会更细分，同时也会通过更多细分的新体验吸引破圈的语言学习用户。

语种上，毫无疑问还是以英语为主进行竞争，小语种的竞争和产品体验会较英语产品有所延时，但是增速会增加，有更多的开发团队进入到这个垂类市场中，例如春节假期我就看到了，美区 app store 在推荐一款专注于非洲小语言的学习产品。

生数科技CEO 唐家渝

在多模态生成领域，除了在用户体验方面将有大幅提升以外，多模态生成尤其是AI视频生成将在互联网娱乐、广告营销、影视动漫等多个应用场景中加速具有广泛影响力的变革。

以广告营销场景为例，过去短短半年，我们与某头部广告商通过合作联手创造了200多个AI营销案例，极大地提升了营销方案的灵活性与创意空间，随着AI音视频生成能力的进一步提升，广告制作及闭环营销都将在25年发生巨大变化。

再以影视动漫行业为例，我们为《唐探1900》制作了影视行业首个AI动态海报，与央视新闻《文博日历》打造了AI版联欢晚会，与索尼影业制作了《毒液：最后一舞》的水墨风AI宣传片，我们也正在联合多个知名IP进行新的内容创作尝试。

以上种种让我们看到未来多模态技术赋能千行百业的能力，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI视频生成将在更多领域展现出巨大的潜力和价值。

AutoGame CEO 张昊阳

2025年或将迎来AI NPC小爆发。从DeepSeek R1的爆火到本地蒸馏小模型部署盛行，尤其是在AI对话领域，大模型的应用受到部分发烧友的热烈讨论。

在游戏中植入AI NPC已不再新鲜，反而成为玩家普遍接受并需求的一种形态，倒逼游戏从业者思考如何用此类技术塑造更具特色的虚拟社区，甚至让NPC取代“智能客服”，成为游戏内的“指路仙人”。

YOOUSI.AI CEO 袁泽

2025年，漫剧将从短视频平台走向全产业链，形成IP生态。漫剧可能成短视频平台新爆点，随着TT InsReels YTShorts短视频平台继续增长，推动漫剧成为新型高频内容消费形态。传统手绘+AI辅助的制作模式逐步成熟，实现高质量、高速批量生产，使得降低制作门槛，让个人创作者和小团队以及爱好者也能入局。AI动态补帧 ，AI语音合成+Lip Sync 这些技术会对动漫短剧产生巨大的影响。

旅游APP创始人 Josh

大模型公司，最后只会剩下几个头部的公司。就像智能手机一样，从最开始各种杂牌机满天飞最后只剩下苹果，华为，小米等。而AI应用会像智能手机APP一样，随着大模型头部优势越来越明显，会迎来百花齐放。

这轮deepseek的发展，让想要做AI应用的创业公司的模型成本一下降低很多。这种低成本可以更好的让小公司开始部署自己的AI模型。这点从资本市场的反应也可以看出来（AI应用公司的股价都在上涨，AI大模型和芯片的股价都在跌）

因克斯CEO 祝宗煌

自己所在的领域是机器人的关节模组，目前可能会朝着高稳定性、高耐用性且低成本方向发展。

灵宇宙CEO 顾嘉唯

场景化解决方案成为主流，家庭机器人将从单一功能（如扫地、语音助手）转向多场景联动，例如教育陪伴机器人可与智能家居设备（如灯光、音响）协同，根据学习场景自动调节环境氛围。

基于生成式AI的情感模型将更精准识别用户情绪，并通过个性化内容生成（如定制故事、互动游戏）增强情感陪伴效果。例如，AI助教可针对儿童学习习惯动态调整教学方案。

中小型创业公司可通过开源模型（如Llama、Mixtral）快速构建垂直场景应用，降低对大厂的依赖，同时结合自身数据优化模型，形成差异化竞争力。

家庭机器人将整合更多教育内容（如AI学伴、STEM课程）和健康管理工具（如运动指导、饮食建议），成为家庭中的“全能助手”。

和鲸科技CEO 范向伟

我们所在的MLOps的领域可能会发生的一个趋势：由于AGI的生产力已经足够显著，大中型企业都会开始建立“人工智能办公室”的部门，来负责企业级私有模型、私有智能体的开发与落地，实现AI与业务、AI与经营的深度结合。

Testsprite CEO 焦云皓

AI测试随着agent的大趋势越来越流行，现有的公司一定会更多往实现agent的方向去发展，往更加自动化的方向发展。

这一块的难度较大，2023～2024，接个ChatGPT技术上来说其实挺简单的，但是要做一个好的agent，其实难很多。

我们预感很多做测试环节的公司会因为大经济环境的影响退出这个领域，甚至有一些过去做AI coding的公司也会考虑往测试方向“拓展尝试”。

AIGCode CEO宿文

2025年可预见的是，通过模块化工具和软件架构设计，开发者能在秒级或分钟级完成全栈工程师的工作，并精准适配业务场景的软件生成需求。

2025年最期待的技术、产品方面的进展是什么？

生数科技CEO 唐家渝

2025年，原生多模态大模型将持续快速发展，迈向真正的多模态互动体验。

今年初，我们发布的Vidu2.0把AI视频生成带入10秒时代，接下来的几个月内，推理性能将进一步优化，视频的实时生成将成为可能。

同时，视频创作的门槛将进一步降低。例如，在创作一段视频时，只需要上传想要参考的视频，比如视频A的画面构图+视频B的镜头手法，便可以生成特点融合的音视频，并可以对其进行实时的二次编辑，这将大大提升创作的自由度和效率。

此外，实时或准实时的多模态内容生成能力，将打破数字世界与物理空间的界限，催生全新的数字内容消费体验，例如互动剧、互动游戏等，将大大丰富用户的娱乐方式和交互体验。

造梦次元CEO 沈洽金

技术上最期待的是多模态和深度思考这两项能力的成熟。这两项能力在24年开始走入大众的视野，但也伴随着一些问题，如稳定性问题、速度问题，期待25年这些问题可以得到进一步的解决。产品方面，跟随技术的进展，在25年我们将会有更多模态的互动内容类型，并且随着模型深度思考能力的加强，内容的多样性会更加丰富，将服务于更多有价值的用户场景。

AI 文娱类应用创始人Richard

最期待的是现在4o的多模态技术可以本地化部署，或者多模态API非常便宜。

AI视频应用创始人 Nolan Huang

更强的多模态AIGC（人工智能生成内容）尤其是视频领域的突破。目前智能生成天花板还是很低，非常依赖Prompt，整体偏向PGC和PUGC方向，UGC的门槛很高，错误率也很高，还有例如ID/IP保持，稳定更换背景，细节精细化可编辑能力等都有待提升。

成本不断降低，工程领域可以进一步降低训练和推理的成本，提供尤其是在视频领域方向极高性价比的FineTune方式，同时可以有10倍+的成本降低。

在产品方面，AI- Native出现内容/创作/社交相结合的产品形式并不断突破效果的天花板。

AI教育应用创始人 子健

最期待的技术是TTS及ASR的全面爆发和成本下降。声音相较于多模态是以大模型为基础的应用最主要也会是最基础的交互方式，TTS就像水电煤一样会产生大量的需求，也是AI应用最主要成本之一，当下我们还没发现更多的可以把TTS成本下降的方案和产品，希望2025这件事情可以有进一步的发展。

最期待的产品进展就是端侧模型的引入和iOS生态的全面算力开放和模型能力支持，让开发者可以更好的利用A系列芯片的算力去进行开发。

AutoGame CEO 张昊阳

DeepSeek在农历新年前后的表现令世人震撼，倒逼OpenAI等一众闭源大模型重新思考开源影响力。这促使产品开发者思考如何基于DeepSeek API优化技术成本，新一轮价格战或将打响。不仅如此，本地部署蒸馏模型也在春节期间火爆一时，未来是否有进一步应用空间值得我们拭目以待。

AIGCode CEO 宿文

2025年模型技术的核心期待：突破现有后训练（Post-Train）和强化学习（RL）的技术路线，提升模型的泛化能力，为通向AGI提供更明确的创新路径。

当前技术过于依赖算力堆砌和高质量样本规模，需在预训练（Pre-Train）阶段探索新方法。产品层面应超越“文生文/图”的高容错场景，向编程、逻辑计算等理科需求延伸，并推动跨行业的颠覆性产品形态，而非仅嵌入现有工具。

AI代码生成领域需彻底替代程序员角色，从“代码补全”升级为“需求直译”，覆盖多品类开发任务。

2025年可预见的是，通过模块化工具或封装接口，开发者能在秒级或分钟级完成全栈工程师的工作，并精准适配业务场景的软件生成需求。

AI招聘社区 CEO Richard 

借助AI求职会成为每个求职者的基本能力，AI在求职上的赋能会从一些 简单的「copilot 角色」逐步演变为 「生态角色」，并在求职/招聘双端都能实际提升双方的质量和效率。

旅游APP创始人 Josh

我最近研究了旅游和硬件的结合。我们的思考是用户使用AI眼镜是想获取视野中事物的信息，这是关键痛点。我最近研究了市面上已有的AI眼镜，用户看到的场景和眼镜显示的信息相关性很弱。所以一个可能的技术实现是AI能不能通过视觉的方式指出我所看到的东西。

和鲸科技CEO 范向伟

最期待的是国产GPU的商业化落地，希望国产GPU的产业链能够抗住压力、突破封锁，初步建立起规模化的产能。

因克斯CEO 祝宗煌

期待RDT和ACT等具身智能算法能进一步的发展。

2025年，部分团队能达到机器人流畅操作且具备极高的成功率。

产品方面期待交互友好流畅，运动姿态柔美灵活、动作丰富的人形机器人出现。

灵宇宙CEO 顾嘉唯

技术上，会有几个可能的趋势：

第一，端到端架构的普及分层架构（感知-规划-控制分离）仍是当前主流，但端到端架构（如RoboMamba）因更强的泛化能力，将成为长期方向。

第二，AI个人助理还可通过长期记忆（如Kimi的200万字上下文窗口）提供终身化服务，在日常持续的交互过程，除了越来越懂你，还能实现从公开信息到隐信息的渗透，做到贴身秘书。

第三，开源模型与边缘计算的结合，例如Meta的Llama等开源模型在小参数量下表现接近大模型，结合边缘计算能力，可让家庭机器人在本地处理复杂任务（如情感分析、个性化学习），减少对云端算力的依赖，提升隐私性与响应速度。AI本地化部署技术（如手机端运行大模型）将降低云端依赖，提升响应速度并增强用户数据安全性。

第四，仿真与真实数据的闭环迭代通过“Real2Sim2Real”模式和生成式AI，加速数据积累与模型优化。具身智能需海量物理世界的交互数据，但实际场景数据采集成本高。这里真实场景的数据与算力瓶颈，需要通过消费级人用视角同源的AI硬件产品进行采集，解决空间智能数据匮乏问题。当前多数应用仅实现多模态数据的独立处理与简单融合（如摄像头+激光雷达），缺乏深度语义关联。未来需突破跨模态语义对齐技术，如通过强化学习优化多模态决策链路。

第五，家庭机器人能够深度融合视觉、听觉、触觉等多模态感知能力，结合具身智能（Embodied AI），实现更自然的物理交互。例如，通过视觉识别家庭成员包括儿童情绪变化并主动调整陪伴策略，或通过触觉传感器感知用户需求（如跌倒检测，情绪预判）。OpenAI、Google、字节等公司在多模态模型上的进展（如Gemini 2.0）将推动这一方向。

产品上，会有几个可能的趋势：

首先，从家庭服务到随身AI的演进。家庭服务机器人正从单一功能（如扫地）转向多任务协同，渗透更多家庭全场景需求。未来趋势是结合具身智能与情感计算，做到察言观色，言出法随，进而成为全能全知的管家。

空间智能与可穿戴设备的结合将催生“随身AI助手”。例如，具身智能机器人通过触觉传感器感知用户情绪，并联动智能眼镜，在物理空间做到4D时空的空间交互。未来的AR眼镜可能集成空间感知能力，实时分析用户所处环境并提供情境化服务（如会议提醒、虚拟办公、逛街增强、社交辅助等）。

其次，家庭场景的快速落地：全球14%家庭预计拥有智能机器人，清洁、烹饪等基础功能外，护理老人、陪伴儿童等细分需求将成为重点，会成为率先有机会铺量规模化的应用落地场景，尤其在C端家庭场景中渗透率会显著提高。

再次，家庭陪伴机器人的情感价值升级，情感计算已推动AI陪伴机器人从“工具”向“伙伴”转型。例如，Luka卢卡教育陪伴机器人通过500多万种微表情模拟和触觉反馈，成为高净值家庭的情感伴侣；并以家长买单孩子爱玩的策略可接受的市场价格略渗透大众市场，结合IP角色提供情感互动。未来产品将更注重情感成长的“可进化性”，如通过用户反馈优化交互逻辑。

情感经济的商业模式创新，例如通过订阅制服务（如情感课程、个性化故事生成）和IP衍生结合成为盈利新方向。另外可以通过“亲密度”等级的设计提升用户粘性，结合游戏化设计延长生命周期。 

展望2025：如何进击？

AI视频应用创始人 Nolan Huang

2025年，我们将能利用2024年建立的坚实基础，针对我们瞄向的市场，快速迭代产品，并深化与创作者和内容生产者的合作，打造更加个性化的创作体验。特别是在多模态生成内容和社交平台整合方面，这将为我们的技术和产品进一步的市场扩展奠定基础。

AI教育应用创始人子健

2025我希望，把精力放在产品和运营上，产品体验上的领先和用户需求的满足，是会给投放及运营带来更多的空间的。今年同样会专注于某几个单一市场去深度运营，去做国家地区渗透率，教育产品根本是一类靠口口相传的形成的网络效应持续运营的产品，国内外都有很多出色的前辈反复验证了这件事情，希望我们可以多多埋下在用户心中积极的产品体验的印象。

Testsprite CEO 焦云皓

对Testsprite来说，主要还是希望性能表现上面有更加显著的提高，具体来说就是我们能够非常准确地（比如大于95%准确度）帮助用户生成对应的测试案例，而且能够有很好的coverage。

完成/实现和其他平台丝滑的integration，比如接入github，甚至是接入其他现在非常火的dev tools（cursor/vs code）这些都在我们的目标范围内。

完成以上这些以后，希望用户的retention能够有很好的增长，最终使得revenue有比较好的增长。

灵宇宙CEO 顾嘉唯

快速切入两大增量市场——老龄化社会的护理机器人需求，以及教育“双减”政策下家庭智能教辅设备的替代机遇。

YOOUSI.AI CEO 袁泽

2025年是我们的生产技术走向成型的一年, 新的应用工具, 新的AI模型训练方法, 新的数据集, 在各个方面我们都有计划部署，并且可以预见的是它们为生产力带来的巨大飞跃，例如我们的Inkvers2.0会带来简单高效的一站式生产工具，动画制作与AI生产力更深入的结合. 以及我们大模型的准确度, 表现力都会迎来显著的提高。

AIGCode CEO 宿文

产品形态需深度思考：自研模型有利于实现产品的持续迭代，但需避免低垂果实型定位（易被基础模型厂商覆盖），而应面向终局打造全栈化、高壁垒的产品。

复盘2024：做对了什么？

生数科技CEO 唐家渝

2024年，团队在多个方面取得了不俗的成绩，我认为做得对的地方最主要在两方面。

第一 、敢为人先的全球化战略。

生数坚持在AI视频生成这一赛道上进行前沿技术攻关，通过Vidu不断的产品迭代，确保了我们在AI视频生成领域始终保持全球领先的地位。我们是继Sora之后在全球首个推出高一致性、高动态性长视频模型的机构，在生成速度、一致性生成能力方面也持续引领全球，所有这些突破性技术成果都是由我们自主研发的。

同时，在商业化进程中，通过我们的前瞻布局，成功地将技术优势转化为了市场优势，互联网娱乐、影视动漫、广告营销、文旅行业等领域的商业化都取得了不错成果。同时，生数科技“生而全球”的产品战略，带来上线100天用户即破千万，及快速覆盖200+国家和地区的事实，也增添了团队信心，为公司的国际化发展奠定了坚实基础。

第二、高水平人才的引进与培养。

在过去的一年里，随着团队不断取得具有世界影响力的成绩，我们吸引了众多国内外顶尖的技术和产品商业化人才的加入。这些人才的加入，不仅为公司注入了新的活力，更为技术创新与产品落地提供了强有力的支持。

通过团队愈发成熟的管理方式和构建的人才培养体系，目前已经成功打造了一支高素质、高效率的团队，为公司更有质的发展奠定了坚实的人才基础。

基于2024的阶段性成果和团队的加速向前，2025年我们将看到AI视频生成在多领域加深应用落地，成为人人易得、易用的AI技术。它巨大的商业潜力会让生数与业内伙伴的合作更深入、多元、富有创造力，生数的旗舰产品Vidu也会被更多用户熟知并使用，就像人们几乎每天都会打开相机、微信一样自如和方便，更多新的机会将纷涌而至。

造梦次元CEO 沈洽金

使用头部模型做产品，和头部模型厂商深度合作。24年的这个决策让我们在最薄弱的产品冷启动阶段，以低成本获得了市场头部体验，也让我们拥有一个足够健壮的基本盘去应对25年的产品扩张期。

AI 文娱类应用创始人Richard

Day one就收费和盈利。由于AI的边际成本不是零，没有找到商业模式的AI应用会活得很艰难。

AI教育应用创始人 子健

2024做的最对的是专注于海外单一市场的运营没有贪大求全，同时，关心用户的诉求和每一条反馈，把自己的精力更多的放在产品上。 

Testsprite CEO 焦云皓

最对的事情可能是坚持做Agent和做中小企业客户，并且专注于在产品开发上没有动摇。

DeepSeek的成功有人分析说其实从侧面证明了产品好就是最有效的营销手段，我们2024在agent上的先发优势和取得的开发进展在2025主要还是转化成我们占领市场的先发优势。

现在开源小模型DeepSeek的出现让主要是在coding model上竞争的coding agent的竞争非常激烈，也许我们在2025有可能坐收渔翁之利，在什么都不做的情况下，却能得到一个非常好的开源coding agent，如果未来将它接入我们的testing agent，我们甚至有可能做出一个最好的dev agent，给了我们横向拓展的可能性。

不过短期内我们不会主动横向拓展出去。

YOOUSI.AI CEO 袁泽

2024年坚定的生产优质内容，并以此驱动技术的推进。我们相信优质内容在海外的竞争力、生命力、和IP潜力。当下全球涌现了真人短剧的风口, 而我们认为还有一个窗口尚未打开，就是动画短剧。对于这方面, 我们所需的人才, 生产流程，技术路线，都有着一套与众不同的逻辑。我们在这一年积累了相当多的经验，这也是我们坚信2025年会是厚积薄发的一年。

因克斯CEO 祝宗煌

2024年坚持以质量为第一优先级，没有参与价格战。可以给公司提供优质的客户群体，更宽裕的降价空间，以及更强的技术壁垒，让公司2025有更加良性的发展。

灵宇宙CEO 顾嘉唯

“保持无所畏惧”。过去几年经历第一次创业的起起伏伏，让我意识到了无所畏惧的力量：我本就没什么可失去的，反倒可能收获一切。我意识到：最初的那种无所畏惧之所以奏效，是因为它源自真正的好奇心和求知欲。这种真实性比任何精心塑造的形象都更能打动人心。 

第二，技术上我们坚定地不去训练底层模型，我们有个南坡理论，即做好应用的公司不应该卷技术的底层能力，而是尽快利用现有技术溢出的红利，拿到数据，建立我们自己在应用的优势。我们正在做的是以Ling!作为设备终端，为每个小朋友提供AI学伴，所收集的真实交互数据，用来逐步建立我们人与空间交互的OS层。

和鲸科技CEO 范向伟

2024年做的最对的事情：可能是“坚持”本身。因为坚持平台产品的研发迭代、坚持标杆客户打造，在国产GPU和开源大模型的能力突破之后，有机会成为企业级的AGI能力的平台底座。

AIGCode CEO 宿文

2024年的关键决策主要有几个，坚持深耕AI代码生成方向，验证模型快速迭代的可行性；放弃低门槛前端工具（如类Replit产品），避免被大厂标准化方案覆盖；聚焦自研模型与深度产品化，确保技术壁垒和长期竞争力，面向终局打造全栈化、高壁垒的产品。

AutoGame CEO 张昊阳

2024年我们团队做的最对的一件事是默默打磨产品，厚积薄发，等待春天到来。

从24年开始我们就把精力专注在产品设计上而不是融资沟通上，年底市场回暖时斩获新一轮融资，为25年崭露头角打下基础。

另外，24年在TPF（技术产品适配）方面，我们抱持着“以逸待劳”的心态，坚信LLM和生图模型的技术将会高速发展和迭代，包括LLM的性价比更高，智能性更强，Diffusion模型的可控性更高，更能产出更精美、可商用级别的结果，都让我们不再限制拳脚，提前几步设计了与未来市场更加匹配、质量更高的产品。

@THE END