引言 从政府服务和企业生产力到医疗保健、媒体和教育，真正的价值将来自于具有情境感知、本地相关性且无缝嵌入日常系统的人工智能。
人工智能正在塑造经济，重新定义行业，并赋能从生产力工具到国家数字战略等方方面面。人工智能领域正从竞相构建最大基础模型的时代转型，转向专注于提供能够推理、适应和自主行动的实用智能 AI Agent 的时代。这为规划和政策制定带来了新的机遇，尤其对于像阿联酋这样在人工智能基础设施和国家创新议程（例如阿联酋2031年人工智能战略）上投入巨资的经济体而言。让我们探索人工智能的演变，从基础模型到智能Agent，乃至更广阔的未来。
01
基础模型时代
过去几年，人工智能发展的核心一直是基础模型，即基于海量数据集训练的大型神经网络。目前已有超过一百种模型投入使用，能够执行各种任务：内容生成、语言翻译、代码编写，甚至音乐和图像创作。
根据《2025 年人工智能指数报告》，模型规模持续快速增长，训练计算能力每五个月翻一番，数据集每八个月翻一番，功耗每年递增。用于对人工智能模型进行排名的 Elo 系统显示，顶级人工智能模型之间的技能差距正在迅速缩小。短短一年内，最佳模型与第十佳模型之间的差距缩小了一半以上，目前排名前两位的模型技能水平几乎相同。
有人说，人工智能的发展已经达到顶峰，需要更小、更专业的模型。其中最常被提及的原因是缺乏可用的数据、计算能力和能源。例如，单次 ChatGPT 查询所消耗的能源大约是单次谷歌搜索的 10 倍。
02
基金会需要基础设施
基础模型背后的大型成熟和新兴参与者都是知名公司，是人工智能技术领域的现代巨星。然而，如果没有那些为大规模人工智能开发构建和提供基础设施的公司，他们的突破就不可能实现。
构建基础模型需要大量的基础设施投资。据Epoch AI称，过去八年，训练前沿人工智能模型的成本每年增长两到三倍。研究人员还预计，到 2027 年，训练最大规模的模型的成本将超过 10 亿美元。
大规模训练基础模型需要高度先进且资源密集型的基础设施。这首先需要高端 GPU 或 TPU 集群，并由 100 Gbps Infiniband 等快速网络和海量 SSD 存储提供支持，以处理海量数据集并设置检查点。同样重要的是强大的数据基础设施，以确保高效收集、清理和安全处理 PB 级数据。为了管理这种复杂性，我们采用了分布式机器学习框架以及用于分配计算任务的编排工具。
除了计算系统之外，维护这些大规模运营还依赖于先进的监控工具来追踪系统健康和性能、可靠的备份系统以及强大的物理基础设施，包括不间断电源和先进的冷却解决方案。整个过程必须由机器学习工程和数据工程领域的专家团队监督。这些层层叠加的基础设施需求凸显了开发和部署最先进的人工智能模型所需的巨大成本、复杂性和人才。
阿联酋已经意识到这一点，并正在采取战略应对。通过G42、先进技术研究委员会和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）等实体，该国正在构建数字基础设施、芯片创新和人工智能研究方面的本地能力。这些举措不仅旨在促进创新，而且对于确保长期技术自力更生和在日益受人工智能驱动的全球经济中维护国家主权至关重要。
03
从智能助理到智能Agent
随着人工智能模型竞赛势头趋于稳定，基础设施投资也已到位，下一个飞跃是迈向 AI Agent，即能够代表用户进行推理、规划和行动的人工智能。人工智能已经广泛应用于各个领域，无论是娱乐领域还是生产力领域。从创建人工智能头像到在电话会议中负责记录笔记的人工智能伴侣，人工智能已经在我们的日常生活中发挥了极其重要的作用。
Agentic AI 正在推动这一转变，使其朝着更实用、更产品驱动、更赋能的方向发展，揭示 AI 的能力远不止搜索、分析和生成数据，还能执行实际操作。它融合了情境感知、记忆、逻辑和目标设定，不仅能够理解，还能采取行动。
这一转变对阿联酋意义重大，因为从政府门户网站到客户服务，阿联酋的数字服务正变得越来越先进，互联互通。Agent系统可以帮助居民更新证件、规划行程、管理健康习惯，甚至导航个性化教育。所有这些都通过一个单一的、主动的界面进行管理。
04
引领下一个人工智能前沿
随着人工智能的重点从大规模实验转向本地化、可部署的解决方案，人工智能的成功将取决于将更智能的人工智能融入现实生活。到2030年，人工智能将为阿联酋的GDP贡献1000亿美元，而阿联酋富有远见的领导力、数字原生代人口以及强大的公私科技生态系统将助力这一增长。从政府服务和企业生产力，到医疗保健、媒体和教育，真正的价值将来自于能够感知环境、与本地需求紧密相关并无缝嵌入日常系统的人工智能。
2025-06-13
2025-06-12
2025-06-11
