1. 从大模型迈向通用人工智能：以 OpenAI 为代表的机构正在研发下一代人工智能，可能会采取全新的演习办法，具备自我迭代的能力。
虽然间隔实现通用人工智能还有一定间隔，但在不远的将来，其有望在各个领域超越人类水平，并可用于办理各种繁芜的科学难题。
不过，如何监督这些智能水平超过人类的人工智能，以确保其不会危害人类，将是一个主要问题。
同时，现有的大模型技能仍有上升空间，其他大模型也可能发布更具革命性的产品。

2. 合成数据冲破演习数据瓶颈：由于可用于演习 AI 的高质量数据有限，合成数据受到关注。
它是由机器学习模型利用数学和统计科学事理合成的数据，就像为 AI 编写的专门教材。
利用合成数据可以办理数据隐私保护的问题，减少人工智能学到有害内容的风险，未来的 AI 将借此得到更高的性能。
但如何确保干系公司和机构负任务地制作合成数据，以及制作出符合本国文化与代价不雅观且媲美的演习集，是具有寻衅性的课题。

3. 智能化和自动化程度提高：能够处理更繁芜的任务，并在一定层面上做出决策，而无需人类的过多干预。

4. 算法持续进步：深度学习、强化学习等算法将不断优化，可能会涌现新的学习模式，以提升学习效率和模型性能。

5. 跨学科领悟加深：与其他领域如生物学、物理学、生理学等的领悟更为深入，从而产生新的研究热点和运用处景。

6. 边缘打算和分布式 AI 发展：随着物联网设备的遍及，AI 将在边缘设备上发挥更大浸染，实现更快、更永久的数据处理能力和相应速率。

7. 可阐明性和透明度变得更主要：随着 AI 系统在社会各领域的运用加深，其决策过程的可阐明性和透明度将受到更多关注，干系法律法规也将逐步完善。

8. 人机协作加强：AI 将更多地与人类协作，而非大略地替代人类事情，这将推动人机交互技能的发展。

9. 更加通用的人工智能有望实现：大模型技能的发展红利期较长，将成为新一轮科技革命和家当变革的主要驱动力量，推动更加通用的人工智能的实现。

10. 以运用为需求导向：未来 AI 须要以运用需求为导向，从客户需求出发，落地到详细场景中，帮助客户提质增效。
大模型的研发不管是通用的还是垂类的，都需在商业化场景落地以带来商业代价。

11. “开源”共建大模型生态：人工智能关联企业通过“开源”共建大模型生态，冲破开拓者与利用者的边界，使大家都能参与创新。

12. 形成 AI 代价主见：企业对付 AI 代价的期待从单一向立体转变，更加看重社会环境代价、微不雅观个体体验以及长期的代价超过。
AI 在家傍边的运用从“+AI”转变到“AI+”，成为驱动力，驱动现有技能与之同步演进。
企业需通过 AI 打造独特的核心上风，产生实际的业务代价，例如实现业务代价增长、提高可靠性和韧性、提升效率和满意度、推动可持续发展以及探索全新商业模式等。