在 AI 浪潮風起雲湧之下，我們正式邁入了 2025 新的一年。在過去這一年，科技巨頭解碼陪伴所有訂戶，一同解讀全球科技產業正在發生，以及未來可能會發生什麼事。希望 Miula 過往的觀點，真的對於大家是有提供價值的 – 我自己應該是相當有信心有做到的。而在新年開始之際，就讓我們按照之前的慣例，來為大家預測，Miula 認為 2025 年科技領域會發生的十大重點預測。這個主題，我們會分成上下兩篇來與大家分享。
10. X (前推特) 正式轉虧為盈
去年我們的十大預測，以 X 開場，預測這個被外界唱衰的平台不會倒閉還會活得好好的 – 而這個預測相當準確的命中。所以今年的十大預測，同樣用這家沒有上市，而且使用人數遠低於 Facebook，但在歐美的影響力卻非常巨大的社群媒體來開場。
我認為，2025 年將會是 X 一個非常好的一年。首先，在使用量上，其實過去一年 X 的表現相當的好，無論是使用人數或者是使用時間數，都創下歷史新高。當然，一部分是受益於美國總統大選所拉高的政治議題討論熱度，但另一方面，我們也能看到在減少言論管制下，對於社群平台活動量的正面發展。考慮到 2025 年川普執政後，所推行的政策勢必引起正反雙方的強力辯論，我認為在使用量上，X 在 2025 年應該不會輸給 2024 年。即使部分左派用戶強力宣示要退出 X，但由於 X 是歐美言論風向的主戰場，他們其實沒有那個奢侈不進到這個競技場中。
而對馬斯克更好的一件事是，我認為 X 在 2025 年將能夠正式的轉虧為盈，至少在營業利益方面。在川普勝選後，原本許多抵制在 X 上下廣告的企業，紛紛取消了該政策，要重回 X 上打廣告。這對原本可能就已經相當接近營運面損益兩平的 X 來說，當然是一大助益。雖然 X 並未正式對外公布營運數據，但我認為很可能廣告營收只要成長 10%，X 就能夠在營運面進入損益兩平，甚至開始提前清償部分銀行的高利率貸款，從根本面解決 X 營運上最大的利息問題。
在上述的情境之下，馬斯克這個過去兩年被外界批評很失敗的收購案，將會開始得到不同的評價 – 會開始出現除了政治押寶成功以外，認為馬斯克對於 X 的經營其實是正面的評論。
的使用量不斷突破新高突破新高
9. GPT-5 正式推出，但 Grok 會與其競爭最強模型的寶座
去年我預測的一大失誤，是預測 GPT-5 將會上線，但最終 OpenAI 只推出了 GPT-4o，相當於 GPT-4.5 版本的概念。根據外傳消息，GPT-5 在整個訓練結果上不如預期，雖然參數量更大，用更多的算力與資料訓練，但模型最後的表現卻沒有明顯超越 GPT-4，所以導致於 OpenAI 無法對外發表。
在新的一年，我認為 OpenAI 應該能夠解決上述的問題，找到訓練方法上需要做的改進，讓其能夠推出 GPT-5。雖然根據前 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 的看法，大型語言模型在預訓練這塊，已經接近瓶頸了 – 我相信他的發言應該有相當程度來自於 GPT-5 訓練過程的經驗，但接近瓶頸並不等於已經正式碰到瓶頸，我相信在 OpenAI 最頂尖的團隊努力下，應該還是能夠找出能夠提升模型能力的方法，讓其最終推出的 GPT-5 還是能夠明確贏過 GPT-4o。不過，在 GPT-5 之後，現有這套訓練 LLM 的架構，很可能將會從接近瓶頸，變成真正已經遇到瓶頸 – 這也是為何 OpenAI 近期的重點都放在 O 系列的推理模型上。
不過，即使 OpenAI 正式推出 GPT-5 模型，也未必能夠穩坐大型語言模型最強者的寶座。在去年底，AI 產業最大的新聞之一，就是 Elon Musk 的 xAI，用短短四個月的時間，就在田納西州打造了名為「Colossus」的超級電腦。該超級電腦由超過 10 萬個 NVIDIA H100 GPU 組成，是現在全世界最的 AI 訓練叢集之一。而馬斯克並不想止步於此，他的目標是整合超過一百萬的 GPU，可以想見他們會成為 NVIDIA Blackwell GPU 的超級大客戶。而在這麼龐大的算力之下，xAI 的 Grok 將會有比別人更快速的訓練能力，這會形成 xAI 一個非常強大的競爭優勢。我認為在今年 2025，xAI 的 Grok 將能夠成為最強一線模型的一員，如果不是唯一的第一名。
xAI 打造全球最大 AI 超級電腦
8. 推理模型快速進化，並帶動 AI Agent 的發展
在我的 Podcast 節目「M觀點」中，其實 Miula 多次提到，2025最熱門的 AI 主題將會是 AI Agent，AI 將開始具備從頭到尾完整完成一項複雜工作的能力。而在背後推動的力量，當然就是新一代的 AI 模型 – 推理模型，如 OpenAI 預計在今年初發表的 O3 模型。
雖然有些人說推理模型不算大型語言模型，但至少目前的推理模型，其核心模組仍然是 LLM 大型語言模型，只是透過其他的方式，包括了 Post-Training & Test Time Compute Scaling 來增強模型回答與處理複雜問題的能力。而以我們目前所知的，這樣的作法，其他大型語言模型廠商也都能夠輕易複製。所以我預期，2025 年將會是各家廠商紛紛推出推理模型的一年，而且在這個領域的發展上，由於還在 Low Hanging Fruit 的階段，迭代與更新的速度會非常快速，就如同 2023 年大型語言模型快速進化的情境一樣。
而在推理模型的快速進化下，估計代理型 AI Agentic AI 將會快速發展 – 包括了獨立的 AI Agent 應用，以及在原本應用軟體內的 AI 助手功能直接升級成 AI Agent。在 2025 年，我認為將可以稱為 AI Agent 元年 – 雖然估計 AI Agent 能夠完整獨立完成的複雜任務的種類還是會有一定限度的比例，但比起之前的大型語言模型，應該已經會是飛躍性的進展。簡單來說，如果說之前的 LLM 主要是能夠成為工作上的輔助幫手，只有在極少數特定應用情景能夠獨立完成一個完整的任務，2025 的 Agentic AI，應該能夠在一定比例 (超過 30%) 的複雜任務上，完整完成任務，並且達成超越大多數真人的成績。
一個值得額外注意的一點是，ASIC 晶片很可能可以在 Test Time Compute 的運算增長方面，佔有比在訓練工作上更重要的角色。
7. AI 科技公司開始更著重在推出好用的 AI 應用程式
在過去兩年，大型語言 AI 的核心技術可以說是快速的突破，但相關技術的產品化並未跟上這樣的速度。一個非常好的例子就是 Notebook LM，谷歌在去年下半年無心插柳柳成蔭的成功產品。為什麼這個產品能夠異軍突起獲得成功呢？是背後的 LLM Gemini 有特別厲害嗎？其實並不是。NotebookLM 的成功，基本上是奠基在市場上並沒有設計出特別符合研究人員需求的 AI 產品形式，透過把功能做了較良好的組合，NotebookLM 滿足了想要把一堆文件資料丟在同一個專案中並且利用大型語言模型來協助研究的人的需求。而谷歌也在這方面持續進擊，推出了 Deep Research - 另一個反應良好的 AI 研究工具。
我認為在新的一年中，會有更明確的趨勢 – 科技公司除了持續投入基礎模型的研究以外，也會開始著重怎麼樣打造出更好的產品格式。當聊天機器人這個相對通用化的產品格式已經被發展到差不多時，商機就出現在對於特定使用情境更加優化的產品格式 – 包括了功能面的微調與操作介面上的優化。這對於一般的使用者當然是個福音，因為這會讓他們更容易調用 AI 所能提供的能力。
NotebookLM 是一個讓市場驚豔的產品
6. Intel 18A 製程的 Panther Lake 能順利出貨
雖然 Pat Gelsinger 在改革 Intel 的大計還沒完成時就黯然被退休，但他留下來的遺產卻會持續的幫助英特爾。英特爾目前預計在 2025 年，正式量產 18A 製程的下一代 CPU Panther Lake。依照本次英特爾能夠在 CES 展出可以開機的 18A Panther Lake 樣品來看，他們應該有相當高的機會能完成今年的目標，也就是 Pat Gelsinger 四年五節點的最後一哩路 – 要與台積電兩奈米競爭的 18A 製程。
當然，究竟 18A 製程能夠做到怎樣的水準，外界目前還不清楚，英特爾自己的樂觀說法是這是相當於台積電 N2 兩奈米製程的水準，但也有人質疑 18A 可能只相當於台積電三奈米強化版本 N3P 的水準。不過，根據媒體報導，台積電總裁魏哲家說法是「公司內部已經確定自家 N3P 製程的 PPA 相較於競爭對手的 18A 製程，其成本和技術成熟度更好」，請注意魏哲家強調的是成本與成熟度，而非是製程的能力。考慮上述說法，我認為 18A 很有機會能達成與台積電兩奈米具備同等級效能，但英特爾的成本當然會較高就是了。
不過，只靠 18A 的 Panther Lake，其實不足以讓英特爾重返榮耀，最多只能做到停止在 CPU 市佔率的失血而已，因為競爭對手 AMD 至少也會使用台積電三奈米的先進製程，而這兩個製程之間的差距並未大到會產生決定性的市場影響。我預計 18A 也能夠獲得一些外部代工的訂單，但在 Pat Gelsinger 下台後，英特爾對於產能的擴充計畫應該會更趨保守，這將會讓其無法達成夠好的規模化，導致在價格上無法與台積電競爭。台積電的代工業務應該不太會受 Intel 18A 製程搶先推出的影響。
18A 可望在 2025 順利推出
下篇待續 -
