LLM 竞赛 2025: 超越 Google 之路

主要观点总结

本期访谈以「全球大模型季报」为主题，讨论了2024年AI/LLM领域的变化和2025年的预测。访谈中，张小珺和李广密就OpenAI、Anthropic、Perplexity、xAI等公司的竞争格局进行了深入剖析，探讨了模型进步、数据重要性、以及agent的落地等关键议题。李广密预测，2025年的核心主线将是coding和agent，未来AI将更多地以agent或任务形态输出，完成Task Automation。同时，他也对AI的商业模式、数据飞轮、以及AI的未来发展路径给出了自己的见解。

关键观点总结

关键观点1: 2024年LLM领域的进展

2024年的LLM竞赛是算力、模型和应用三条线并行，上半年LLM竞赛格局基本确定，下半年随着Sonnet 3.5、o1模型及RL范式的出现，LLM应用范围扩大、对现有工作流改造的深度增强。

关键观点2: 2025年LLM的预测

2025年的核心主线将是coding和agent，Agent、multi-agents不仅会带来新的软件，也会对生产力任务进行重组。AI/LLM的竞争是超越Google之路，底层模型及其上层的超级应用是对token和智能的重新分发。

关键观点3: OpenAI、Anthropic等公司的竞争格局

OpenAI、Anthropic、xAI、Perplexity等公司虽然在形态和商业策略上有差异，但都在争夺“下一个Google”这张牌。OpenAI的ChatGPT在C端取得了惊人的增长，但面临组织问题和商业模式挑战。Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型在coding能力上领先，但OpenAI的品牌效应强大。xAI在数据中心建设迅速，但面临超大集群是否有用的疑问。Perplexity通过重新定义AI搜索的交互形态，赢得了用户心智。

关键观点4: 模型进步与数据重要性

模型进步与数据的重要性在访谈中被多次提及，尤其是coding能力的提升和高质量数据的采集。未来，软件开发的范式可能会因coding能力的提升而改变，而context的采集能力将决定任务的成功率。

关键观点5: agent的落地

Agent的落地被看作是2025年的关键预测之一，尤其是长距离多步骤的任务。Devin作为处理长距离复杂任务的agent，展现了agent雏形的要素。未来，agent可能会以更加主动和智能的形态输出，完成Task Automation。

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