很多人一想起来，还觉得它就是个聊天机器人。你问它答，陪你解闷。但是，这个印象得更新了。2025年之后，中国AI的玩法已经完全变了。重点就一个：不再是“聊天”，而是“干活”。
它开始走出聊天框，跑到工厂里，出现在我们的生活里，解决一个个具体的问题。这不只是一个功能的升级，而是整个行业都在换方向。从最底层的技术，到我们用来训练它的数据，再到工厂里的生产线，都在发生根本性的变化。
一、AI不聊天了，开始干活了
以前我们觉得AI就是个聊天机器人。你问它问题，它回答你。但是，2025年的情况完全变了。现在的AI，重点是“能办事”。它不再只是个聪明的“嘴巴”，更像一双能干的“手”。
这个变化的核心是，我们不再单纯追求把模型做得更大。以前大家都在比谁的参数多，好像越大越好。现在发现，效率更重要。清华大学的张亚勤院长就说，现在的方向是模型更小、架构更聪明、效率更高、价格更低。
这里有个具体的例子。像DeepSeek和月之暗面这些公司，都在用一种叫“稀疏注意力”的技术。这是什么意思呢？你可以这么理解：以前的AI，就像把它扔进一个上万人的大礼堂，让它同时听所有人说话，它会很累，效率也低。现在这个新技术，就是让AI学会只听关键人物的发言。这样一来，它处理信息的速度快多了。
而且，现在技术的发展有两个方向。一些顶尖的科学家，在努力让AI的“大脑”更聪明。他们研究新的算法和架构，目标是用更少的电、更少的数据，让AI办更多的事。
另一些人呢，就拿着现在的AI技术，一头扎进具体的行业里解决问题。腾讯把自己研发的AI用在了公司内部900多个地方，先给自己人用，看看效果怎么样。百川智能就专门去做医疗领域的AI。零一万物干脆就不做通用模型了，直接给企业做定制的AI方案。所以说，之前的“百模大战”已经结束了，现在比的是谁能真正解决一个行业的问题。
最重要的一个东西叫“智能体AI”。这东西不一样了。你不用一步一步教它做什么。你只要给它一个目标，比如“帮我规划一次去云南的旅行”，它自己就会去上网查攻略、订机票、订酒店，然后把方案给你。它能自己定计划、自己去执行，还能在出错的时候自己调整。它开始在现实世界里“动手”了。
二、给AI建了个全国性的“发电厂”
AI要工作，就需要算力。算力就像是AI的“电”。没有电，再好的电器也是摆设。我们国家正在为AI建一个全国性的“发电厂网络”，也就是“全国一体化算力网”。
这个网络的核心是“东数西算”工程。这是怎么运作的呢？简单说，东部城市有很多公司需要用AI，但是东部电费贵。西部呢，风能、太阳能资源丰富，电费便宜。所以，就把计算中心建在西部。东部公司产生的数据，通过高速网络传到西部去计算。算完了，结果再传回东部。
这个“发电厂网络”现在已经很有规模了。全国建了42个能跑上万张显卡的计算集群。而且，百度这些公司还在继续扩大规模，目标是建成百万张显卡级别的集群。这些集群还能用很多国产的芯片，这样就不会被别人卡脖子。
为了让小公司也能用上算力，上海、珠海这些地方还发“算力券”。小企业可以用这个券，抵扣一部分使用计算中心的费用。这样就降低了他们用AI的成本。这股算力，正在从互联网行业，流向更重要的工业制造领域。
而且，这些计算中心也很注重环保。它们建在西部，能直接用上那里的绿色能源。比如腾讯的数据中心，用的电80%都是绿电。这样一来，AI发展得再快，也不会给环境带来太大负担。
三、数据，不看数量看质量
以前我们说AI需要吃数据，数据越多越好。现在这个说法要改改了。AI现在很“挑食”，它需要吃高质量的、专业的数据。谁有这种好数据，谁的AI就更厉害。
这个变化，看看数据标注员的工资就知道了。几年前，数据标注是个没什么技术含量的活。现在，一些公司招聘数据标注员，要求是名校的硕士博士，月薪能开到快两万。为什么？因为AI要应用到医疗、工业这些专业领域。比如，要让AI学会看懂CT片子，就需要懂医学的博士来教它，告诉它哪里是肿瘤，哪里是正常的组织。这种专业的知识，普通人是教不了的。
中国在这方面有天然的优势。我们网民数量全球第一，工业门类也最全。这意味着我们每天都在产生海量的、各种各样的数据。这些就是AI最好的“原料”。
但是，光有原料还不够，还得加工好。我们现在正在解决三个问题：
第一，打通“数据孤岛”。很多数据分散在不同公司、不同部门手里，互不相通。现在国家数据局在牵头，想办法让这些数据在保证安全的前提下流动起来。
第二，建设行业专用的高质量数据集。我们不再满足于用网上的公开数据，而是专门为特定行业打造“教科书”。到2025年第三季度，已经建成了超过500个这样的行业数据集。
第三，用技术生成数据。有些数据，比如涉及病人隐私的医疗数据，很难拿到。怎么办？我们可以用AI来“编造”一些以假乱真的数据，给另一个AI学习用。这种“合成数据”技术现在越来越普遍。
这样一来，就形成了一个良性循环：公司在经营中产生数据，用这些数据训练出更聪明的AI，然后这个AI再帮助公司把业务做得更好。
四、AI到工厂“上班”了
AI现在已经不只是科技公司的专属了，它开始走进工厂，帮助传统制造业升级。有个数据很说明问题：2025年6月，中国企业每天使用AI处理信息的量，比2024年初多了300多倍。这背后，是几百万家工厂正在用AI改变生产方式。
AI在工厂里具体能做什么呢？
举个例子，一家电池厂想研发新配方。过去，工程师需要反复做实验，可能花好几年时间。现在，他们可以先把各种材料的数据输入给一个AI模型。AI会在电脑里模拟成千上万次实验，很快就能找出一个最优的配方组合。这样，研发时间就大大缩短了。
再比如，在生产线上，AI可以实时分析各种传感器传回来的数据。它能比最有经验的老师傅还早地发现设备快要出问题了，并提前预警。它还能根据生产情况，实时调整机器的参数，让生产出来的产品合格率更高。
国家也在大力推动这件事。有个“人工智能+制造”的专项行动，目标是到2027年，要推广500个AI在制造业的典型应用场景。
这对中国制造来说意义重大。过去我们在工业革命里，一直是追赶别人。现在，我们有机会借助AI，在新的工业革命里，从追赶者变成领跑者。
五、AI正在改变我们的生活和工作
AI的影响，已经超出了经济领域，开始渗透到我们日常生活的方方面面。
在城市管理上，它是个好帮手。比如在重庆潼南，AI系统可以监测独居老人的情况，如果发现异常就会自动报警。在四川德阳，有个“城市大脑”，负责调度整个城市的交通信号灯，让堵车情况缓解不少。过去这些事都得靠人，现在AI能做得更高效。
在消费上，AI也让你感觉更方便。现在的购物APP推荐商品，不再是瞎猜，而是更懂你的真实需求。你开车的时候，可以直接用语音让车载系统帮你点一杯咖啡送到公司。这些小变化，让生活变得更简单。
对我们的工作和学习，影响就更大了。腾讯现在有超过90%的工程师，写代码的时候都会用AI来辅助。AI能帮他们自动补全代码，还能检查错误，让他们能把更多精力放在创造性的工作上。在学校，像深圳职业技术大学，已经开始教学生怎么跟AI一起工作。他们培养的，是既懂专业技能，又会使用AI的复合型人才。
所以，AI不是来取代人的。它更像一个辅助工具，把我们从重复性的工作中解放出来，让我们去做更需要智慧和创造力的事情。
六、给AI装上“安全带”
当然，AI发展得太快，也带来了一些问题。网上出现了越来越多由AI生成的垃圾信息，还有假新闻、算法歧”视这些新问题。技术是把双刃剑，必须要有规则来约束它。
所以，我们正在给AI建立一套管理规则，就像是给高速行驶的汽车装上“安全带”和“刹车”。“十五五”规划里就明确提出来，要加强对人工智能的治理。
具体的做法有很多。比如，有个新的管理办法草案就规定，如果你在跟一个AI机器人聊天，在一些极端情况下，平台必须安排一个真人来接管对话。中国信通院也启动了大模型安全认证，就像是给AI模型做个“安检”，合格的才能上市。腾讯这些大公司也在参与制定行业标准。
我们的目标不是限制AI的发展，而是为它创造一个健康、安全的环境。我们也在积极参与全球AI治理规则的制定，希望能为这项技术的发展贡献中国方案。
总的来说，中国的AI正在从“会说”进化到“会做”，从实验室走向工厂和田间地头。它正在实实在在地解决问题，创造价值。
