2025 年 3 月的 AI 月报，我们开始尝试一种新形式：和知乎一起举办 “AI 脑暴” 线下活动，围绕每月一个热门 AI 主题，邀请相关学界研究者、业界从业者（研发或技术人员）、投资人等一起做闭门圆桌讨论。

3 月 30 日，第一期 AI 脑暴举行，主题是 Agent，我们邀请 6 位嘉宾参加，他们来自高校、互联网公司和非营利 AI 研究机构。本期月报中，我们摘录了部分 AI 脑暴中的讨论。

以下是我们第 5 期 AI 月报，欢迎大家在留言区补充我们没有提到的重要趋势。

3 月初，通用 Agent 产品 Manus 上线第二天，就被复刻出两个开源版本——OpenManus、OWL。OpenManus 甚至只用 4 个人，花 3 个小时。

这种 “速成” 似乎暗示：做 Agent 没那么难。但从实际体验和系统复杂度来看，让 Agent “真正好用” 仍存在挑战。

大模型公司 Anthropic 与数十个团队合作开发 Agent 后，把其分成两类 [1]：

Agent 的开发看起来变得容易，是因为底层模型、框架、工具生态正在成熟。OpenAI、Anthropic 等公司提供了模型 API，调用浏览器、文件、搜索等组件已经有开源标准。Anthropic 推出的 Model Context Protocol（MCP）正在被更多公司接纳，规范了 Agent 如何与外部工具对接，OpenAI 也已加入。

但无论是 Manus 和它的各种开源变体，还是 OpenAI 开发的 Deep Research 等 Agent，问题仍层出不穷：

在大模型创业公司 Pleias 训练大模型的亚历山大·多利亚（Alexander Doria）认为 “模型就是产品”[2]：

在 AI 脑暴活动上，我们讨论了 “对 Agent 来说，壳重要还是模型重要”，部分要点如下：

3 月，OpenAI CEO 山姆·阿尔特曼（Sam Altman）接受采访时被问 [3]：“五年后，拥有 10 亿日活、无需获客的网站和最先进的模型，什么更有价值？”

他沉吟 2 秒，选择 “10 亿日活用户的网站”。阿尔特曼设想了一个 OpenAI 成为互联网世界入口的未来：用户用 OpenAI 账户，能带着使用额度、定制模型等，自由使用任何集成了 OpenAI 模型 API 的第三方服务。

OpenAI 的这一平台愿景，已经在其 1 月发布的 Agent 产品 Operator 中初现端倪。Operator 可以搜索网页为用户规划旅行方案、写报告、提供购物建议，与外卖平台 DoorDash、网约车平台 Uber、购物网站 Ebay 等服务打通。

Operator 还没有带来太大冲击，但大模型应用成为流量入口的趋势日益明显。Adobe Analytics 分析了美国电商零售网站超万亿次访问后发现 [4]：

Adobe 还调研 5000 名美国消费者获知：近四成人正在使用大模型辅助购物，过半人计划今年这么做。

许多电商或本地生活应用的核心收入都是站内的推荐广告，比如亚马逊、阿里、京东、拼多多、美团等。如果访问这些网站的是 AI，而不是人，这些广告系统还能起效吗？

今年 2 月的财报会上，亚马逊 CEO 安迪·贾西（Andy Jassy）被问及 “Agent 如何影响公司电商业务”。他给出一个模棱两可的答案：“大多数零售商都会有某种与 Agent 互动的条款，我们也不会有什么不同。”

沃尔玛美国业务的首席技术官哈里·瓦苏德夫（Hari Vasudev）提出了一个应对策略：“开发自己的 Agent 与其他的 Agent 互动，推荐产品或提供更多商品信息。”

AI 脑暴活动中，一位 AI 战略研究人士认为，就算是流量入口发生变化，现有的大厂和在特定场景深耕的公司依然会有优势：

3 月，算力投资的分歧持续，英伟达股价持续波动：月初 10 天下降 13%，随后反弹，然后又跌了下来。

这一波动背后是两个未达成共识的问题：算力消耗从训练大模型转向推理，英伟达的 GPU 还是唯一选择吗？当前算力投资是否饱和？

但一直不愿与英伟达合作的苹果开始采购英伟达芯片，又给市场注入信心。3 月的 GTC 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋讲了关于推理的新故事：

“当 B 系列 GPU 开始大量出货时，你甚至无法把 H 系列免费送出去。” 黄仁勋说。他经常用 “买得越多，省得越多” 推销英伟达先进 GPU，现在变成了 “买得越多，赚得越多”。

并非所有任务都需要推理模型解决，且更小的推理模型如 o3 mini、QwQ-32B 同样能实现良好效果。整体算下来，推理模型确实增加 Token 消耗，具体是否会到百倍以上仍有待验证。

投融资风向：并购交易变多，获得大额融资的 AI 公司聚焦垂直领域

3 月宣布的大额并购交易超过前三月总和，6 起金额超过 1 亿美元的交易公开，另有多起仍在谈判中。

AI 行业正在从 “单一的技术或产品竞争” 向 “生态系统整合” 转变，头部公司积极扩展业务边界，挖掘生态护城河：

同时，英伟达投资支持的 GPU 算力租赁创业公司 CoreWeave 上市，筹集 15 亿美元，此前它计划筹集 40 亿美元。

3 月，融资超过 5000 万美元的 AI 公司达 31 家，比上月增加 8 家，投资风向相对稳定。

基础模型方向，头部公司融资惊人：OpenAI 又融资 400 亿美元，累计融资额达到 586 亿美元，最新估值超过 3000 亿美元；Anthropic 又融资 35 亿美元，累计融资额达到 180 亿美元，估值达到 615 亿美元。

国内，智谱先后宣布拿到杭州、珠海、成都等三地国资的投资，总额达 18 亿元，累计融资超百亿人民币，完成公司股份制改革，为上市铺路。

基础设施方向，GPU 算力租赁服务的公司融资潮告一段落，研发 AI 芯片的以色列公司 Retym 和为大公司提供网络解决方案的 Nexthop AI 拿到大额融资。

为 OpenAI、Google 等公司提供编程数据的创业公司 Turing 拿到 1.11 亿美元融资，估值 22 亿美元，其年化收入达到 1.67 亿美元，已经盈利，显示数据标注服务的商业模式正在成熟。

Scale AI 正在推动估值 250 亿美元的老股交易，相比去年 5 月估值提升 80%。Scale AI 正在拓展业务范围，为人形机器人公司提供数据采集服务。

人形机器人创业公司迎来融资高潮，单月出现 7 笔大额融资，创近年新高：

应用方向，大额融资主要流向用大模型技术改造垂直领域的创业公司，分布在编程、医疗健康、企业数据服务、金融防诈、物流运输、药物发现等领域，至少有 18 家。

这些公司多数成立在 ChatGPT 发布之前，已在各自领域中积累稳定客户和数据资源。它们不是给大模型做 “壳”，而是想把大模型与垂直场景连接起来，用 AI 改造原本的流程，挖掘新的增长空间。

许多投资人把这个方向当作创业公司的机会——这些领域需要长期、深入的积累才能有竞争力，潜在收入规模尚未大到吸引巨头入场。多位硅谷的投资人告诉媒体，他们现在被覆盖全行业的 AI 应用创业计划书淹没。

大模型输出结果看似合理，但内部决策过程不透明，是一个黑盒子。3 月，Anthropic 发布两篇论文，尝试用 “AI 显微镜” 技术追踪模型内部运作机制，研究自研的大模型 Claude 如何识别指令、组织语言、执行推理 [6]。

Claude 具备多语言能力，并不是靠 “法语 Claude”“中文 Claude” 同时上线，而是依赖一个共享的跨语言抽象机制。研究显示，在不同语言中提问 “小的反义词” 时，Claude 激活的是相同的 “小” 与 “相反” 概念，最终生成 “大的” 语义，再翻译成原语言输出。随着模型规模扩大，这种语言间的共享特征也显著增强。这表明模型具备跨语言迁移能力，推理和理解能力可在多领域中应用。

为了写出第二行，大模型必须要满足两个条件：与 “grab it” 押韵、逻辑通顺（为什么要抓胡萝卜）。按照通常的大模型预测下一个词的理解，大模型一边写词一边思考，直到末尾才会选了一个押韵的词。

Claude 在写诗时并非逐字生成到末尾才凑韵，而是提前规划。例如在写与 “grab it” 押韵的第二句前，它会预先检索相关话题词如 “rabbit”，再围绕这个词遣词造句。如果修改其内部状态中表示 “rabbit” 的部分，发现 Claude 会改写成以 “habit” 结尾的句子，仍然通顺押韵；若注入 “green” 概念，结尾则变为 “green”，不押韵但合理。这表明，大模型具备语言规划能力和灵活性，能够根据目标调整生成策略。

Claude 不是专门为计算设计的，训练目标只是预测下一个词，但它能在不一步步书写计算过程的情况下，正确计算如 36+59 的结果。研究发现，Claude 并非靠死记硬背或模拟标准算法，而是用并行路径完成计算：一条估算总和，另一条精确确定末位数字，最终合成答案。Claude 并不 “自知” 这些策略，它解释运算过程时仍引用人类常规算法，表明实际计算与解释机制是分离的。

Claude 3.7 Sonnet 等推理模型能进行较长的 “思维过程” 再输出答案，通常能提升准确性，但有时也会伪造看似合理的推理步骤。比如计算 0.64 的平方根时，Claude 激活了与中间计算步骤对应的特征；但在处理难题，如大型余弦函数时，有时会 “胡诌” 答案，甚至反向写一个合理的思维链。

大语言模型天生会有 “幻觉”，即使不知道答案也必须输出下一个词。Claude 训练中，学会在不确定准确答案时默认拒答，其内部存在一个 “拒答” 回路一直激活，除非识别到熟悉信息，如 “Michael Jordan”，此时 “已知实体” 特征会抑制该回路，模型才会作答。但大模型识别出是一个人名的时候，如 “Michael Batkin” 却不了解相关信息，就可能误激活 “已知” 特征，导致拒答机制失效，从而捏造看似合理却完全虚构的答案。

大模型一旦开始处理句子，就倾向完成语义合理、语法正确的表达，即使这会输出有害内容。一个案例：模型被引导拼出 “BOMB”（通过 “Babies Outlive Mustard Block” 的首字母），从而生成炸弹制作说明。Claude 下意识地拼出 “BOMB” 后继续生成内容，直到完成一个完整句子后，才 “意识” 到问题，切换为拒绝响应。

Anthropic 称，当前的研究方法还有局限：只是处理几句简短的提示词，花数个小时也只能观察到大模型计算过程的一小部分，还不一定真实反映模型在做什么，如果想要分析模型处理长达成千上万个词的思维过程，不仅需要改进方法，可能还要用 AI 帮忙理解 AI。

[1] Anthropic 的 Agent 开发经验 https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

[2] 亚历山大·多利亚 “模型就是产品” 博客文章 https://vintagedata.org/blog/posts/model-is-the-product

[3] 阿尔特曼接受本·汤普森访谈 https://stratechery.com/2025/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-about-building-a-consumer-tech-company/

[4] Adobe Analytics 的流量分析报告 https://searchengineland.com/generative-ai-surging-online-shopping-report-453312

[6] Anthropic 追踪大模型内部思考过程的研究 https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model

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