在2025年初，中國知名AI投資機構錦秋基金于硅谷成功舉辦了“Scale With AI”活動，匯聚了OpenAI、xAI、Anthropic、Google、meta等硅谷頂尖AI公司，以及眾多投資機構，共同探討了AI領域的最新進展與未來趨勢。

作為活動的主辦方，錦秋基金不僅積極投資北美活躍的AI基金，與全球AI市場緊密相連，還推出了Soil種子計劃，以靈活高效的決策機制，全力支持AI領域的早期創業者。回顧2024年，錦秋基金在AI領域頻頻出手，投資了如Aha Lab、造夢次元等多個項目。

此次硅谷之行，我們整理出了關于AI發展的二十五條重要見解，內容涵蓋大模型、視頻模型、AI應用以及具身智能四大方面。

關于大模型，業界普遍認為，LLM的預訓練時代已基本落幕，但后訓練階段仍充滿機遇。預訓練投入有限主要源于資源約束，而后訓練的邊際效益更高。預訓練為模型打下堅實基礎，后訓練中的強化學習則讓模型具備創造能力。未來，模型架構或將迎來變革，閉源與開源的差距將大幅縮小。合成數據成為訓練小模型的新途徑，但數據質量是關鍵。硅谷的創新文化，如OpenAI的扁平化管理，為AI發展注入了強大動力。

在視頻模型領域，當前視頻生成技術尚處于起步階段，類似于GPT的早期版本。視頻生成面臨數據集稀缺、物理規律遵循難、生成效率低等挑戰。未來，隨著數據集的不斷豐富和模型架構的優化，視頻生成技術將逐漸成熟。然而，視頻的scaling law遠未達到LLM的級別，技術路線仍有待探索。多家公司正嘗試不同的技術路徑，如基于GAN、AutoRegressive等，以應對不同場景的需求。

AI應用方面，硅谷VC傾向于認為2025年將是AI應用投資的大年。他們投資AI產品的標準包括：專注于一個方向，形成難以復制的競爭力；具備網絡效應，如獨特的洞察力、技術優勢或壟斷資本。與美國不同，中國AI應用市場呈現出多樣化的特點。硅谷VC認為，AI產品公司是新物種，與SaaS有很大不同。它們一旦找到產品市場契合點，收入增長將非常迅速。硅谷VC正積極構建自己的投資策略，如Soma Capital通過建立長期友誼網絡來發掘投資機會。

在AI編程領域，公司可能一開始會依賴模型公司的API來取得更好的效果，但隨著客戶使用數據的積累，它們將逐漸訓練自己的小模型，以降低成本并提高效果。推理增強技術是AI編程的一個重要趨勢，盡管目前成本高昂，但它能顯著降低錯誤率。隨著語言模型的發展，這些成本預計將迅速下降。

具身智能方面，硅谷業界認為，具備人類泛化能力的機器人可能在我們這一代無法實現。機器人需要在物理世界中完成任務，這遠比虛擬語言生成文本復雜。具身智能的突破需要解決通用性、可靠性和可擴展性等核心問題。機器人數據閉環難以實現，缺乏統一的數據集和評估標準。仿真器雖然被視為解決數據閉環問題的重要工具，但仿真與真實世界之間的差距仍然顯著。未來，機器人智能需要在通用性和專用性之間找到平衡，如通過模塊化設計實現快速適配。

在投資方面，硅谷VC對中國創業者持開放態度，認為新一代中國創始人充滿活力，有能力打造獨特的商業模式。然而，這些創業者需要基于美國市場進行創業。中國及中國創業者在進行諸多新嘗試，但國際投資人對此了解有限，因此存在投資機會。

OpenAI研究員創辦的Leonis Capital對2025年的AI發展做出了幾個預測，包括AI編程應用的走紅、模型提供商開始控制成本、數據中心可能引發電力沖擊等。這些預測反映了AI領域未來的發展趨勢和挑戰。

總之，錦秋基金舉辦的“Scale With AI”活動為硅谷AI界提供了一個寶貴的交流平臺，讓我們對AI的未來有了更深刻的認識。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI將在各個領域發揮越來越重要的作用。