我的观察：2025 年 AI 基础设施演进趋势
2025 年的 AI 基础设施正在从「模型驱动时代」走向真正的「Token 经济时代」，未来会最终形成一个以 Token 生产与消费效率为核心的竞赛。
一、模型研发：从单模态“巨兽”走向多模态“基础设施”
2025 最大的变化，是基础模型不再只是“产品”，而开始成为整个产业的基础设施：
- GPT-5、Claude 4 等新品均原生多模态（图像/视频/音频/动作），具备长上下文 + Agent 原生能力
- 多模态 tokenization 统一趋势明显，视觉-token 成本快速下降
- 开源生态（尤其是 Qwen/DeepSeek 系）形成规模化替代
趋势：模型正在像“计算机操作系统”一样抽象化，成为下一代软件栈的最底层公共能力，AI 吞噬一切正在发生
二、推理与优化：推理工厂从“强算力”转向“强调度”
2025 年推理侧进入全面工业化阶段，其核心趋势包括：
- vLLM / SGLang 成为事实标准，具备跨模型、跨集群的统一调度能力
- 昇腾、寒武纪等国产推理芯片全面加入生态，导致推理框架普遍支持异构
- 推理不再是“单模型推一条 outputs”，而是“多 Agent、多步骤、多模型混合推理流水线”
- SiliconFlow、Fireworks.ai 等托管推理平台提供量产化 Token 制造能力（吞吐、成本、延迟可量化管理）。
- 模型差距缩小后，推理效率而不是模型能力，决定最终单位 Token 成本。
推理平台开始追求：
- 成本 → 下降一个数量级（PagedAttention、tensor plan、KV cache 复用）
- 延迟 → 进入毫秒级竞争
- 并发 → 大规模多路多任务
关键词： “确定性推理 + 工业级加速”。
三、API 分发：从“便宜”到“智能路由”
API 分发不再只是“代理 OpenAI API”，而是走向：
- 按任务、输入结构、延迟、上下文长度 动态路由模型
- 对接本地模型、私有化模型、云端模型的 统一 API 层
- 提供缓存、审计、成本优化、多区域调度等企业级能力
这意味着 API 层正在变成 AI 流量交换中心
2025 趋势：
- 模型不重要，选模型的路由器更重要
- AI路由产品开始成为企业 AI 架构的标配
API 层正在渗透到类似“全局调度系统”的市场角色。
四、应用与 Agent：从 App 竞争到 Workflow 竞争
AI 应用层从“做一个 ChatGPT 竞品”已经完全过时，2025 的格局是：
- Devin、Windsurf 等系统进入 深度自动化（软件开发、数据分析、多步骤决策）
- LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK 形成 工作流与 Agent 编排
- 应用层不再是 UI 交互，而是围绕任务的 自动驾驶系统
核心竞争指标：
- 任务完成率（Task Success Rate）
- Token 成本效率（Cost / Task）
- 执行链条的可解释性（Traceability）
应用层的重心从 “做什么功能” → “如何 orchestrate 足够强的 Agent 系统”。
五、终端消费与反馈：Token 消费成为新的“行为数据层”
终端层正在形成过去互联网中从未出现过的结构：
- 用户不再只是“使用产品”，而是在持续产生 训练价值。
反馈从粗粒度（like/dislike）转向：
- 推理路径偏好
- 任务失败类型
- 上下文结构与 token 使用模式
- 明确的“奖励信号”
企业开始构建 自己的闭环 RLHF 系统，并通过模型微调快速迭代。
这意味着：
2025 是 AI 重新发明“用户数据层”的一年。上下文工程是重中之重。
六、整体趋势总结
趋势一：从 Model-centric → Token-centric
整个产业链从研发、推理、分发到应用，都围绕一个核心指标：
每个 token 的价值密度
模型大小不再关键，关键是：
- 每 token 成本下降多少？
- 每 token 产出多少价值？
- 每 token 能否形成可追踪、可训练的反馈循环？
趋势二：从单点优化 → 全链路自动化
以前大家优化单点（训练、推理、API、应用），而现在：
- 多模型调用
- 长链路推理
- 多 Agent 合作
- 分布式上下文管理
- 记忆与反馈的持续学习
正在形成一个真正的 AI 供应链。
趋势三：从“产品竞争” → “架构竞争”
2025 年企业的竞争焦点已经转向：
- 谁有更便宜的推理？
- 谁有更智能的路由？
- 谁有更稳定的 Agent 工作流？
- 谁能最快闭环反馈训练？
最终形成一个新的竞争逻辑：
输赢不由“模型有多强”，而由“系统能否稳定完成真实任务”决定。