根据FOREXBNB的最新报道，中信建投在其最新研究报告中指出，大型语言模型的发展已经迈入了深度推理的新阶段，通用人工智能的实现似乎越来越近，AI应用正站在爆发的边缘。在这个关键的历史时刻，中信建投从技术、应用和能源三个关键领域对人工智能的未来进行了展望，其中技术被视为推动力，应用作为牵引力，而能源则是支撑力。在对未来的预测中，中信建投强调了推理计算、合成数据、缩放法则、超级智能体、具身智能、AI4Science、端侧创新、自动驾驶、人工智能+、能源需求等十个关键发展趋势。
趋势一：推理计算能够提高大型模型的准确性，强化学习能够增强模型的推理能力；趋势二：高质量数据变得更加稀缺，合成数据的价值开始显现；趋势三：缩放法则依然适用，o3与GPT5的循环驱动有望启动；趋势四：超级智能体（AI Agent）作为应用的最佳形态，正逐渐普及；趋势五：具身智能不断取得突破，人形机器人迎来了量产的元年；趋势六：AI4Science：黄金时代已经到来；趋势七：端侧创新将持续出现，AI正在塑造端侧的新分工和新格局；趋势八：自动驾驶技术正向端到端发展，Robotaxi开始商业化落地；趋势九：“人工智能+”正在全面展开，企业数字化转型率先实施；趋势十：AI对能源的需求大幅增加，可持续发展的问题变得更加紧迫。
技术是推动力。OpenAI推出的o1推理模型具备深度思考能力，标志着大型语言模型的发展已经进入深度推理阶段，推理侧的缩放法则同样适用，大型模型的算力需求正逐步转向推理侧，推理计算提高了大型模型的准确性，强化学习激发了模型的推理能力；随着文本模型的成熟，高质量数据变得更加稀缺，合成数据的价值开始显现，它与大型语言模型推理有望产生新的协同效应；缩放法则从以文本为主的大型语言模型训练扩展到更广泛的人工智能领域，同时o3与GPT5的循环驱动有望启动。
应用是牵引力。AI Agent即将进入能力快速提升的阶段，领先的人工智能企业和互联网公司都在端侧AI Agent领域进行了布局，超级智能体正逐渐普及；具身智能不断取得突破，人形机器人迎来了量产的元年，机器人开始进入工厂实训，加速智能制造的落地；人工智能极大地加快了科学研究的进程，其应用覆盖了所有STEM领域，AI4Science已经进入黄金时代；随着AI大模型的成熟，几乎所有硬件产品都可以通过加入AI元素来提升性能，端侧创新将持续出现，AI正在塑造端侧的新分工和新格局；自动驾驶算法发展到了端到端驾驶算法阶段，大型语言模型和视觉语言模型（VLM）逐步与端到端融合，增强了环境理解能力，Robotaxi开始商业化落地；“人工智能+”正在全面展开，企业数字化转型率先实施，AI在提高效率、精准决策、降低风险、创新服务方面都展现出巨大的潜力。
能源是支撑力。推理端的算力需求大幅增长，基于云的人工智能系统需要消耗更多的能源，可持续发展的问题变得更加紧迫。
