模型层：能力迅速提升，开源推动成本降低。近年来全球AI持续发展，大模型在知识问答、数学、编程等能力上达到新高度，多种任务上表现超过人类水平，在各领域的可用性及准确度快速提升。Scaling Law目前正在从预训练扩展到后训练和推理阶段，随着大模型行业发展逐步成熟，厂商之间开始出现明显的价格竞争与市场份额抢占，大模型的推理成本有了显著下降。同时，得益于Llama 3.1以及DeepSeek R1等高性能开源模型的推出，开源与闭源之间模型差异快速缩小。
智能体：技术逐步完善，新产品密集发布。人工智能体是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。通过支持添加MCP，
Agent可以访问和利用各种外部工具和服务，丰富了Agent的功能范围。Google正式发布A2A协议，整合不同领域Agent的优势，完成跨系统复杂任务。随着应用效果提高，海内外智能体产品密集发布。
商业化：用量持续增长，国产模型表现亮眼。中国与美国顶尖模型之间的差距正在迅速缩小，国产模型依靠开源走出自身生态。当前全球AI模型流量持续上涨，为应用侧发展提供基础。数据显示，各家云厂商推理芯片租赁价格均有不同程度上涨，API调用量亦呈现快速增长趋势。
