1. “Trust Me Bro”评测到处乱飞

各种创业公司忙着吹嘘，拿着古怪的指标宣称自己已经超越 O3 80%，根本不管这些指标是否真的可信。
市场就是喜欢噱头，而正式的评测标准又迟迟没出来。先抓住眼球就能拿到更多投资，至于后续验证，谁管那么多。

2. 硬件创业公司像雨后春笋

人人都说自家芯片能又快又省，甚至还能“一条龙”上门服务。
大模型对算力的需求只增不减，谁能做得更好更便宜，谁就能揽到大订单。

3. 语音 & 视频成新宠

生成式语音、图像、视频满天飞，用户不停追问“还能更逼真一点吗？”
人比起文字，更在意看和听。谁抓住了视觉和听觉体验，谁就能拿下市场。

4. 价格战愈演愈烈

API 费和订阅费一降再降，用户被惯得随心所欲，“先用着再说”。
这是典型的互联网套路：先烧钱补贴，抓住大量用户后，让竞争对手血亏到底。

5. 专用硬件站稳脚跟

号称“为大模型量身打造”的芯片层出不穷，各家都在吹自己是“AI 算力王牌”。
通用 GPU 越来越贵，针对性优化反而能在性能、安全和能耗上拿到更多优势。

6. AI 编译器强势登场

再也不必为不同硬件写一堆兼容代码，只要“一键编译”，世界瞬间美好。
硬件环境日益多元化，一个能自动优化的统一编译层，才是降低开发门槛的利器。

7. Agent 通信协议火爆

多个模型就像群聊，若没有通用“语言”就鸡同鸭讲，啥也做不成。
微服务模式进化到多 Agent 协作，需要统一协议来打破数据孤岛、提高协同效率。

8. 浏览器 & OS 级 Agent 无处不在

不用再装一堆应用，系统自带的 AI 助手就能包办从查资料到跑业务的一切。
人天生怕麻烦，嵌入式 Agent 更贴心，也便于厂商牢牢掌控自己的生态版图。

9. 上下文窗口扩张到 1,000k

模型能记住你过去整整一个月的事儿，一些人甚至想把它当做“外置大脑”。
更大的记忆能力带来更个性化的服务，但也让数据安全和隐私面临更大的风险。

10. 创业公司大洗牌

新一代大模型不断涌现，旧产品跟不上节奏就被淘汰，连哭诉的机会都没有。
市场竞争激烈，技术迭代加速，进化慢的只能被甩在后面。

11. 小模型 & 专用硬件崛起

不是人人都需要 GPT-4 级别的“巨无霸”，很多人只想要“小而快”的方案。
对于边缘计算或移动端来说，性能和功耗才是关键，庞大的大模型没那么划算。

12. Agent 授权验证框架登台

Agent 越来越多，难免有人想冒名顶替或乱用权限，必须得有一套完整的授权体系。
多 Agent 协作场景下，权限和边界缺一不可，没有规矩就无法大规模落地。