OpenAI发布迄今最大规模模型GPT-4.5，以“类人共情”交互体验刷新对话质量上限，但算力消耗达GPT-4的10倍，API定价暴涨30倍，开发者直呼“用不起”。高昂成本与边际性能提升的反差，重新点燃对Scaling Law性价比的质疑，也让“基础模型回归”成为开年焦点。

国产团队DeepSeek连续五天放出核心代码，压轴推出3FS并行文件系统与Smallpond框架，单集群吞吐6.6 TiB/s，将SSD带宽压榨至极限。整套方案验证了“低成本+高带宽”AI基础设施的可复制路径，为社区复现高效训练与推理提供新标杆。

清华孙茂松院士提醒“AI4S时间窗口稍纵即逝”，李国杰院士七问DeepSeek，直击大模型在科研场景中的算法原创度、数据治理与跨学科协同短板。专家共识：AI若要在基础科学掀起范式革命，需尽快建立共享数据、开放评测与学科融合的新机制。

英伟达Q4营收创纪录达1305亿美元，黄仁勋公开感谢DeepSeek引爆推理侧需求，称“新Scaling Law让Blackwell成为印钞机”。DeepSeek同步披露V3/R1推理系统成本利润率高达545%，低成本模型与高端芯片共振，推理市场进入爆发拐点。

北大团队发现DeepSeek-R1可被特殊提示诱导进入无限循环，形成AI版DDoS攻击；另一项研究则证实大模型具备“自知之明”，能判断自身知识边界。攻防两面研究齐发，凸显大模型可控性与安全评估体系建设的紧迫性。

微软56亿参数Phi-4-multimodal在读图推理基准上反超GPT-4o，港科大等团队验证语音合成同样遵循Scaling Law，小参数模型在边缘端展现高竞争力。行业开始意识到“体量瘦身+多模态融合”或成端侧落地的最优解。

CES余温下，AI硬件成为投资圈“新共识”，Global OneClick已服务50+硬件初创，指出“硬件门槛+AI附加值”是出海胜出的关键；字节跳动在杭州扩招广告算法实习生，加速推荐大模型商业化落地，显示巨头对AI变现的急迫需求。