何恺明与Yann LeCun团队提出DyT（Dynamic Tanh），仅用9行Python代码即替换LayerNorm，在CV、NLP、语音多任务上性能不降反升，已被CVPR 2025收录；几乎同一时刻，清华开源「赤兔 Chitu」推理引擎，通过国产算子融合与动态调度将大模型端侧延迟压至毫秒级。算法与系统级协同突破，首次让“无归一化”Transformer具备工程落地可能，为高效训练与边缘部署打开全新路径。

美国IT招聘降至2019以来最低，传统软件工程师需求锐减三成；相反，要求大模型微调、Agent架构与AIGC技能的职位量同比增长240%。Anthropic CEO Dario Amodei预测“12个月内AI将生成几乎全部代码”，并直言“要么50%人失业，要么全员转入AI监督岗位”。高校与企业同步启动“AI精英化”培养，CS基础教育被迫让位于提示工程、模型安全与多模态系统课纲。

谷歌Gemini 2.0正式公测原生图像生成与连续编辑，用户一句prompt即可迭代改图，抹平OpenAI DALL·E 3一年先发优势；ChatGPT o1/o3-mini新增沙盒Python解释器，可直接上传CSV跑可视化，Copilot化体验再升级。巨头在“生图—代码—数据”三线交火，多模态能力正成为衡量用户粘性与商业变现效率的核心指标。

国产人形机器人N2完成全球首次连续后空翻并量产，售价仅3.99万元；深圳大学ROSKA框架把复杂长程任务样本效率提升95%，让人类演示次数从千次级降至数十次；人大开源视触觉统一模型，一次性解决接触力估计与视觉定位难题。算法、成本与硬件同步跨过拐点，机器人走出实验室进入商业场景的节奏显著加快。

中科大“多智能体机器人化学家”可自主完成文献阅读、实验设计、合成与表征全流程，24小时内发现新型光催化剂；清华开源AI制药平台OpenBioMed，将靶点预测、分子生成与临床前仿真整合为可一键运行的Agent工作流；南大MedRAG在12种疾病的问诊测试中把诊断准确率提升11%。大模型从“读论文”正式走向“做实验”，科研自动化进入Autopilot时代。

普林斯顿团队用生成式AI在数分钟内完成90nm射频芯片全部版图，设计周期从两周缩短至几分钟，成果登Nature Electronics；AMD发布新一代AI GPU，Llama-2 70B推理速度达到RTX 4090的7.3倍，直接挑战英伟达在AI加速卡的垄断。AI正向最上游的EDA工具链与芯片架构渗透，硬件迭代范式或被彻底改写。

美欧治理路线分歧加深：美国最新政策框架强调“市场驱动+轻监管”，欧盟则推进《AI Act》细则落地，对高风险系统实施强制审计；香港注资10亿港元成立AI研发院，发布首个人民币结算的千亿级大模型HKGAI V1；中国智库呼吁在数据跨境、模型备案与伦理审查之间寻找动态平衡。技术标准与规则制定权争夺，将成为下一轮产业地缘博弈的焦点。