全球顶级创业孵化器Y Combinator（YC）在最新一期视频播客中，对2025年人工智能（AI）行业进行了全面回顾。作为初创企业的重要风向标，YC每年孵化大量顶尖AI公司，其内部观察常被视为技术与商业趋势的重要参考。此次讨论聚焦模型竞争格局、基础设施泡沫以及创业与人才趋势等核心议题，四位合伙人分享了他们的深度见解。
在模型竞争方面，Anthropic的崛起成为最大亮点。其市场份额从2024年初的25%左右，在短短三到六个月内实现“曲棍球棒”式增长，突破52%，正式超越长期占据主导地位的OpenAI。这一转变的核心驱动力在于Anthropic模型出色的代码编写能力，使其成为开发人员的首选工具，并逐步渗透到其他应用场景。与此同时，Gemini的市场份额从个位数飙升至23%，其推理能力和信息获取的准确性受到用户青睐，尤其在处理高可靠性实时资讯时表现突出。OpenAI则凭借ChatGPT的记忆功能，在消费端构建起竞争壁垒。该功能通过深度定制用户体验，形成极高的迁移成本，使老用户难以转向其他缺乏个性化积淀的模型。
关于AI基础设施泡沫，YC合伙人认为计算资源的过剩反而为创业者带来红利。回顾九十年代末的电信泡沫，过剩带宽最终孕育了YouTube等伟大产品。如今，英伟达、谷歌和AMD之间的激烈竞争正推动计算资源变得更廉价且充沛，降低初创公司成本的同时，为其创新提供温床。经济学家卡洛塔·佩雷斯的理论指出，技术革命分为安装和部署两个阶段。2023年疯狂购买GPU和建造数据中心的行为属于重资产安装阶段，而当前正过渡到部署阶段。初创公司无需参与基建竞争，而是基于现有基础设施构建下一代应用，未来的行业巨头可能诞生于这一阶段。
能源瓶颈成为AI发展的重要限制因素。陆地土地和电力建设速度难以满足需求，太空数据中心方案逐渐从荒谬变为可行。谷歌和马斯克等巨头已跟进这一方向，YC内部公司Zephyr Fusion正在研究通过太空聚变反应堆实现吉瓦级能源供应，这可能是未来十年解决计算能源短缺的唯一合理途径。与此同时，AI经济体系趋于稳定，模型层、应用层和基础设施层的分工日益明确，各方均有获利空间。基于大模型构建AI原生公司的操作手册已相对成熟，行业进入可持续增长阶段。
在创业与人才趋势方面，Vibe Coding从一种创始人行为模式演变为成熟行业类别。这种开发方式通过大模型快速生成代码并迭代原型，极大提升了验证想法的速度，彻底改变了创业公司早期工作流程。尽管目前尚无法交付100%稳定的生产代码，但其效率优势已获广泛认可。垂直模型正击败通用模型，许多初创公司利用开源模型结合垂直领域专有数据集进行强化学习微调，数据证明，针对特定行业的小模型在专业基准测试中可击败通用大模型，“专有数据+后训练基础设施”成为初创公司的核心竞争力。
AI时代催生新型成功标准：不再炫耀融资规模或团队人数，而是强调团队的精简与收入的高效。例如，Gamma仅凭50名员工便实现1亿美元年经常性收入。高生产力取代规模扩张成为新常态，小规模团队创造巨额收入的故事正在增多。十年前，顶尖研究思维、强大工程能力与敏锐商业头脑的组合极为罕见，但到2025年，这类人才已大量涌现。相关构建知识分散化，当稀缺技能变为通用技能时，行业爆发随之而来，未来将有更多应用型AI公司崛起。
尽管AI提高了个人效率，但领先初创公司仍在积极招聘。AI在降低生产成本的同时，也拉高了客户对产品功能的期望，公司需招募更多高端执行人才以满足市场需求和交付周期。当前瓶颈不在于创意，而在于招募能出色利用AI技术进行高质量执行的人手，人才竞争依然激烈。例如，Gamma等公司虽以精简团队创造高收入，但业务增长速度仍对人才招募提出更高要求。这种趋势表明，AI驱动的效率提升并未减少对人类专业能力的需求，反而推动了人才市场的进一步分化。
