2025年标志着人工智能领域的一个转折点，其特点是从对大型语言模型（LLM）技术过度膨胀的期望转向更为务实的现实。在经历了2023年和2024年两年的密集猜测之后，该行业经历了一段重新调整期，因为最初对人工智能潜力的狂热让位于对其能力和局限性的更为务实的评估。

公众舆论，曾经充斥着对人工智能生存风险和实现神一般智能的担忧，开始承认该技术固有的缺陷和易出错性。虽然支持者继续倡导人工智能的变革潜力，但实现革命性突破的时间表一直在延长，反映出人们普遍认为仍然需要重大的技术进步。

早期关于即将到来的人工通用智能（AGI）或超级智能（ASI）的断言并没有完全消失，但越来越受到怀疑，通常归因于风险投资公司采用的营销策略。基础模型构建者面临着将雄心勃勃的主张与当前人工智能技术的实际局限性相协调的挑战。

这种转变反映了一种更广泛的理解，即虽然人工智能提供了有价值的工具和应用，但它并非万能药。该行业正在努力解决对更强大和更可靠模型的需求，以及解决与偏见、透明度和问责制相关的伦理问题。重点正在转向开发不仅具有创新性，而且符合社会价值观和负责任实践的人工智能解决方案。