2026年1月，OpenAI、亚马逊等机构正探讨改变大模型训练方式，放弃‘先预训练、后微调’的传统流程，转而针对特定任务早期引入精选数据。这一方法由亚马逊的David Luan等人倡导，旨在提升效率并解决‘裂脑问题’。若实施，将推动AI行业从通用模型转向专用模型开发，并对数据筛选和团队组织提出更高要求。目前，OpenAI已通过路由技术和专用版本（如GPT-5-Codex）应对需求分化，未来可能彻底重组研究团队。此外，硬件领域创新加速，光子芯片公司Neurophos获1.1亿美元融资，目标2028年推出比英伟达快50倍的芯片。OpenAI的定制推理芯片也进入‘流片’阶段，Stargate项目进展超预期。行业并购活跃，苹果与谷歌谈判合作，英伟达CEO计划访华，Anthropic发布新版Claude‘宪法’，白宫预测生成式AI将显著推动经济增长。

2025年12月1日，多位AI业内人士预测，AI未来将从大型昂贵模型转向更小型、专用的AI代理。这些系统专注于特定任务，开发成本低，甚至可在笔记本电脑上运行，无需依赖大型数据中心。OpenAI虽年收入达200亿美元，但需投入巨资建设数据中心，而小型AI模型如中国DeepSeek仅花费数百万美元开发，功能却可媲美大模型。Cognizant首席AI官Babak Hodjat指出，规模达到一定门槛即可满足需求。多家公司正布局AI代理应用，如Superhuman推出‘AI代理应用商店’，Mozilla在Firefox中加入本地运行的AI功能。ARM和IBM等也通过定制化策略支持专用AI模块发展。这一趋势吸引巨额投资，企业开始选择最佳模型应对不同任务。