人工智能领域知名专家安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）近期发布了其对2025年大语言模型（LLM）发展的年度回顾，系统性地梳理了行业在过去一年中经历的深刻范式转变。报告指出，技术演进的核心驱动力已从单纯追求模型规模，转向对推理效率、部署成本与实时交互能力的极致优化。其中，快速推理引擎的突破显著降低了模型运行延迟与计算开销，而模型蒸馏技术的流行则推动了高性能轻量化模型的普及。报告特别强调了实时智能体（Real-time Agents）的兴起，这类系统能够与环境进行持续、低延迟的交互，为具身智能和复杂任务自动化开辟了新路径。在硬件层面，神经GPU（Neural GPUs）等专用计算架构的探索，预示着未来AI算力供给方式的变革。此外，以DeepSeek-V2和RWKV为代表的高质量开源模型的崛起，不仅降低了技术门槛，也极大地促进了学术研究和产业应用的创新生态。这些趋势共同勾勒出LLM技术从实验室研究迈向大规模、低成本、高可靠产业落地的关键图景。