2025年，AI行业在“颠覆”与“争议”中狂奔。从“Vibe Everything”的概念泛滥，到人形机器人的泡沫之争；从Prompt Engineering的“死亡”与重生，到Scaling Law的信仰动摇——这些被称为“暴论”的尖锐观点，既是技术变革的注脚，也是行业焦虑的出口。以下是2025年AI领域最具争议的10大“暴论”，带你穿透喧嚣，看见AI发展的真实脉络。  

1. “Vibe Everything”：理想主义的技术乌托邦

“有一种新的编程方式，叫Vibe Coding。你把自己完全交给感觉，拥抱指数增长，忘记代码本身的存在。”——Andrej Karpathy年初的一条推特，让“Vibe”成为AI圈的年度热词。从Vibe Coding到Vibe Design、Vibe Marketing，甚至Vibe Everything，这个词试图用“感觉”消解技术的复杂性，描绘人与AI和谐共存的未来。  

支持者认为，Vibe代表了一种面向未来的产品理念：AI将接管技术细节，人类只需聚焦创意与直觉。反对者则批评其“似是而非”——它高估了当前AI的能力，低估了专业门槛，最终沦为“做作”的小圈子文化。  

但不可否认，Vibe的生命力恰恰在于其“暴论”气质：它迎合了人们对“大时代变革”的叙事冲动，即便技术层面被质疑，叙事层面仍被广泛传播。2025年，Vibe或许会被更理性的概念取代，但它留下的“技术应服务于人性”的思考，将持续影响行业。  

2. 人形机器人“泡沫论”：朱啸虎的“嘴”与资本的“脚”

3月，朱啸虎一句“批量退出人形机器人项目”，掀起了对人形机器人泡沫的全民讨论。但讽刺的是，他的“撤退”恰逢行业估值主升浪——2025年，人形机器人公司融资额同比翻倍，Figure AI估值飙升至390亿美元，宇树、智元等企业扎堆冲刺IPO。  

朱啸虎的“泡沫论”并非空穴来风：多数企业仍依赖“订单PR”（框架协议）而非真实营收，场景局限于教育、舞蹈等To B/G领域，AI陪伴赛道的主力产品甚至不是人形。但资本的逻辑是“怕错过”：即便看不懂技术，也要押注“下一个特斯拉”。  

行业共识逐渐清晰：商业化不是当前首要目标，过度关注反而可能拖慢技术迭代。人形机器人的“钢铁脚步”，或许会比泡沫论更持久。  

3. “Prompt Engineering is Dead”：死于Context的新生

“Prompt Engineering is Dead”的论调在2023-24年被反复提及，但2025年，它的“死亡”终于有了注脚——Context Engineering的崛起。  

Prompt Engineering的局限在于“单点提示”，而Context Engineering覆盖了任务所需的全部背景信息、工具能力甚至数据结构，更符合Agent（智能体）的需求。资本迅速捕捉到这一叙事：Context Engineering被视为创业公司与巨头的“护城河”，推动了记忆工具、多模态数据处理等赛道的爆发。  

但Prompt并未真正“死亡”——它只是换了一个更广阔的载体。当超级模型的智能边界不断扩展，人类与AI的协作模式，仍在寻找新的平衡点。  

4. 王兴兴“VLA傻瓜论”：模型与数据的路线之争

“VLA（视觉-语言-动作模型）是相对傻瓜式的架构。机器人最大的问题是模型，而不是数据。”——宇树科技创始人王兴兴在世界机器人大会上的发言，几乎让整个具身智能行业“炸锅”。  

VLA被视为具身智能的“大脑”，但王兴兴的质疑直击行业痛点：若VLA无法实现类似LLM的Scaling Law（规模效应），那么基于VLA的投资逻辑将彻底崩塌。这场争论很快从具身领域蔓延至LLM——世界模型、大小脑架构等新技术开始挑战VLA的地位，数据采集工厂的探索也试图用“数据”反击“模型无用论”。  

2025年底，行业目光已从国内具身企业转向海外头部公司（如Figure AI）和LLM出身的世界模型创业者。王兴兴的“暴论”，或许加速了行业对“物理大脑”的重新定义。  

5. 黄仁勋“中国AI焦虑”：硅谷的“盛世危言”与利益算盘

“中国AI的发展速度，超出了我们的预期。”——黄仁勋在《金融时报》峰会上的表态，揭开了美国科技界对中国AI的复杂心态。  

一方面，中国拥有全球最大的开发者群体、互联网市场和电力基建，开源生态的成就（如LLaMA中文版、Stable Diffusion本土化）甚至在制裁中实现突破，这让美国担忧“AI霸权”旁落。另一方面，英伟达作为全球AI基础设施龙头，因制裁损失了数百亿美元营收，黄仁勋的“中国焦虑”也被解读为向政府施压：强化中国威胁，或能让英伟达的高端芯片重新进入中国市场。  

无论动机如何，黄仁勋的发言折射出一个事实：中美AI竞赛已进入体系化阶段，美国的“围堵”策略正在失效。  

6. “智能体将取代所有APP”：GUI与LUI的权力战争

“传统软件的应用层将要瓦解，转而被智能体所取代。”——微软CEO纳德拉的预言，在2025年被马斯克和字节跳动“加速验证”。  

马斯克设想的智能体以LUI（语言用户界面）为主，数据在智能体内流转；而字节跳动的“豆包手机”选择GUI（图形界面）为主，直接占领系统权限。传统软件巨头（如苹果、谷歌）则试图将智能体的控制权握在手中，避免被颠覆。  

这场战争的结局尚未可知，但OpenAI的首代硬件（2026年推出）、AI算力卫星（马斯克的太空计划），或许会成为“取代手机”的关键变量。  

7. 奥特曼“AI泡沫破裂论”：1.4万亿投入与2000亿营收的赌局

“如果AI不能带来繁荣，它就是泡沫。”——面对市场对AI泡沫的质疑，OpenAI CEO奥特曼的回应带着一丝强硬。  

2025年，OpenAI宣布累计投入1.4万亿美元算力支出，而年收入仅130亿美元，估值却高达5000-7000亿美元。其2030年2000亿美元的营收目标，需要年均复合增长率超100%。市场担忧：若OpenAI无法兑现增长，AI泡沫可能破裂，拖累整个行业的估值。  

但奥特曼的“赌局”仍有筹码：顶级模型、全球最大用户群、资本对AI的信仰。2026年，OpenAI的商业化表现，将成为AI泡沫是否破裂的风向标。  

8. 纳德拉“缺电比缺芯更致命”：AI的电力黑洞

“芯片不短缺，但没有足够的电和数据中心。”——微软CEO纳德拉的警告，揭开了AI算力之外的另一重危机。  

美国电网的私有化与碎片化，导致数据中心电力需求激增时，局部缺电问题频发。摩根士丹利预测，2028年美国电网可能出现20%的电力缺口（44GW），相当于3300万户家庭的用电量。  

为解决这一问题，科技巨头开始投资核能（微软、Meta）、核聚变（亚马逊），甚至太空太阳能（马斯克）。AI的算力竞赛，正在演变为一场“电力与算力”的社会治理难题。  

9. Lecun&Ilya“Scaling Over”：LLM的信仰动摇

“LLM的智力不如一只猫。”“Scaling Law的边际效应递减，LLM是死胡同。”——LeCun和Ilya的“暴论”，直击当前AI的技术根基。  

LeCun认为，智能的关键是物理世界的交互（信息量远超文字），而LLM仅处理抽象的文字，无法实现真正的智能。Ilya则批评Scaling Law虹吸了过多资源，导致LLM生态创新乏力。  

但马斯克官宣Grok 5将推出6万亿参数的大模型，证明Scaling的列车仍在疾驰。这场争论的本质，是“技术路线之争”——是继续押注LLM的规模效应，还是转向多模态、物理交互的新方向？2025年，答案尚未揭晓，但分歧已不可避免。  

10. 韦氏词典“Slop”：AI内容生态的双刃剑

“Slop（泔水）是2025年的年度单词，指代泛滥的AI垃圾内容。”——韦氏词典的定义，揭开了AI内容生态的另一面。  

AI既是“创意工具”：Sora 2生成的Remix视频在TikTok现象级传播，AI电影节、艺术展涌现；也是“垃圾制造机”：Grok造谣悉尼海滩枪击案、AI成人内容市场规模2025年达25亿美元（2028年或增至27%增速）。  

Slop的争议，本质是“内容生态的博弈”：当AI内容供给暴增，如何避免“劣币驱逐良币”？2025年，传统社区与AI内容的战争，才刚刚开始。  

结语：暴论背后，是AI的“青春期”

2025年的AI“暴论”，本质上是技术狂想与现实撕裂的投射。从Vibe的理想主义到Scaling的信仰动摇，从人形机器人的泡沫到电力危机的隐忧，这些争议恰恰说明：AI正处于“青春期”——充满可能性，也充满不确定性。  

未来，AI或许会推翻所有“暴论”，但有一点是确定的：技术的终极目标，是让人类更自由地创造，而非被技术定义。