当前AI医疗影像虽创造巨大价值，却因技术同质化和商业模式挑战陷入“叫好不叫座”的困境。文章深入分析，未来的增长点在于从基于CNN的辅助诊断向基于Transformer的多模态综合诊疗大模型的范式跃迁，这需要克服“数据围城”的核心瓶难，通过技术创新与制度设计构建新的商业护城河，并最终重塑医疗生态与社会价值。

Anthropic的MCP协议曾被寄予厚望，旨在标准化AI Agent与外部工具的交互，但因核心技术缺陷、高昂的Token成本及复杂的工程落地问题而迅速失宠。这揭示了AI Agent基础设施在实现“万物互联”愿景时，亟需在技术鲁棒性、商业实用性与成本效益之间找到平衡点，预示着未来AI发展将回归实用主义，并更加注重系统性解决方案的构建。

人形机器人赛道在2025年遭遇一场残酷的“死亡潮”，尽管资本持续涌入，但高昂的研发成本、模糊的市场需求和脆弱的商业模式导致大量公司倒闭。这揭示了具身智能领域从技术概念到商业落地必须跨越的巨大鸿沟，未来成功将取决于对成本控制、场景验证和多元化收入模式的深度回归。

通用AI Agent曾被寄予厚望，但因过度依赖外部大模型、成本失控且商业价值不明，正面临严峻的商业化危机，众多项目泡沫破裂。市场正加速向垂直、专业化Agent转型，成功企业通过深耕特定场景、提供可量化ROI的解决方案并构建数据生态，有效穿越“寒冬”，预示着AI Agent的未来在于务实地创造商业价值。

人形机器人市场正经历从初期“展示经济”向实际应用转型的阵痛，租金腰斩凸显了商业模式的脆弱。行业未来将聚焦于解决工业和家庭场景中的泛化智能、能耗和安全等核心技术难题，以实现规模化和成本效益，从而吸引长期资本的耐心投入。

中国AI大模型领域的“六小龙”正经历残酷的市场洗牌，零一万物和百川智能因战略失焦、商业化困境及内部动荡而掉队。文章深入分析了技术主义与战略焦虑如何导致它们未能将技术优势转化为商业价值，并探讨了“四小强”在巨头挤压下的生存之道，强调了适应性、技术深耕与商业化破局对AI创业公司的决定性意义。