Transformer架构共同发明人Llion Jones创立的Sakana AI，推出创新性的“连续思维机器”（CTM）架构，旨在挑战当前AI行业过度依赖Transformer模型进行规模化而陷入“局部最优解”的现状。CTM通过模拟生物神经元动态，引入内部思维序列、神经元级模型和同步化表征，实现更接近人类的自适应计算与深层推理能力，预示着AI架构可能从“蛮力拟合”转向对智能本源的深刻理解。

人工智能领域正经历一场深刻的范式转变。随着Yann LeCun和Ilya Sutskever等先驱质疑大语言模型（LLM）的极限，AI的未来不再单纯依赖算力堆叠，而是转向“世界模型”这一全新的架构，旨在让AI从多模态输入中理解物理世界并具备行动能力，同时兼顾安全可控。这场转向预示着具身智能和架构创新将成为未来AI竞争的核心，对产业格局、投资方向和创业者都将产生深远影响。

DeepSeek-R1和Kimi K2 Thinking等开源模型通过MoE架构和高效训练，以低成本实现了与顶级闭源模型媲美的性能，颠覆了AI领域“重金堆算力”的旧范式。这一趋势不仅加速了AI技术的民主化和普及，更将重塑产业竞争格局、投资逻辑和未来技术发展路径，预示着一个以架构创新和成本效率为核心的AI新纪元。

中国科学院自动化研究所发布的“瞬悉1.0”类脑大模型，通过模仿大脑信息处理机制，实现了线性复杂度并全流程运行在国产GPU上。这一技术突破在超长序列处理上实现了百倍速度提升和显著能效优化，预示着AI架构可能从当前的Transformer模式转向“基于内生复杂性”的新范式，并为中国在AI核心技术领域实现自主可控提供了关键支撑。

最新研究揭示了所有主流大语言模型普遍存在的“无法遗忘”的记忆瓶颈，导致在处理动态更新信息时其检索准确率急剧下降。这一类似人类“前摄干扰”的缺陷无法通过提示工程弥补，而指向了Transformer架构或训练范式的底层限制，对AI在金融、医疗等高可靠性领域的应用及未来通用人工智能的发展构成了关键挑战，预示着架构和训练范式层面的深层创新势在必行。