积极预期：更清晰、有利于商业发展的指导方针使 AI 在各行业的应用合法化。
负面预期：严厉的规则（例如，对 AI 错误的责任追究）可能会吓跑初创企业和投资者。
此外，还要关注美国政府的 AI 采购情况——有关一项数十亿美元计划的传闻可能会为专注于企业的 AI 公司提供重要的需求信号。
IPO 渠道和退出途径
尽管 2025 年私募融资激增，但尚未看到突破性的 AI IPO。这种情况可能会在下半年有所改变。像 Databricks、Stripe（AI 相关）甚至 OpenAI 这样的公司都可能是潜在的 IPO 候选公司。
一次成功的首次公开募股（IPO）可能会重新定价市场，释放后期阶段的流动性，并提供可比数据。
持续的 IPO 停滞可能会动摇投资者对 AI 初创企业退出时间表的信心。
与此同时，并购活动可能会升级。大型科技公司可能会出手：谷歌、微软或英伟达可能会收购规模较小的 AI 团队或核心基础设施供应商。一笔重大的 AI 收购可能会重塑竞争格局，并为风险投资公司带来回报。
技术突破与产品发布
期待重大消息的披露：可能是 OpenAI 的下一代模型，或由 Sam Altman 和 Jony Ive 合作推出的硬件。
任何能力上的重大突破（例如，能够推理的模型或成本降低 10 倍的模型）都可能使高估值得到证实，并引发新的资本浪潮。
也要关注企业级吸引力——API 销售、SaaS 采用情况和收入情况。但风险也存在，一旦发生安全事故或公众滥用，可能会招致监管方面的强烈反对，从而打击市场情绪。
总之，下半年的技术和商业执行情况将决定上半年的乐观态势能否持续。
监管与伦理阻力
如果政府或公众觉得 AI 已失控，预计会迅速出台干预措施：比如实施许可制度、依据《通用数据保护条例》（GDPR）处以罚款，或者对某些模型施加严格限制。
道德阻力：丑闻、自动化导致的大规模裁员或 AI 生成的错误信息可能会迅速改变市场情绪，从而使资金更难投入。
计算与人才限制
AI 的命脉——图形处理器（GPU）和精英工程师——仍然稀缺。
GPU 瓶颈可能会让资金不足的团队被迫退出，而资金雄厚的公司则会囤积计算资源。
人才争夺战愈演愈烈，OpenAI 和谷歌纷纷网罗顶尖人才。
烧钱速度在飙升：一些初创公司每年在云服务上的支出超过 1 亿美元，却未能快速推出产品。如果成本与产品之间的差距继续扩大，预计会出现融资折价和残酷的市场重置。
模型商品化
具有讽刺意味的是，大型语言模型（LLM）竞赛正在推动快速商品化。开源发布（Meta 的 LLaMA、Mistral 等）模糊了差异性。