思考过程：搜索结果提供了关于 AI Ascent 2025 和 2025 年 AI 趋势的多个来源。主要信息来自 Sequoia AI Ascent 2025 的主题演讲和一些对该活动的总结。其他结果提到了 Ascent Cloud 的 AI 产品发布或 2025 年 AI 行动峰会，虽然相关，但与“大模型巨浪的下一个方向”及 AI Ascent 的直接关联性较弱。
从 Sequoia AI Ascent 2025 的信息中，可以提炼出几个核心观点：
AI 市场机会巨大且紧迫 ：AI 正从“不可避免”走向“迫在眉睫”，市场规模远超云计算。
市场机会横跨服务与软件 ：AI 同时冲击传统软件和劳务服务领域，许多工具正从辅助向自动化转变，预算从软件转向人力成本。
应用层将捕获最大价值 ：过往的技术浪潮中，大部分十亿美元公司诞生于应用层。基础模型正深入应用层，竞争加剧。创业公司需从客户需求出发解决垂直高复杂度问题，而非模型先行。
分发 instant 且无摩擦 ：AI 工具通过社交媒体和应用商店快速触达用户，世界已准备好接受有用的 AI 应用。病毒式传播和用户信任与产品质量同等重要。
成功需要 durable behavior change，而非 vibe revenue ：创始人需关注实际产品使用和留存，客户的真正信任比功能或完善度更重要。利润率和数据飞轮决定长期可持续性。
下一波是 Agent Economy ：AI 将从助手演变为自主执行任务、学习和协作的 Agent，需要持久身份、通信协议和信任基础设施。 垂直领域的 Agent 是未来的方向。
AI 采用速度 unprecedented ：AI 采用速度快于云计算或移动互联网，得益于已有的分发渠道、用户认知和连接性。
AI 参与度显著提升 ：用户与 AI 工具的互动显著增加，某些应用的用户参与度已接近成熟社交平台。
新的商业模式：Outcome-based Pricing ：商业模式正从传统的订阅制转向基于结果的定价。
数据是新的战场 ：公开网络数据枯竭，高质量、独家数据集成为关键竞争优势。主权 AI 基础设施兴起 ：各国寻求发展自主 AI 能力，减少对外部技术的依赖。开源与闭源模型的辩论 ：欧洲和亚洲的开源模型挑战美国科技巨头的闭源模型主导地位，形成更均衡的生态。AI 安全和监管 ：随着 AI 普及，安全漏洞和风险增加，监管需要基于风险等级而非一刀切。混合智能网络 ：人类直觉与机器学习能力的结合。AI 伦理与治理的重要性增加 ：数据科学领导者将更多时间投入 AI 伦理和治理。综合这些信息，可以梳理出 AI Ascent 2025 的十个主要启示，并围绕这些启示构建文章。虽然搜索结果没有直接列出“十个”启示，但从多个来源的关键要点中可以归纳出至少十个重要方向。
文章结构将包括：
语言风格将力求深入浅出，融入创意，引发共鸣。避免直接使用“启示一”、“启示二”等生硬表达，而是用更具描述性的小标题。
现在开始构建文章内容，围绕上述提炼的要点进行扩展和阐述。需要确保内容超过 1000 字（字符）。
