文章核心观点 - AI发展似乎回到推理周期，高质量数据获取代价增大，但并非所有AI都进入推理周期，许多领域仍需更多训练；产业端AI出现从幕后走向台前和人才结构变化两大显著变化；企业端应用AI应回归商业本质；真正的AGI应通过Agent+世界模型的方式实现，未来将不断构建垂直领域世界模型并由Agent协同配合实现通用智能 [1][3][4] AI发展现状 - AI一直在训练与推理间演进，如今似乎回到推理周期，高质量数据获取代价增大，但并非所有AI都进入推理周期，许多领域仍需更多训练 [1] 产业端变化 - AI从幕后走向台前，开始直接服务消费者，如KIMI、豆包等应用及AI眼镜、AI耳机等消费电子产品广泛出现 [3] - AI人才结构变化，十年前稀缺如今不再稀缺，打造高效组织体系让众多科学家协同工作成为新挑战和机遇 [3] - 我国拥有全产业链场景和数据，且AI人才充足，利于推动AI应用全面发展 [3] 企业端问题与建议 - 许多企业面临“拿着锤子找钉子”问题，过分关注AI技术本身，忽视企业实际需求 [3] - AI应用必须服务于企业核心竞争力，如提升利润等，而非仅追求技术先进 [3] - AI公司应“忘记AI”，回归商业本质，帮助企业达成发展目标以实现AI真正落地 [3] AI未来观点 - 当前主流观点认为AGI将通过AI Agent实现，但真正的智能应是高度专业化的，大语言模型是语言类专用人工智能 [3] - 真正的AGI应通过Agent+世界模型的方式实现，Agent负责语言沟通理解人类需求，世界模型负责认知世界挖掘垂直领域运行规律 [4] - 未来AGI发展方向是不断构建垂直领域的世界模型，并由Agent协同配合，最终实现通用智能 [4]