AI现状与关键判断 - AI已学习大量公开信息和代码，包括所有Github及网上代码，能常态化辅助人类工作，如编程、多媒体、设计等[10] - AI处于弱人工智能阶段，依赖大规模数据、算法和算力基础设施，数据和算法存在局限，多数人应作为AI创新使用者[1][12] - AI投资以亿美元为单位，底层核心算法门槛高，少数公司能有效利用数据，政策连续性存在高风险[14] - AI已具备超人基础并加速迭代，但伦理风险被忽略，对抗AI的必要性显现[10] 应对策略 技术精深 - 在广度基础上追求深度，聚焦用户视角的质效评估，避免过度依赖平台能力[16][18] - 回归技术本质，注重数据容量、性能、可靠性，实现商业价值[26] - 自研框架非唯一选择，需避免架构腐化、低质编码和商业短视[22][24] 融合创新 - 通过技术、业务、管理三融合构建商业护城河，减弱AI影响[2][27] - 技术融合以架构设计为基础，借力AI增强能力；技术与业务融合实现双轮驱动[28][29] - 系统性增强复杂性和不确定性，弥补AI对关联问题处理不足[28] 新兴技术 - 顺应AI、大数据、云原生趋势，如Doris提升数据读写性能，云原生实现启动速度提升及内存消耗减少[2][9] 其他要点 技术管理 - 团队需高低搭配，人才培养注重基础、上进心和感恩，避免无效协作与返工[3] - 管理者因素需辩证看待，利益与格局分歧可能影响技术决策[19][20] 个人发展 - 保持内心强大，留出时间自我提升、陪伴家人和锻炼，在热爱与专业驱动下终身学习[3][9] - 案例："我的关注"技术融合实现服务器性能提升10倍，企业管理软件向大数据及AI演进[9]