大模型技术演进与行业影响 - GPT的出现标志着AI技术从垂直领域专用转向具备通用推理和自然语言能力的划时代突破 [2][3] - 大模型成本呈现指数级下降趋势：2024年5月DeepSeek模型效果媲美GPT-4但成本仅为其10%，2025年AI NPC交互场景中数千玩家月消耗仅几十美元 [10][11] - 行业认知从"必须自研大模型"转向聚焦应用层创新，LLaMA开源和RAG技术普及加速了这一转变 [8] 产品落地与商业模式 - 未来产品形态将演变为MAAS（Model as a Service），交付物从代码转变为模型驱动的动态能力 [5][13] - 构建"产品-数据-模型"铁三角闭环成为核心竞争力，Cursor通过积累用户行为数据训练专属编程小模型形成壁垒 [9][12] - 通用大模型将基础设施化，真正创新发生在垂直场景应用层，需结合领域专业知识构建数据飞轮 [5][18] 技术突破与挑战 - 模型基座能力达到临界点驱动Function Calling等技术的实际应用爆发，Claude 3.7发布是重要里程碑 [16] - 当前技术瓶颈包括记忆机制缺陷（需依赖RAG变体解决）和多模态情境理解能力不足 [23][25][26] - 任务拆解策略可缓解模型能力限制，将复杂需求分解为简单子任务能显著提升输出稳定性 [22] 人才结构与能力要求 - 传统垂直专精人才向具备跨领域视野的"超级个体"转型，工程师代码产出量通过AI工具实现20倍提升 [27][28] - 未来核心能力是Agent管理与战略架构，需掌握从商业设计到技术实现的全局规划能力 [27][29] - AI时代淘汰机械执行者（码农），但具备创新能力和跨学科思维的创造型人才（程序员）价值凸显 [31] 创业机会与竞争格局 - 通用Agent创业窗口期短暂，Manus的成功依赖首因效应和资本叙事，后续模仿者面临巨大挑战 [20][21] - 垂直领域Agent因深度结合行业know-how和数据闭环仍具价值，但需警惕巨头下场垄断 [12][16] - 数据孤岛构成独特优势，通用大模型难以复制的私域数据和产品耦合形成真正壁垒 [11][12]