AGI发展现状 - AGI并非3~5年后的技术 而是已经存在于当前环境中 其发展是一个递归过程 深度和范围将持续扩大[1] - AI已在特定角色（如编程）实现全功能覆盖 这本质上是AGI的体现 因为每个角色都需要综合判断能力[2] - 当前AGI感知不明显的原因类似于坦克初发明时被误认为不如狗拉爬犁 属于应用场景错配[3] 智能原生概念 - 智能原生并非单纯技术 而是技术与组织模式匹配的思维模式 旨在改造产品和服务生产过程[8] - 智能原生企业被列入国务院"人工智能+"行动意见 成为政策重点方向[5] - 智能原生是以AI为主体、智能优先的价值创造体系 AI成为价值创造主体 AI-AI协作取代传统组织流程[29][30] 技术应用案例 - 编程领域出现范式变革：传统需要产品经理、架构师、前后端工程师、测试工程师协同的流程 现在可通过自然语言与编码助手（如Claude Code）交互完成 效率提升显著[24][25] - 实际案例显示：算法工程师一天完成过去一个团队需数周的工作量 且一行代码未写[26] - 运维领域实现突破：借助AI编程 一周内完成k8s/日志ELK/监控Prometheus/数据库等全套服务部署 效率较传统方式提升数十倍[33][34] 组织变革趋势 - 业务组织呈现可折叠特性 随着智能水平提升而递归演进：从编程团队扩展到运维 再延伸到多个职能 最终覆盖整个公司[31] - OpenAI五级模型体现内置逻辑：Agent与Organization本质相同 仅面对范围和复杂度存在差异[36] - 最终演进方向是"无人公司"或AI Level5状态 实现完全智能原生运营[13] 行业影响分析 - AI进化速度超越人类进化速度 2022年至今的应用形态已发生根本性变化[17][18] - 传统工具开发面临生存危机：业务周期和商业化周期可能长于技术更迭周期 导致时间窗口大幅缩短[41][42] - 价值创造范式发生迁移：关键不再是AI技术使用 而是如何用AI封装业务 需要找到由数据和工具构成的AI现实边界[44][46][47] 竞争格局演变 - 纯粹经济世界将形成"智能高者胜"的基本竞争原则[59] - 若智能水平持平 反身性将导致待计算世界持续变化 大规模计算难以获得相应回报 体系可能进入热寂状态[60][61] - 技术推动商业形式走向既有形态终点 并开启新文明状态[63] 发展路径选择 - 自下而上路径：从各种细碎工具起步 但必须持续演进 否则将被大模型折叠力量淘汰[49] - 自上而下路径：直接瞄准无人公司 以智能原生方式处理最终业务 锁定销售额和现金流 但需补全AI在数据、知识、工具方面的不足[50]