AI行业范式转变 - AI从工具升级转变为重新定义商业运作方式的系统重构，等同于火和电的发明级别[1][3] - 最强的AI工具正在成为全新的基础设施，如同电网一样成为所有组织的标准配置[5][9] - 这种转变带来组织运转方式的根本改变，包括决策方式、工作流程和数据反馈机制都被AI重新设计[6] 电力成为AI发展关键制约因素 - 到2030年美国需要新增92GW电力才能支撑数据中心需求，相当于几十座大型核电站的发电量[12] - 电力供应而非技术参数成为AI发展的真正边界，美国当前在建核电站基本为零[11][12] - OpenAI计划建造每周新增1GW算力设施的AI工厂，用电规模堪比一座城市[14][16] AI基础设施整合能力 - 真正的竞争不是拥有芯片，而是构建支撑AI的完整体系能力[2][21] - AI工厂需要四个层面的整合能力：算力底座、软件栈、冷却与电力管理、工程能力[22][24] - Nvidia与OpenAI合作提供10GW级别数据中心资源，投资规模可能达到数千亿美元[26] AI能力扩散与竞争焦点转移 - 模型蒸馏成本仅占原始训练的1%左右，却能复现原模型80-90%的能力[34] - 技术扩散速度远快于治理节奏，模型能力可能像空气一样扩散但难以界定责任归属[35][37] - 单纯拥有先进模型不再是护城河，竞争焦点转向如何更好地运用和服务这些能力[39] 平台化与持续学习能力 - 未来成功的AI公司不只拼模型性能，更要拼持续学习能力，构建"用→学→优化→再用"的路径[40][43] - 平台核心是形成良性循环，让客户用得越多就越了解需求，产品就越好用[44][45] - 关键不是发布完美产品，而是构建能够持续适应、扩展和更新的增长机制[46]