AI行业格局与竞争动态 - 开源大模型在多个维度上已实质性超越闭源大模型，行业格局正在发生变化 [1] - OpenAI自GPT-4发布后，近两年未推出重大成果，其发展受核心人物影响显著 [1] 模型作为核心生产要素 - 模型已成为新时代的关键生产要素，其格式、架构、生成与应用构成未来核心命题 [7] - 模型能够将人类的思想、创作固化并供他人调用，这是本轮AI变革的独特之处 [7][8] - 未来属于“模型家”，其工作成果是模型与代码，不具备此能力的组织与个人将面临淘汰 [4][5][6] AI带来的生产力变革与效率跃迁 - AI正在改变工作模式，从依赖多个专业人员转向使用多个AI模型协同解决问题 [12] - AI Coding领域已实现至少10倍的生产力提升，并创造了新的万亿美金市场 [17][26][31] - 知识工作的效率普遍可以提升10倍、30倍甚至100倍，AI Coding领域已率先达成共识 [25][26] - 技术知识的半衰期从3-10年缩短至18个月到3年，对个人学习与认知能力要求提高 [19][20] 特定职业的不可替代性与新心理学 - 教师、咨询师及医疗健康类职业（医师、理疗师等）因涉及人类复杂内在与生理系统，较难被AI取代 [9][10][11][12] - AI时代催生新的心理学需求，关注人机协同的认知、情绪、动机与意向性融合，将带来生产力大跃迁 [22][23] - 领先的AI公司（如Anthropic）已开始雇佣心理学博士，并定义与人类知识结构强相关的核心概念（Project, MCP, Skills） [24] AI代理（Agents）的演进与工作流变革 - AI代理（Agents）是一个动态演进的概念，其能力随LLM、提示词、MCP及知识库的优化而增强 [28][29][30] - 全新的AI工作流（如活水插件）代表一套全新的心智抽象层和工作方法，需要人类适应AI [37] - 利用多个AI代理协同工作可实现不同倍速的效率提升，从1.2倍到10倍不等，对使用者的认知、技术和领导能力要求递增 [39] 行业发展趋势与未来展望 - 基于AI的软件与科研成果将在未来三年井喷式增长，对社会形态产生巨大冲击并带来红利 [13] - 教育等领域将很快被AI改变，将复杂技能外化为“技能书”可能颠覆许多现有白领岗位 [16] - AI时代“品味”的重要性被极大提高，对平庸事物的容忍会拖累“混合智能”的迭代速度 [34] - 适应AI变革需要具备“编程思维”或“计算思维”，核心在于理解“数据”与“接口” [35][36] - 行业正处于“意向革命”的起点，核心隐喻从“心智=信息处理系统”转变为“心智=意向网络系统” [38]