行业未来产品形态与市场趋势 - 未来软件应用将高度个性化，每个人都将拥有为自己定制的App版本，世界将充满为个人定制的软件[7] - 当前行业竞争激烈，主要AI公司如ChatGPT和Claude正在疯狂开发各种应用，试图收割不同层面的用户[8] - 正确的AI交互界面形态仍是未解领域，存在巨大探索空间，可能涵盖从多屏操作到极简语音指令等多种模式[12] - 当AI使内容生产变得廉价时，真正稀缺的价值在于创作者独特的视角、人生经历和背后的故事，这些是AI难以复制的[15] - 人类只在乎人类创造的内容，缺乏人类故事和情感支撑的纯AI生成内容（被称为“Clanker废铁”）一旦被识破，便不受欢迎[15] 开发者生态与工程角色演变 - AI降低了代码成本，但工程师的需求不会减少，其定义将改变，从亲自敲代码转变为指挥计算机完成任务[7] - 行业面临“杰文斯悖论”，即代码越便宜，其需求反而越多[7] - 对于应用开发者而言，利用AI开发软件变得容易，但获取用户（Go-to-Market）仍是核心挑战，因为人类的注意力是有限的稀缺资源[16][18] - 软件开发者的面试形式需要变革，理想的面试可能是要求候选人在10-20分钟内完成一个过去需要一人两周的任务，以考察其在AI新时代的有效工作能力[37] 模型能力发展与技术路线 - OpenAI承认在GPT-5.2版本中，为了增强推理和编码能力，牺牲了部分写作能力，但承诺将在后续版本中补足[19][20] - 对于模型是否会受旧技术栈锁定的问题，观点乐观，认为模型本质是通用推理引擎，未来学习新工具的速度将超过人类[21] - 3D推理能力（如用于药物设计）是已知需求且已在路线图上，但目前是优先级排序问题[22] - 到2027年底，GPT-5.2级别的智能计算成本预计将至少降低100倍[32] - 除了降低成本，提升推理速度（如将输出时间缩短到百分之一）是另一个重要的优化方向[32] 商业模式、数据与平台策略 - AI的普及可能冲击现有软件订阅模式，用户可能因能自行开发软件而减少对昂贵订阅服务（如Salesforce）的支付[18] - OpenAI计划开放“用ChatGPT登录”功能，允许用户将Token预算带到第三方应用，记忆共享是更敏感但也是长期目标[28][31] - 用户的记忆数据是ChatGPT的重要护城河，如何安全地向第三方开放这些数据是公司正在权衡的问题[31] 安全、伦理与监管考量 - 对于生物安全等风险，单纯封堵已不可行，社会需要建立类似防火规范的韧性机制来应对[23] - 生物安全领域被认为是若AI出现重大热点问题时的“合理赌注”[23] - 在个人隐私方面，有用户希望AI能手动分组记忆（如工作与私人），但公司CEO更倾向于让AI知晓一切并自行判断，以提升使用便利性[24] - 对于幼儿教育，态度保守，建议幼儿园阶段不应使用电脑和AI，应让孩子在现实世界玩耍，并警惕技术对幼儿的潜在负面影响[36] 人才、教育与技能需求 - 对于有野心的AI建设者，当前技术窗口期宝贵，留在大学可能不是时间的最佳利用方式[32] - AI时代最重要的技能是软技能，包括高能动性、善于产生想法、有韧性以及能适应快速变化的世界[41] - 公司（OpenAI）将放缓招聘速度，以避免因AI能力提升而导致未来不必要的裁员[40]