AI模型能力突破 - OpenAI通用大语言模型首次达到IMO金牌水准，六道题做对五道，未针对数学优化且未联网[7][8] - Google DeepMind的Gemini DeepThink模型同样取得IMO金牌，使用纯自然语言解题[14] - 数学证明题属于"hard to produce, hard to verify"任务，突破意义大于编程和围棋[16][18] - 模型推理能力提升验证inference scaling law，优化空间来自post-training而非底层架构[9][10] 技术演进趋势 - 解锁AI生产力的三大主线：推理(reasoning)、编程(coding)、工具使用(tool use)[56][68] - 模型架构仍处Transformer范式内演进，但能力从1到10提升显著[57] - 工具使用呈现两条路径：API接口调用和视觉模拟操作现有软件[68] - 上下文工程(Context Engineering)成为关键，分通用信息、组织层面、个性化记忆三层[26][61] 应用层发展 - Agent产品进入Early Adopter阶段，Manus/Genspark等完成模糊目标到任务执行的闭环[34] - 应用价值被低估，优秀产品设计能形成护城河，如Kimi长文本技术方向的前瞻布局[49][51] - 生产力场景token消耗呈10-100倍增长，远超聊天场景，如分析师可同时覆盖50家财报[83] - 订阅制商业模式验证成功，高端用户月均AI产品支出达1000美元[79] 行业竞争格局 - 中美模型差距缩小，Kimi K2开源模型在coding/Agent工作流等表现优于Claude[40][41] - Google强势回归，Gemini 2.5在多模态和云服务表现突出，TPU优势明显[58][59] - 人才争夺白热化，硅谷出现百万美元年薪挖角，创业公司面临人才保留压力[86][89] - 资源分配策略分化：字节全栈布局vs DeepSeek选择性突破[46][47] 团队与创新 - 稳定团队+技术前瞻性是突破关键，如Kimi核心成员合作超10年[48][49] - 优秀团队价值被低估，实际创新能力常超市场预期，如Kimi逆风翻盘[40][41] - 早期采用者(Early Adopter)社区生态活跃，开源项目获得积极反馈[5][53] - 产品设计需为未来模型预留空间，如Cursor等待Claude 3.5实现完整愿景[41][98]