AI发展演进路线 - AI发展将从通用人工智能(AGI)迈向超级人工智能(ASI)，AGI是起点而非终点[2] - 通往ASI的演进分为三阶段：智能涌现(学习人)、自主行动(辅助人)、自我迭代(超越人)[4][5] - 当前行业处于第二阶段"自主行动"阶段，AI具备工具使用和编程能力[6] 智能涌现阶段 - 第一阶段特征为"学习人"，大模型通过理解数字化知识发展泛化智能和通用对话能力[6] - 互联网发展为智能技术奠定基础，实现知识数字化[6] - AI具备多步推理能力，能够理解意图并解答问题[6] 自主行动阶段 - 第二阶段特征为"辅助人"，AI具备在真实世界中行动的能力[6] - AI可在人类目标设定下拆解复杂任务，使用和制作工具[6] - 大模型具备Tool Use能力，能连接所有数字化工具完成真实世界任务[6] - 大模型Coding能力提升，可帮助人类解决更复杂问题并将更多场景数字化[6] - 自然语言将成为AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent[6] 自我迭代阶段 - 第三阶段特征为"超越人"，核心要素是连接真实世界全量原始数据和自主学习能力[7] - AI需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据以实现超越人类的突破[7] - AI渗透更多物理世界场景后将为自己模型升级迭代搭建训练基础设施[7] 大模型作为操作系统 - 大模型是下一代操作系统，将承载用户、软件与AI计算资源交互调度的中间层[11] - 几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接[11] - 未来几乎所有与计算世界打交道的软件都可能由大模型产生的Agent构成[11] - 模型部署方式将多样化，运行在所有设备上[11] 超级AI云与计算范式 - 超级AI云是下一代的计算机，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台[11] - 计算范式正从CPU为核心的传统计算转变为以GPU为核心的AI计算[11] - 新AI计算范式需要更稠密算力、更高效网络、更大集群规模[11] - 需要充足能源、全栈技术、数百万GPU和CPU协同运作[11] AI作为核心商品 - AI将替代能源成为最重要的商品，驱动千行百业日常工作[11] - 绝大部分AI能力将以Token形式在云计算网络上产生和输送[11] - Token就是未来的电[11] 人机协同模式 - 人类与AI将形成全新协同模式，未来家庭、工厂、公司都将有众多Agent和机器人全天候服务[13] - 每人可能都需要100张GPU芯片来为其工作[13] - ASI将指数级放大人类智力杠杆，使人类10小时产出乘以十倍、百倍杠杆[14] - 技术革命解锁生产力后将创造更多新需求[14] 行业影响 - AI将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力[14] - AI将掀起新一轮智能化革命[14] - 数据中心计算范式正在发生革命性改变[11]