AI发展的核心驱动力与关键瓶颈 - 未来任何地方的GDP增长都将与“每美元每瓦特产生的算力”直接相关 [2][26] - 电力短缺是制约AI发展的最关键瓶颈之一 算力定价每三个月下降一半 但总体拥有成本需计入能源和数据中心成本 [3][4][27] - AI需从供给侧（科技圈）扩散至需求侧（制药、金融等各行各业） 解决实际问题并带来全球生产率提升 才能避免泡沫实现可持续增长 [4][18] AI技术演进与平台级变革 - AI是与网络、移动、云同等甚至更重要的平台级变革 核心是通过数字化信息建立分析和预测能力 [7][8] - AI演进路径从代码补全（如GitHub Copilot）到聊天会话 再到可分配小任务的“代理AI” 最终目标是实现完全自主的代理 [9] - AI提供了将文档、网站、应用程序相互转换的能力 改变了软件的传统形态 [10] - 在金融等行业 AI可将过去需要12小时的计算缩短至几分钟 显著提升生产力 [11] AI的全球扩散与均衡发展 - AI扩散的最终目标是改善健康、教育、公共部门效率和私营部门竞争力 否则将失去社会认可 [12] - 供应侧 每个国家需提升“每美元每瓦特算力”效率 建设遍布全球的“算力工厂”网络 [13] - 需求侧 每家公司都需开始使用AI 将其作为“认知放大器”或“守护天使” [13][14] - 通过现有通道 算力在全球的输送比PC和移动时代更均匀 关键在于找到有意义的应用场景 [16] - 扩散需要私营和公共部门的领导力 以及人们掌握相关技能 “上下文工程”至关重要 [14][21] 组织在AI时代的转型挑战 - AI颠覆了组织内的信息流动方式 带来“信息流扁平化”革命 企业必须主动利用技术重构工作流程 [6][20] - 初创公司更容易采用新工具 但快速实现规模化是挑战 大型组织拥有数据、人际关系和专业知识的优势 但必须通过“新的生产函数”将其转化为生产力 否则将被超越 [5][24] - 大型企业面临更大的管理调整挑战 转型本质是对领导力意志的考验 任何自满都可能导致落后 [5][6][21] - 企业必须捍卫“AI主权” 将独特的隐性知识和专有数据嵌入并控制在自己拥有的模型中 防止企业价值流失 [6][30] 区域发展策略与竞争力重塑 - 欧洲的核心竞争力在于用产品满足全球需求 而非仅关注内部安全 当务之急是确保企业能获取全球数据训练AI 并将本地建设与全球思维结合 [4][27][29] - 欧洲应更关注其工业、金融公司能否获取美国及全球数据以保持产品竞争力 而非仅聚焦于数据保护 [29] - 在专业知识、软件开发人员水平上 全球主要城市（如雅加达、伊斯坦布尔、墨西哥城）与西雅图、旧金山的差异并不大 获取渠道的平等是关键 [25] - 美国金融业对AI的采用速度远快于当年对云的采用 [25] 未来AI竞争格局与商业模式 - 未来将是“多模型时代” 不会有一个大模型占据统治地位 [6][31] - 企业的竞争优势不在于选择“最佳模型” 而在于掌握“编排”的艺术 整合各类模型和数据 创造出驱动关键业务成果的专属AI能力与知识产权 [6][31] - 公司的知识产权在于如何利用所有模型 结合上下文工程和数据来产出结果 [31]