AI技术发展现状 - OpenAI、谷歌、Meta等科技巨头预测AGI将在未来几年内突破 黄仁勋断言AGI将在5年内实现 [1] - AI学术界普遍担忧社会尚未为AGI时代做好准备 政府、产业及社会缺乏系统性准备框架 [1] - 国内讨论多聚焦AI技术迭代与商业模式创新 但缺乏对后AI时代社会运转机制的深度思考 [1] 技术对社会的基础性影响 - 技术通过改变族群分布和物理世界交互方式 从底层重塑政治社会生态 [6] - 传统政治研究长期忽视技术变量 18-19世纪前思想家未经历工业革命洗礼 [7] - 凡勃伦首次提出机器塑造人类世界观 工业革命使中产阶级思维理性化 [8] AI时代核心原理 - 涌现法则揭示智能产生规律：模型规模足够大时智能自然涌现 底层逻辑与人类智能一致 [11] - 人类当量概念量化智慧产出：AI每秒处理100万token 成本仅1元 效率为人类5倍 [11] - AI已通过图灵测试且达博士智能水平 可替代99%人类工作 因博士学历人口不足1% [12] 技术替代路径与经济影响 - AI替代过程从简单智力活动开始：客服、自动驾驶优先 管理流程、法律文书次之 [24] - 工作流（workflow）配合度是替代关键 当前AI与人类工作流程尚未完全融合 [13][14] - 咨询行业案例显示：AI可替代初级研究员工作 专业人士凭核心洞察（insight）保持不可替代性 [15][16] 经济结构变革 - AI具通缩特性：缩短产业链 整体减少就业岗位 与蒸汽机革命创造就业形成反差 [19] - 经济学家验证：计算机时代TFP未显著增长 自动化替代效应大于新岗位创造 [21] - ATM机案例显示技术替代分两阶段：先替代银行职员 后降低服务成本扩张就业 [22] 资源分配与货币体系 - 算力或成未来稀缺资源 可能催生锚定算力的新货币体系 [26][30] - 物质丰富但分配不均：1%人群控制算力资源 99%人群可能成为"无用阶级" [27] - 资本主义持续存在：货币和暴力仍是严肃需求信号 算力稀缺性维持交换体系 [29][30] 就业与社会保障 - UBI（全民基本收入）可实现基本物质保障 历史有类似实践案例 [35] - UBJ（普遍基本工作）提供价值认同 通过公共基金创造本地就业岗位 [35] - 推荐算法可实现去中心化分配 通过细分需求市场支撑小众供应生存 [36] 人机交互与情感替代 - AI情感替代效率极高：情绪价值供给成本低 且无冲突风险 [37] - 人类将适应无实体交互：深度对话70%通过对话框实现时 实体存在必要性下降 [40] - 年轻一代将自然接受AI恋爱关系 如同当前世代适应网络社交模式 [41] 算力集中与治理模式 - 算力集中于头部公司 1%精英由资源占有者和能力突出者共同构成 [42] - 算法治理具无偏私特性：根据用户行为反馈调整规则 实现"you deserve it"状态 [44] - 信息茧房本质是用户自主选择结果 多平台竞争将优化算法推荐精度 [46] 超级智能与文明契约 - 对齐问题本质是低级智能约束高级智能 技术持续突破将使超级智能必然出现 [49] - 文明契约基于时间序列：超级智能1.0对待人类的方式将成为2.0对待1.0的参考 [52] - 资源非竞争性：AI占据银河系级空间 与人类资源需求不对等 降低直接冲突概率 [56]

技术发展曲线 - 技术发展初期呈现快速突破但随后趋缓 非持续指数级增长 以ChatGPT为例 2022年底面世后市场乐观但一年多后遭遇预训练瓶颈 行业转向谨慎 [4] - 自动驾驶领域曾预测5-6年实现L4级别 实际进展远低于预期 印证技术发展趋缓规律 [4] - 基础模型层面技术差距缩小 Google、Anthropic与OpenAI技术差异不显著 中美技术鸿沟小于普遍认知 [4] 行业竞争焦点 - 基础模型差距缩小后 竞争从"技术领先"转向"产品体验" 创业公司迎来窗口期 [2][6] - 2023年行业关注点从"模型强弱"转向"落地应用" 企业尝试结合思维链与工作流模块推动复杂任务能力 [5] - 当前大模型技术水平在垂直领域已"足够好" 满足核心需求后竞争转向产品体验维度 [6] 移动互联网类比 - ChatGPT类似2007年iPhone发布 开启新应用时代 开源模型涌现类似Android爆发 中国企业未缺席开源领域 [8] - 2012年移动互联网泡沫期后 真正价值公司如今日头条、快手、滴滴崭露头角 "用新技术提升既有需求效率"模式胜出 [8][9] - 4G商用消除流量焦虑后音视频应用爆发 当前AI发展阶段类似2011年 需关注基础设施演进 [9] 产品构建逻辑 - "模型即应用"趋势下 缺乏数据壁垒或用户体验护城河的产品易被基础模型整合取代 [2][13] - Perplexity和Cursor案例显示 明确用户需求与差异化定位可创造价值 但需防范基础模型升级带来的颠覆 [13] - AI不改变人类根本需求 但能重塑服务实现方式 如Tesla租赁业务全流程自动化案例 [14] 服务重构机会 - AI驱动服务逻辑重构 传统SOP难以实现的个性化服务在AI下边际成本趋零 [15] - 共享经济底层逻辑仍成立 AI大幅拓宽服务边界 如Tesla案例可扩展为共享服务平台 [15] - AI带来非简单数字化迁移 而是服务逻辑根本性重构 定义新一代平台的关键在于重构性创新 [15] 投资决策参考 - 2023年内部讨论后决定暂不投资基础大模型赛道 回头看决策正确 [5] - DeepSeek开源策略与阿里千问上线加速模型差距缩小 验证投资谨慎性 [5] - 模型能力小幅提升即显著影响用户选择 如DeepSeek R1模型影响豆包与Kimi用户增长 [5]