范式转变与竞争格局 - AI编程范式转变的受益者并非资源最多的大公司，而是敢于从小场景切入的团队[1] - 当前竞争的关键不在于谁能造出更强的模型，而在于谁已经开始用AI实际干活[3] - 小团队的机会在于做小、做快、做真实，而非追求大而全[9] 小团队的产品与开发策略 - 小团队的首要任务是找到明确、具体的小场景并做出结果，而非先融资或烧算力[5] - 产品架构应保留选择权，为切换不同模型（如GPT、Claude、Gemini、开源Qwen）留好接口[6] - 必须控制自有数据，避免数据被锁定在外部SaaS平台形成孤岛，以构建真正的护城河[6] - 开源模型结合自有数据对小团队尤为重要，因其灵活可控且适合快速验证小场景[7][8] AI编程的普及与影响 - 写代码正从工程师的专属技能转变为普通人也能上手的能力，即“Vibe Coding”[12][13] - 开发能力正变得像使用Excel或画图软件一样自然，真正的门槛从技术能力转变为行动速度[14][29] - 开发者每月为AI编程工具付费数百甚至上千美元，因其能将产出速度提升数倍[17] - 大学计算机专业失业率上升，原因在于课程未及时调整以教授AI写代码技能[15] 智能体的实际应用价值 - AI智能体的价值在于解决企业内繁琐的实际任务，如从PDF中自动提取结构化数据，而非进行概念演示[21][24] - AI的下一个阶段是充分利用PDF、音频、邮件等非结构化数据[25] - 小团队在部署智能体方面更具优势，因其无遗留旧系统阻碍，能快速在局部场景产生真实效率[26][28] - 智能体的真正用法是成为业务流程中不抱怨、不下班、不请假的执行者[27]