AI发展前景 - AI发展被严重低估 当前技术仅是冰山一角 数字超智能可能在十年内实现[1][4] - AI革命面临的主要瓶颈是电力而非芯片 美国需新增92座大型核电站才能满足需求[7][8][9] - 中国在电力供应方面具有优势 若获得足够芯片将在AI竞赛中形成强劲竞争力[10] AI技术演进 - Transformer架构持续优化 每周都有新型推理芯片创业公司涌现[13] - AI正从语言处理向推理规划发展 GPT-4o的计算成本比基础问答高出多个数量级[14] - 五年内各领域将出现专业AI"学者" 最终可能整合为超越人类总和的超智能[18][19] 行业变革 - 企业软件中间层将消失 开源库+AI自动编程将重构ERP/MRP系统[16] - 数学和编程领域将最先被AI突破 进而加速物理、化学等基础科学发展[17] - 娱乐产业成本将下降 生成式视频技术需要人类导演但减少布景等传统岗位[30][31] 商业模式 - 未来企业的核心护城河是快速学习循环 能形成指数级竞争优势[12][36][37] - 语音客服等应用已具商业价值 单个对话成本10-20美分创造10-1000美元价值[15] - 可能出现10家谷歌/Meta级别的新巨头 都建立在学习循环原则基础上[38] 人才与就业 - 短期内AI对就业影响积极 自动化从最危险工作开始 提升整体薪资水平[24][26] - 初级程序员岗位将消失 但资深工程师仍需要监督AI系统[16][17] - 数字原生代更适应AI时代 建议年轻人学习如何将AI应用于专业领域[29] 基础设施 - 大学面临算力短缺 5000万美元仅能配置不足1000个GPU的研究设施[43] - 传统能源供应商将主导算力供应 SMR等新技术无法及时满足需求[9][13] - 数据中心耗电量惊人 1吉瓦级数据中心相当于数字超级大脑[11]