AI可持续价值与行业趋势 - 下一代AI领域正处于技术范式转变初期，价值分布尚不明确但充满探索机会[3] - 模型需通过产品与用户需求连接才能实现价值，产品层将承载主要价值[6] - 初创公司与成熟企业将均衡分享AI价值，大公司需结合现有资源创新[6][7] - 当前工具和基础设施成本达历史低点，大幅降低创新门槛[7] Scaling Law与数据效率 - Scaling Law尚未见极限，边际收益递减的临界点仍不可见[8] - 高质量数据token价值远超低质量数据，合成数据占比持续提升[9] - 缺乏科学的数据评估手段，数据实际贡献与宣称价值常存在差距[10][11] Agent发展路径 - 未来12个月将出现更多异步任务型Agent，突破即时交互模式[21][22] - Agent记忆功能是下一阶段突破重点，需实现长期行为积累[21] - 不会出现"全能Agent"，而是细分领域专业化Agent网络[18] - 5年内95%新代码将由AI生成，但核心设计仍依赖人类[23] 开源与闭源生态 - 开源与闭源将长期共存，类似搜索引擎领域的分层结构[15] - DeepSeek R1开源引发行业关注，显示中国AI实力被低估[37] 技术债务与工程变革 - AI有望将技术债务从零和问题转为非零和问题，实现自动修复[30][31] - 小团队+AI工具将释放更大能量，改变传统工程团队结构[28] 医疗AI应用前景 - AI诊断能力已超越普通全科医生，亟待规模化应用[38] 中国AI竞争力 - 中国AI研发能力被系统性低估，DeepSeek案例打破偏见[37] 开发范式演进 - 编程抽象层次持续提升，提示工程将成主流交互方式[25][26] - 图形界面构建工具的发展轨迹预示AI编程工具演进路径[25]