GPT-5技术突破 - GPT-5编程能力显著提升，7秒即可完成复杂编程任务如生成"贪吃蛇"游戏，成为即时创建定制软件的标志性工具[1][11] - 写作质量大幅改善，文本更自然流畅，减少了AI写作常见的刻板风格[21] - 可深度融入日常生活场景，与Gmail、日历等工具联动，并能主动提供建议[12] AI发展瓶颈与路径 - AI进化受四大核心因素制约：算力、数据、算法设计和明确的产品目标[1][26] - 算力需求呈指数级增长，从数百万GPU扩展至数亿规模，能源供应成为最大瓶颈[26][28] - 数据获取进入新阶段，需探索合成数据及模型自主发现知识的能力[29] 行业应用前景 - 编程领域实现革命性突破，单人即可完成过去需数百人协作的软件开发[20][32] - 医疗健康领域可辅助诊断罕见疾病，未来或指导完整药物研发流程[33][34] - 预计2027年前将出现公认的AI重大科学发现，模型需提升千小时级任务的认知能力[22] 商业模式变革 - 个人创业者借助AI工具可创建十亿美元级公司，创造力和执行力门槛显著降低[1][32] - 算力或成为未来最重要的公共资源，需探索新型分配方式[36] - 基础模型将如同晶体管般融入社会基础设施，催生上层创新生态[37] 技术演进历程 - 从GPT-1到GPT-5遵循"规模法则"，模型效果随算力数据量提升呈可预测增长[13] - 引入强化学习后实现质变，发现推理能力存在更陡峭的规模曲线[14] - 研发过程中经历架构调整，认识到单纯扩大规模并非最优路径[15]