AI时代演进脉络 - AI时代正以高度相似的逻辑复刻互联网发展进程，从以互联网为中心迈向以AI为中心，呈现“30年‘网’东，30年‘智’西”的演进节奏[3] - Transformer架构如同互联网时代的TCP/IP协议，成为AI基础设施的核心，而以算力为核心的英伟达等企业因此迎来估值爆发式增长[3] - OpenAI的ChatGPT如同当年的网景浏览器，以具象化应用激活AI技术潜力，AI应用正从文字向多模态演进，从通用大模型向垂直领域专用模型延伸，核心价值指标从“流量”变为“Token”[4] - AI领域存在“7年之痒”的小周期，技术约每隔7年因“审美疲劳”而迭代新名词，大模型从2017年Transformer架构提出至今已近7年[4] 大模型落地路径 - 大模型应用落地路径可概括为模型准备、Agent应用、运营维护三大核心阶段，需持续迭代以响应业务变化[6][8] - 数据处理从单一“净化”转向系统性“数据战略”，标注类数据向工程化、智能化升级，私域数据聚焦高价值行业数据的释放与安全合规[8] - 合成数据应用可覆盖稀有场景，但需平衡技术、保真度及混合比例；“毒性数据”控制在10%以下训练可让模型更好适应复杂环境，但剂量控制与干预机制待完善[9] - Transformer架构的改进倾向于改良，效率层面通过混合精度训练、网络稀疏化提升性能，能力层面探索多模态融合及与传统AI结合[9] - 增强方式分“嵌入式”与“外挂式”，嵌入式微调面临效果不稳定、责任边界模糊等挑战，外挂式通过API插件、RAG等实现与现有业务系统协同[9][10] - 推理环节聚焦Agent，通过整合多技术能力赋予模型目标导向的感知、决策与行动能力，推动推理技术落地[10] Agent发展趋势与挑战 - Agent推动大模型从“规模优先”转向“效率优先”，优化推理能力与多模态融合，更贴合实际应用的资源与性能需求[12] - Agent成为“AI+”落地核心抓手，向专业化、场景化深耕，深度嵌入工业生产、医疗、金融等垂直行业，破解技术与业务脱节痛点[12] - 生态建设维度，开源协作成为主流，开源大模型与Agent框架（如LangChain）降低开发门槛，开放访问协议（如MCP）打破系统壁垒，加速形成“底座-框架-协议”生态体系[12] - 致力于打造更自然交互模式，模拟人类决策逻辑，引入权威数据源减少“幻觉”问题，提升可信度[13] - 到2035年Agent市场规模将增长至2168亿美元，年复合增长率达40.15%[13] - Agent面临多重挑战，包括部分产品功能简单叠加稀释核心价值、遗传LLM对模糊指令理解偏差、终极目标不一致性、决策逻辑不符合人类常识、缺乏自我修正机制等[13][14] - 最核心挑战是复杂目标的意图传递难题（人类80%知识无法用语言表达）、通用Agent的逻辑悖论、完全自主决策所需技术成熟度[14] 数字原生理念 - “数字原生”倡导以AI原生理念突破传统数字化转型范式，构建“思客—技术创新—应用创新”新框架，推动从“被动转型”走向“主动原生”[2][14][16] - 契合技术与社会演进趋势，强调从源头构建以AI为核心的全新体系，国务院《人工智能+行动计划》明确推动“智能原生”企业发展[16] - 相较于传统架构修补，原生模式能更彻底释放AI潜力，数字原生是衔接数字世界成熟与物理世界结合（发展“具身智能”）的关键理念[16] - 将催生自然人、数字人、AI人间的新共处与协作关系，需社会底层重构人机互动规则，数字原生为此提供思想基础[16] - 大模型时代进入“Token”阶段，机器首次具备处理自然语言能力，是人机关系的根本性变革，需“数字原生”思想理念支撑生产力与生产关系升级[17] - 数字原生是思维革新的集中体现，需突破传统思维束缚，涵盖经济学、社会学等多领域理论创新，为智能化社会铺路[17][18]