文章核心观点 - 当前AI技术发展已进入边际效益递减阶段，短期内难以复现类似GPT-4的阶跃式突破，行业焦点应从追求通用人工智能(AGI)转向现有技术的规模化商业应用[8][13][18] - AI最大的价值在于将企业内80%-90%重复、高频、规则化的“照章办事”型脑力工作自动化，通过构建“数字专家”潜入产业流程，实现降本增效[9][29][32] - 技术落地的关键并非模型本身的持续突破，而在于具备将行业知识结构化、并利用现有模型能力嵌入业务流程的工程应用型人才[33][34][35] 对AI技术发展现状与趋势的判断 - 技术演进进入平台期：GPT-4代表了基于Transformer架构的一次革命性飞跃，但此后模型能力的提升进入边际递减阶段，新模型在真实业务场景中仅带来几个百分点的提升，行业工作转向工程化优化[13][14][15] - 资本投入的边际效用下降：下一次AI范式突破属于极少数顶尖科学家团队，依赖正确的问题和新的方法，而非无限堆砌资本和算力[17] - Scaling Laws可能已结束：这意味着资源分配应转向将现有技术嵌入业务、做工程化闭环，同时模型能力增量的稳定化反而为应用落地带来了更明确的窗口期[18] AI商业化落地的路径与机会 - 落地重心在于产业流程：真正的战场不是聊天机器人，而是潜入电力、能源、制造等重行业，替代企业内80%重复、高频、规则与判断聚合的脑力工作[5][9] - 核心价值是“隐性经验”的结构化复制：通过访谈专家、解读过程文档，将老师傅等一线人员的经验逻辑转化为大模型可理解的结构化知识，构建可规模复制的“数字专家”系统[25][27][32] - 应用场景广泛且可规模化：以电网故障研判为例，一个变压器可能有100个场景，一个变电站可能有1000个，国家电网有约十万一线检测员工，类似场景在各行业大量存在，且解决方案的边际复制成本趋近于零[29][32] 对行业生态与参与者的影响 - 人才需求转变：最稀缺的是既懂业务又理解模型能力边界的工程应用型人才，而非纯算法工程师，这类人才能将AI能力嵌入任务流程[33][35] - To B生态可能重塑：大型企业可能内化大部分外部开发能力，未来能存活的服务商主要是掌握行业Know-how或有数据积累的公司[37][38] - 垂直Agent存在价值：垂直大模型性价比低，但垂直Agent作为“最后一公里”的解决方案，通过将碎片化行业规则转化为可调用的指令流程而具有商业价值[39] 中美AI发展路径的差异 - 中国路径：受算力限制（如某大厂仅5000张卡），且更务实强调系统性落地，将AI深入生产核心环节（排产、工艺、供应链），国企愿意为长期效率进行前期投入[41][43][45] - 美国路径：自下而上，聚焦于法律、财务等边界清晰、易验证和变现的商业场景工具化产品[44] - 结果差异：中国公司选择深入产业现场解决具体问题以沉淀通用能力，而美国公司更多走向快速变现的产品[45]