人工智能发展现状与趋势 - 人工智能进入以持续学习为核心的"经验时代"，潜力远超以往，人类数据红利正逼近极限 [3][4] - 当前AI技术仍缺乏对智能本质的科学理解，仅具静态知识存储能力而非真正的智能，存在逻辑混乱和幻觉问题 [11][12] - 智能的核心在于自我验证与自我纠错能力，需构建基于数学原理与闭环反馈的白箱模型实现自主智能演进 [12][14] 开源与闭源模型竞争格局 - 开源模型与闭源模型的选择成为AI竞争关键变量，开源含义从代码开源演进为资源开放（开放数据与计算资源） [6][7] - 2025年开源成为革命性变化，世界顶级基础模型从集中在美国头部公司转向开源化，例如通义千问Qwen和DeepSeek开源 [7] AI基础设施与产业化进程 - AI驱动基础设施大规模扩张，OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目需100万个GPU，耗电量相当于北京市用电量的八分之一 [10] - 2025年美国主要科技公司AI相关资本开支预计超3000亿美元，IDC产业大规模建设带动电力生态和经济发展 [10] - 模型和GPU算力成为未来组织核心资产，Agent将重塑企业流程，"超级个体+agent"带来结构性变革 [10] 垂直领域应用与挑战 - AI医疗领域坚持人机结合路径，AI无法替代医生但可作为助手拓展医生能力边界，解决多学科会诊等场景需求 [16][17] - AI医疗落地面临三大核心难题：高质量数据、抑制幻觉和医学伦理 [17] - 具身智能领域存在高质量数据与模型算法挑战，视频生成与机器人控制模态对齐仍需突破 [20] 创新环境与产业机遇 - 创新创业门槛大幅降低，年轻创新者可用AI工具实现新创意，小组织爆发力持续增强 [20] - 去中心化协作可实现多智能体双赢，权力和资源将流向最聪明的智能体 [4]