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智能体（AI Agent）已经能 7×24 小时“代班”产品经理：写 PRD、画原型、给研发派单、顺带把测试报告也交了；
世界模型（World Model）正被谷歌、Meta、腾讯、达摩院同时押注，它不止能看懂物理规律，还能“脑补”未来 10 秒画面，直接用于自动驾驶与机器人；
非 Transformer 架构异军突起，液态神经网络（LFM）把算力需求砍到 1/10，却照样跑 128K 长文本；
美国“星际之门”计划 5000 亿美元 AI 基建已开工，而国内“超节点”方案把 384 颗 NPU 焊进同一台服务器，比传统集群快 15 倍，延迟压到 15 ms 以内……
一句话：AGI 不是“来了”，是“已经在我们工位上开机”。
一、“智能体元年”=“打工人末日”？
报告给出一个冷到骨缝的数据：
2025 年全球智能体开发平台 44 个，通用智能体 19 款，行业智能体 113 款，覆盖金融、医疗、工业、客服、HR、法律……平均每个智能体可替代 2.6 个全职岗位。
案例 1：金融
奇富科技“AI Banker Agent”上线 30 天，完成 14 万笔小微贷款审批，通过率提升 18%，风控团队整编缩员 35%。
员工怒斥：“它连征信报告上的水渍都能识别，我却连 Excel 透视表都拖不明白！”
案例 2：法律
联想×图灵法思“AI 律师助手”8 大模块一键出合同、写答辩、做合规审查，初级法务岗 JD 直接删掉“1 年以上经验”要求——因为“AI 已经有一年经验了”。
实习律师群里哀嚎：“我们还没过法考，对手先过了图灵测试。”
案例 3：工业
西门子 Industrial Copilot 在广东某灯具厂跑通“设计→仿真→排产→质检”闭环，工程师把 3 天工作量压成 45 分钟，老板连夜把夜班产线改成“无人线”。
工人大哥一句话破防：“它不会累，不会出错，还不会要加班费。”
争议：
当智能体把“白领+蓝领”通杀，人类仅剩的护城河到底是情绪价值，还是肉身开关？
二、世界模型：AI 正在“脑补”平行宇宙
报告披露，Google Genie 3、Meta V-JEPA 2、腾讯混元 3D、达摩院 WorldVLA 已能：
用一张 2D 照片生成可交互 3D 场景，实时物理碰撞、光影、重力全部符合现实；
在“脑内”跑完 10 秒后的交通画面，让自动驾驶车辆提前规避闯红灯的电动车；
把机器人扔进虚拟工厂“练级”100 万次，再同步权重到实体机台，零样本迁移，一次成功。
细思极恐：
如果世界模型足够大，它是否会在云端“模拟”出另一个你？
更极端的设想：当模型能预测你 10 秒后的一举一动，自由意志还成立吗？
三、非 Transformer 暴动：算力霸权要被掀桌？
Transformer 一统江湖 7 年，如今遭遇“液态杀手”：
Liquid AI 的 LFM 仅用 1/10 参数量，在 128K 长文本任务上打平 Llama-3-70B；
清华&元始智能 RWKV-7s 把推理成本打到 0.07 元 / 百万 token，比 GPT-4o 便宜 99%；
微软亚研院 RetNet 直接砍掉 KV-Cache，显存占用随序列长度线性增长，GPU 乞丐版也能跑 1M 上下文。
幕后博弈：
NVIDIA 的“算力税”会不会收不动了？
当算法本身把 FLOPS 需求砍成骨折，5000 亿美元的星际之门会不会沦为“基建烂尾”？
四、中美“超算军备”白热化：15 ms 的战场
美国“星际之门”四年 5000 亿美元，平均每小时烧 5700 万美元，只为把模型训练时间从 30 天压缩到 3 天；
国内华为“昇腾 384 超节点”单机塞下 384 颗 NPU，跨节点带宽提升 15 倍，千亿稠密模型训练性能是传统集群 2.5 倍；
浪潮元脑 SD200 直接跑“单机万亿参数”，把数据中心浓缩成一台冰箱。
争议解读：
算力即国力，但算力也是“电老虎”。
2025 年全国 AI 相关用电量已占全社会 4.3%，相当于整个上海市的全年耗电。
当大模型竞赛变成“烧美元 + 烧千瓦”，绿色 AI 是不是伪命题？
五、开源 vs 闭源：一场“阳谋”与“阴谋”的混合双打
阿里 Qwen3 系列 235B-A22B 直接开源，下载量 7 天破 50 万，Hugging Face 趋势榜屠榜；
DeepSeek-R1 把 MoE + MLA 架构打平 GPT-4o，训练成本只花 557 万美元，是 GPT-4 的 1/18；
反观 OpenAI GPT-5 采用“实时路由”双模型，闭源到底，API 价格再涨 25%，开发者怒喷：“开源才是第一生产力！”
深度拆解：
开源像“阳谋”——把武器发给大家，一起打怪兽；
闭源像“阴谋”——把核武器锁进保险柜，谁交钱谁上车。
但当开源模型性能≈闭源 90%，价格≈0，闭源护城河只剩‘合规 + SLA’两张牌？
六、AGI 倒计时，普通人到底怎么活？
报告没有给出“标准答案”，却留下 3 条暗线：
“人机协作”不是口号，是生存技能
不会用 Agent 的人，将被会用 Agent 的人替代。
建议清单：把重复性工作拆成“提示词 + 工具链”，让智能体替你跑；
每周留 2 小时“训模型”，用私有数据微调 3B 小模型，打造个人数字分身；
把“情绪价值”做成产品——AI 再强，也解不了人类的孤独。
“绿色算力”才是下一个风口
当每 1 万卡集群一年光电费就烧掉 3 亿人民币，“每瓦性能”比“每卡性能”更值钱。
关注：液冷、RISC-V AI 芯片、存算一体、光子计算——它们才是“算力平价”的真正推手。“AI 原生”职业正在爆发
提示词架构师、模型安全审计师、AI 幻觉矫正师、智能体训练师、世界模型调教师……月薪 5 万只是起步价。
核心能力：把业务问题翻译成“模型语言”；
把模型输出翻译成“人类决策”；
在“幻觉”与“真相”之间，做最后一道闸门
七、别等 AGI 来敲门，先给自己装个猫眼
82 页报告翻完，最扎心的不是技术，而是**“时间差”**：
有人已经用 Agent 把 8 小时工作压成 30 分钟，剩下 7 小时在滑雪；
有人还在问“AI 会不会让我失业”，却连 ChatGPT 语音模式都没试过。
AGI 不是洪水猛兽，也不是救世主，它只是一面镜子——
照出你与世界的距离，照出你对未来的准备程度。
……
往期回顾
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