AI 正在推动医疗、法律、房地产等垂直领域软件的快速增长。这个过程经历了三个阶段：第一阶段是信息检索，查找和总结；第二阶段是，2025 年进入推理阶段，如 Hebbia 能分析报表、Basis 能核对账目）；第三阶段，2026 年，将正式开启多人协作模式。
垂直软件的优势在于它有针对特定领域的界面、数据和集成能力。但垂直领域的业务天然涉及到多方参与，比如买卖双方、顾问、供应商，每一方都有独特的权限和合规要求。目前的问题是各方独立使用 AI，导致协作割裂。例如，分析采购协议的 AI 不会和公司的财务总监沟通来调整模型；负责设备维护的 AI 也不知道现场员工对租户承诺了什么。
未来，多人协作模式将改变这种情况，智能体将在不同利益相关方之间进行协调，将任务分配给合适的专家、保持信息同步、实时更新变更。合作方的 AI 可以在设定的参数内进行谈判，并标记出需要人工审核的不对等条款。高层管理者对文件的修改，可以直接用来训练整个公司的系统。AI 完成任务的成功率将大大提高。
当多人和多 Agent 的协作创造了更大价值时，用户的更换成本就会上升。这时，AI 应用一直追求的网络效应就会出现：协作层本身，就是最强的护城河。
大学将变成一个能实时学习和自我优化的自适应系统。课程表、阅读清单、研究项目甚至校园运营，都会根据数据反馈和最新的学术研究每晚自动更新。目前，两所高校已经在进行相关探索：亚利桑那州立大学（ASU）与 OpenAI 的全校合作，在教学和管理上催生了数百个 AI 项目；纽约州立大学（SUNY）已将 AI 素养作为通识教育的必修课。
在 AI 原生大学里，教授的角色将转变为学习体验的设计师，负责管理数据和调整模型；评估方式也将从单纯的防作弊转向考核AI 感知能力，即不再禁止使用 AI，而是评估学生如何利用 AI 进行推理和协作。
随着各行各业都在努力招聘能设计、管理并与 AI 系统协作的人才，这所新大学将成为人才培养基地，它的毕业生将精通人机协作，为快速变化的社会劳动力提供支持。
这所 AI 原生大学将成为新经济的人才引擎。
下一代 AI 应用将不再依赖用户主动输入指令，而是转向主动式介入，它们会在后台静默观察你的操作，并在合适的时机提供建议供你审核。这是一种根本性的交互转变：在开发工具（IDE）中，AI 会在你开口前就建议代码重构；在你挂断电话后，CRM 系统会自动起草好跟进邮件；在进行设计工作时，工具会自动生成不同的设计方案供选择。目前的聊天界面只是一个过渡形态。未来，AI 将像看不见的脚手架一样，深度融入每一个工作流中，由用户的意图而非指令来激活。
最优秀的 AI 创业公司早已经超越了单纯的任务自动化，正在致力于放大客户的经济效益。以法律服务为例，许多律所采取的是结果付费模式，即打赢官司才收费。像 Eve 这样的公司，通过利用专有的案件数据来预测胜诉率，帮助律所筛选出更有把握的案件。不仅提高了服务效率，更直接提升了律所的胜诉率和营收。
这就是 AI 对商业模式的强化：AI 带来的核心价值是收入增长，而不仅仅是成本降低。到 2026 年，这种逻辑将扩展到各行各业。未来的 AI 系统将与客户的激励机制进行更深度的绑定，通过优化决策链条，创造出传统软件无法比拟的复合优势。
非结构化、多模态的数据，既是企业最大的难题，也是一个价值巨大的创业机会。
每家公司都面临着海量的 PDF、截图、视频、日志、邮件等半结构化数据的困扰。模型越来越智能，但输入端的数据越来越混乱，导致 RAG 系统出现幻觉，智能 Agent 出错，代价很贵，同时许多关键工作流仍然严重依赖人工审核。
目前，限制 AI 公司发展的是数据熵：企业内部 80% 的知识和信息，都存在于这些非结构化数据中。数据的时效性、结构化和准确性在不断下降。
因此，帮助企业解决这些非结构化数据问题是一个巨大的机会。企业需要一种可持续的解决方案来清理、结构化、验证和管理这些多模态数据，才能让下游的 AI 应用真正发挥作用。
这个需求的应用场景非常广泛，涉及到合同分析、员工入职、理赔处理、合规、客户支持、采购、工程搜索、销售支持、数据分析等环节，以及所有依赖可靠上下文信息的智能 Agent 工作流。
我觉得在某种程度上，AI革命看起来和互联网是完全相反的。因为当时，人们经营公司，但他们并不相信互联网会改变世界。最终他们的公司倒闭了，因为他们没有做出需要做的改变。但那些相信互联网的人，他们很清楚行动的意义。我需要有一个正常运作的网站，我需要知道如何通过网站销售我的产品，适应数字革命并不需要高级科学。而我现在从许多创始人和CEO那里听到的是相反的情况，每个人都相信AI会改变游戏规则，但没有人知道这对领导力、工作、组织、产品和服务意味着什么，就好像他们都处于黑暗中。
Sam Altman与Adam Grant在播客栏目中的访谈实录-山姆·奥特曼（Sam Altman）
4月10日，OpenAI正式宣布，即将从ChatGPT中移除两年前（2023年3月14日）推出的GPT-4。
智力关乎思考，而精神问题是：思想从哪里来？像冥想那样观察思想如何在心中形成。几乎每个人都有小小的灵性体验，比如晚上尝试入睡时，因为明天有重要考试而无法入睡，因为不断有烦人的想法。奇怪的是，我们可以命令眼睛闭上，命令身体躺下，但无法命令思想停止。尝试理解这一点就是精神技能，而非智力技能。我认为这将是未来几十年最重要的技能。
3月26日北京王府井的一个会议室内接受腾讯科技采访—尤瓦尔·赫拉利
“模型即场景，Manus的‘工程化’解决方案只是权宜之计，未来的Agent应用形态将回归以模型为核心的结构。
2025年3月31日中关村论坛——智谱AI CEO张鹏
谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布与计算机历史博物馆合作，发布了 AlexNet 的源代码，并将长期保存。
GitHub 链接：https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code
