主要观点总结
本文讨论了人工智能（AI）在未来发展中的作用和影响，包括智能体的崛起、黑洞效应、经济发展的底层驱动力、未来组织形态等话题。文章指出，AI时代，智能体将成为基本经济单元，黑洞效应是AI时代的价值源泉。同时，个人能力提升、知识工作者被创智人才取代、硅基员工等趋势也将出现。未来的组织将是以创智人才为核心、智能体为合作伙伴的共创型智能组织。
关键观点总结
关键观点1: 智能体的崛起
智能体在未来三到五年将大量嵌入到产品和服务中，成为工作的主要力量。它们是完全自主的AI系统，可以在长时间内独立运行，通过收集反馈不断提高自己的能力。
关键观点2: 黑洞效应
黑洞效应是AI时代最基本的竞争优势来源，是驱动AI经济发展的动力所在。智能体通过不断吞噬知识，产生巨大的力量，推动AI的快速发展。
关键观点3: 经济发展的底层驱动力
技术进步一直是经济发展和文明演进的最底层驱动力。在智能时代，智能体是经济的基本单元，黑洞效应是经济发展的核心。
关键观点4: 未来组织形态
未来的组织将是以创智人才为核心、智能体为合作伙伴的共创型智能组织。个人能力提升，知识工作者被创智人才取代，硅基员工成为组织内部常规工作的主要力量。
正文
1.智能体竞争优势来源：黑洞效应
今天先提出一个不成熟的概念，我认为智能体在未来持续竞争中的优势来源只有一个，那就是黑洞效应。
黑洞效应与工业时代的规模经济效应以及网络和互联网时代的网络效应相对应，而我个人则认为，它是AI时代最基本的竞争优势来源，也是驱动AI经济发展的动力所在。
那么，究竟什么是黑洞效应呢？
我们来看一下。AI的发展有三个关键要素，分别是算法、算力和数据。
算法和算力的每一次突破都会引发AI的重大变革，就像当前AGI（通用人工智能）的出现，正是因为基于Transformer架构的突破，进而形成了大语言模型，通过token（文本处理的最小单元）的方式来预测下一个行动，这带来了整个AI范式的转变。
当然，这其中也有英伟达芯片不断升级的助力。不过，我们现在正处于算法和算力发展的瓶颈阶段，在这个阶段，核心的差异其实体现在数据上。
数据有一个非常有趣的现象，因为数据本身也存在规模经济效应。更准确、更多、颗粒度更精细、更丰富且维度更多的多维数据，会让AI在智能上的进化速度更快、能力更强，从而拥有更多获取数据的能力和动力，这是一个典型的自循环正反馈闭环。
所以，
要让智能的飞轮转动起来，其核心在于知识的黑洞。
这一轮的AGI之所以强大，是因为它能够处理海量知识，它不像互联网只是处理信息，而是真正能够处理知识，并在处理知识的基础上产生智能。
而且智能体的飞轮也很有意思，更聪明的智能体会吸引更多用户，更多用户又会带来更多私有的数据和知识。
大家想一想，虽然现在所有的大语言模型使用的都是互联网上公开的、沉淀了几十年甚至上百年的公共数据知识，但你今天与豆包、通义或者Deepseek的对话，完全是别人看不到的，这就如同一个巨大的黑洞吞噬了我们所有与它的对话。而我们与它的每一次对话，都展现了人类思考的过程。
以前人们一直疑惑AI为何难以学习人类思考，因为没有人在纸上记录下我们的思考过程。然而，你与AI的互动过程，其实就是你当下的思考过程。你会告诉AI：“你想得不对，我是这么想的，你应该换个角度思考。”
实际上，每一个AI模型都在吞噬海量的知识，而且是个性化的知识，是之前在互联网上不存在的、关于你思考的知识。
所以，未来尤其是走出预训练之后，当预训练和推理一体化的闭环运转起来，私有知识的价值将会越来越大。
那个时候 AI 就变成了一个巨大的知识黑洞，吸纳的知识愈多，其力量便愈发强大，随后就会产生大爆炸。宛如一场宇宙大爆炸，谁膨胀得最快，谁就是太阳，谁膨胀得慢一点就变成了月亮，再小一点可能就变成了陨石。
因此，真正推动 AI 智能体发展的，正是这个不断吞噬知识的黑洞。
2.智能体竞争的关键：启动机器学习飞轮
对大家来说，尤其是从事AI应用的创业者，接下来的竞争策略是什么？关键在于第一时间启动机器学习的飞轮。
AI的另一个名称是machine learning（机器学习），因此
如何让机器学习得更快更好，便成为你唯一重要的战略优先级。
为什么端到端如此重要？特别是特斯拉在自动驾驶领域采用了端对端技术后，过去两年对行业产生了巨大的影响。端对端之所以重要，是因为智能体可以完全独立运作，无需人为干预。
这句话非常关键：智能体帮助人类提高效率的能力有一个很低的上限。现在大多数大公司使用AI的目的仅仅是降本增效，他们将AI视为一种工具。
只要这个工具是为人类服务的，那么它提高效率的能力就受限于人类效率的上限。
然而，当AI能够独立上岗时，它可以不间断地24小时学习，数据每完成一次闭环，AI就会进化一次。
只有当AI智能体独立上岗后，它才开始进入学习的快速提升阶段，其上限是我们看不见的。
所以，第一时间完成智能体的独立上线，让AI自行完成实时的数据闭环和自我学习提升，这是启动黑洞效应的关键。
同时，由于构建智能体的核心能力相对稀缺，你可以将智能体扩展到更多相似的场景和内容中，即跨领域的扩张。
3.AI时代的竞争战略
① 从网络效应到黑洞效应
首先，互联网处理的是海量信息，解决的核心问题是信息不对称，价值创造的源泉是网络效应。
而AGI处理的是海量知识，解决的核心问题是决策效率和成本，核心价值在于创造新的供给。
智能体上岗就是解决供给稀缺的问题，
价值创造的源泉是黑洞效应，即如何高质量、高效率地消化、吸收、运用和创造知识。
但黑洞效应不会导致赢者通吃，未来竞争将达到相对均衡的状态，会有多个智能体存在。
目前我还看不太清楚，那个规律还没摸到。我自己观察自动驾驶领域已有十年，每年对产业终局的判断都在调整，但背后的规律其实是逐渐显现的。
② 从最低网络规模门槛到最低智能门槛
互联网时代的竞争重要的是争取第一时间达到最低网络规模门槛，这样网络效应就会被触发，网络消息开始滚动传播。
在智能时代，我们追求的是尽快跨越最低智能门槛。从事AI智能体开发的人都明白，如果不能达到60分的标准，这个产品就无法投入使用。然而，一旦超过60分，达到90分可能只需要两周的时间，因此必须第一时间让AI上岗。
