机器之心报道 编辑：Youli 2003 年，美国哈佛商学院教授克莱顿・克里斯坦森在《创新者的解答》中提出这样一个观点：颠覆性创新常常通过让复杂的产品或服务变得更简单、更便宜、更 易用，从而让更多的人能够参与进来…… 回望过去几年，我们一次次被 AI 技术突破的速度震撼 —— 两年多以前还在讨论 ChatGPT，接着就是今年年初的 Deepseek、Claude Code，再到近期发布的 Sora 2，AI 技术的迭代速度之迅猛，仿佛每年都是一个跳跃式发展的时代。 如果我们将视线放远，仔细翻看过去二十多年互联网发展与变迁的「史书」，各种各样的技术升级、产品迭代故事案例，其实都是在围绕着 技术发展与商业变革 双向驱动 的螺旋轨迹演进。 之后的二十多年里，各路互联网先驱都把这一观点奉为圭臬，在一次又一次的技术变革中反复验证。而进入新一轮 AI 浪潮，技术的发展像是按下了加速键，从架 构到参数、从单一语言到多模态大模型、从基础大模型到行业大模型……「卷生卷死」的背后是技术演进曲线的陡峭攀升，产品服务的层出不穷，而这一观点仍 然适用。 对于「更多的人」来说，技术的演变、发展更像是冰山下的「不可见」，他们更关心的是冰山 ...

人工智能的演进并非线性递进，而是"点面结合、纵横交替"的推进。 人工智能的未来不仅取决于其自身技术的增强，更依赖于如何通过"人工智能+"的路径，与实体经济实现深度融合。在"智能增强"与"人工提质"的双轮驱动 下，人工智能不仅在重塑自身的应用体系，也在重构经济活动的基本单元。其中，"智能增强"依托通用大模型的智能升级，实现了"点"的突破，夯实跨场景 迁移与泛化的技术基础；"人工提质"以行业化、专业化的场景大模型为抓手，推动"面"的拓展，促进技术潜力向经济效益的转化。 进一步来看，人工智能的演进并非线性递进，而是"点面结合、纵横交替"的推进。智能层面的持续增强与应用场景的广泛适配相互赋能，使人工智能在重塑 经济增长路径的同时，进一步重构资源配置方式、组织运行模式与制度治理逻辑，并逐渐成为驱动高质量增长的底层力量。 智能强化：以通用大模型为核心破"点" 通用大模型（如ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek等）的崛起，标志着人工智能发展迈入以通用智能为核心的关键阶段。这类模型具备跨领域语言理 解、复杂逻辑推理和多模态交互等能力，构建起人工智能系统在不同场景中可迁移、可泛化的底层平台，成为人工智能 ...