从大模型智能的“语言世界”迈向具身智能的“物理世界”，仿真正在成为连接落地的底层基础设施。
当国产AI芯片接连发布、估值高涨之际，一个尖锐的问题依然悬在头顶：它们真的能撑起下一代万卡集群与万亿参数模型的训练吗？
未来应该是智能体之间自主协同，解决复杂问题、自动化工作流程、自主下达任务，创建一种全新的商业模式。
大模型时代，基础模型卷到飞起，参数规模爆炸再爆炸，但谈到落地应用，产业端反馈出的问题依然明显：
从生物进化的漫长历程到AI技术的疯狂迭代，两者遵循着惊人相似的底层逻辑。
从“感知”到“生成”，再到自主行动的“智能体”，AI正在终端侧掀起一场无声的算力革命。
“人工智能要发展到下一个台阶，一定要突破两座大山。第一座大山是Transformer，第二座大山是反向传播算法。”在大模型规模不断拔高、算力与数据卷到极致的当下，RockAI创始人刘凡平提出了一个与主流共识截然不同的判断。
问题虽然留给大家思考了，但身为一名经济学家，他还是从专业角度为我们勾勒了一幅清晰而令人警醒的图景：当算力、创意、时间这些曾被视为“稀缺”的人类核心优势逐渐被AI吞没，那么以这些稀缺性为基础构建起来的整套经济学逻辑——从资源配置、生产结构到收入分配，无疑也将随之被撼动。
从ChatGPT到DeepSeek，AI正沿着“智能+”的路径进入新一轮浪潮。
刚刚，《2025年度AI十大趋势报告》在MEET2026智能未来大会上正式发布。
