曦和

“GPT-5.3 的发布，标志着大模型从‘模仿人类对话’正式跨越到‘具备复杂工程思维’的新阶段。但对于开发者而言，最顶尖的能力往往也意味着最昂贵的代价。”

“Claude 4.6 Opus 的发布，标志着大模型从‘模仿人类对话’正式跨越到‘具备复杂工程思维’的新阶段。但对于开发者而言，最顶尖的能力往往也意味着最昂贵的代价。”

“第三天”的宿醉：当试点项目遭遇生产环境 想象一下这个场景：你的工程团队成功部署了 Clawdbot。它在本地服务器上运行得非常完美，自动管理日历、起草邮件，甚至进行基础的市场调研。给 CEO 的演示

“下一个价值数万亿美元的AI平台将属于物理智能领域，智能能力将被植入新一代自主设备与机器人。”\ —— Arm，2026年技术趋势预测

“以对话为核心的‘Chat’范式已告终结，AI竞争转向‘能办事’的智能体时代。”\ —— 2026年1月，清华大学 “AGI-Next” 峰会行业共识

一、AI 基础设施的“范式转移”：训练时代已结束，推理时代已到来 1.1 一个被忽视的转折点 2023-2025 年，AI 行业的关键词是“训练”: OpenAI 用数万张 H100 训练 GPT-5

OpenAI 在最新的 2026 年趋势预测中抛出了一个重磅观点：2026 年将是真正的“智能体之年”（The Year of Agents）。 Gartner 的数据也佐证了这一趋势：预计到 202

对于企业的技术负责人（CTO/VP of Engineering）而言，引入大模型技术不再是一个“是否做”的问题，而是一个“如何稳健、低成本地做”的工程挑战。 当业务从 Demo 阶段走向生产环境（P

在2026年的今天，"公司"的概念正在被重新定义。你不需要租写字楼，不需要处理复杂的HR流程，甚至不需要雇佣任何一个人类员工。 你只需要一个笔记本，和一个强大的AI工长。 1. 困在系统里的"伪"超级