由 Wolfgang 
AI浪潮下的生存遊戲：你準備好被賦能了嗎？
各位，別再被那些華麗的辭藻給迷惑了！什麼“人工智能+”？說穿了，就是一場大型的技術洗牌，一場關乎我們所有人飯碗的生存遊戲！ 別以為搭上了AI的順風車就能一飛沖天，搞不好只是被捲入時代的洪流，屍骨無存。 那些鼓吹AI的專家們，口口聲聲說要“賦能”我們，但仔細想想，真的是“賦能”嗎？還是只是把我們變成廉價的數據勞工，讓AI來榨乾我們最後一滴價值？
別再吹捧AI了，先搞清楚它要幹嘛！
現在打開任何媒體，鋪天蓋地都是AI的新聞，彷彿不用AI就跟不上時代。 但等等，我們真的搞清楚AI是什麼了嗎？ 我們只看到AI能寫文章、畫圖片、下圍棋，卻忽略了它背後的巨大風險。 AI不是萬能的，它只是一個工具，一個被資本操控的工具。 如果我們不小心謹慎，很可能就會被AI反噬，成為它統治世界的墊腳石。 別再盲目崇拜AI了，先冷靜下來，好好思考一下：AI真的能解決我們的問題嗎？還是會帶來更多問題？ 在這場AI浪潮中，我們究竟是參與者，還是被收割的韭菜？
《意見》背後的野心：不只是口號，是國家戰略！
各位看官，別把國務院印發的《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》(以下簡稱《意見》)當成普通的政策文件，這可是一盤大棋，一場國家級的戰略佈局！ 它不僅僅是為了推動AI技術的發展，更是為了重塑中國在全球經濟格局中的地位。 這份《意見》背後，隱藏著對未來十幾年甚至幾十年發展方向的深刻思考。
2027、2030、2035：一場精心策劃的AI三部曲？
《意見》中明確提出了三個階段性目標：2027年、2030年、2035年。 這三個時間節點，可不是隨便定的。 它們代表著中國在AI領域發展的不同階段，也體現了國家對AI發展的期望和規劃。 第一階段，要實現AI與重點領域的廣泛深度融合，這意味著AI要開始滲透到各行各業，成為推動經濟發展的重要力量。 第二階段，要讓智能經濟成為中國經濟發展的重要增長極，這意味著AI要開始大規模商業化應用，催生新的產業和業態。 第三階段，要讓中國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，這意味著AI要徹底改變我們的生活和工作方式，成為社會發展的基礎設施。
從數位經濟到智能經濟：換湯不換藥，還是徹底革命？
現在我們都在談數位經濟，但數位經濟真的能解決所有問題嗎？ 顯然不能。 數位經濟只是將線下搬到線上，只是提高了效率，但並沒有改變生產關係。 而智能經濟則不同，它要通過AI的變革性賦能作用，釋放數據要素價值，驅動物理世界、數字空間和知識體系的優化創新。 說白了，智能經濟就是要徹底改變我們的生產方式和生活方式，要進行一場徹底的革命。 但這場革命，真的能讓我們過上更好的生活嗎？ 還是會讓少數人掌握更多的權力，讓大多數人淪為AI的奴隸？ 這是一個值得我們深入思考的問題。
AI+？還是+AI？誰才是主語？
各位，別被「人工智能+」這個說法給唬住了！仔細想想，到底是人工智能來加持各行各業，還是各行各業反過來利用人工智能？ 誰才是真正的主語？ 這可不是一個簡單的語法問題，而是關乎我們未來發展方向的核心問題。
技術演進的迷思：通用智能真的那麼神？
現在很多人都在吹捧通用智能（Artificial General Intelligence, AGI），彷彿只要有了AGI，就能解決所有問題。 但我必須潑一盆冷水：AGI離我們還很遙遠！ 現在的AI，充其量只能算是「專用智能」（Artificial Narrow Intelligence, ANI），只能在特定領域完成特定任務。 想要讓AI像人一樣思考、學習、創造，還需要很長的路要走。 別再把希望寄託在遙不可及的AGI上了，先踏踏實實地把ANI用好，才是正道。
別再迷信大模型了！場景落地才是王道
這幾年，大模型（Large Language Model, LLM）火得一塌糊塗，好像只要有了大模型，就能顛覆一切。 但現實是，很多大模型都只是在「自嗨」，根本無法真正落地應用。 模型再大，數據再多，如果沒有找到合適的場景，沒有解決實際問題，那就是空中樓閣，毫無價值。 所以，別再盲目追求大模型了，關鍵是要找到能夠充分發揮大模型優勢的應用場景，讓技術真正服務於人類。
雙向賦能？小心變成雙向奔赴的陷阱
《意見》裡提到「雙向賦能」，說人工智能應用可以引領生產力提升，而生產力提升又能反哺人工智能科技創新。 聽起來很美好，但實際上，這很可能變成一個「雙向奔赴」的陷阱。 如果我們過於依賴人工智能，而忽略了自身的創新能力，最終只會陷入技術依賴，失去自主發展的能力。 所以，在利用人工智能提升生產力的同時，也要不斷加強自身的創新能力，才能真正實現可持續發展。
跳脫框架：AI創新發展的另類思考
各位，別再被那些條條框框給束縛了！談論AI創新發展，不能只局限於技術本身，更要從更廣闊的視角去思考，從政策、環境、需求等多個維度，打破傳統思維的束縛，才能真正開創AI發展的新局面。
技術與環境：不只是硬體，還有軟實力！
很多人認為，發展AI只要有足夠的算力、足夠的數據就夠了。 當然，硬體很重要，但軟實力同樣不可或缺！ 配套政策是否完善？ 公共資源是否充足？ 法律法規是否健全？ 這些因素都會直接影響AI的發展速度和質量。 如果我們只顧埋頭搞技術，而忽略了環境的建設，最終只會事倍功半，甚至功虧一簣。
產品與需求：別再自嗨了，用戶說了算！
現在很多AI企業，閉門造車，開發出一堆看似高大上，但實際上毫無用處的產品。 為什麼？ 因為他們根本不了解用戶的需求！ 他們只顧著展示自己的技術實力，卻忽略了用戶真正需要什麼。 所以，AI產品開發，一定要以用戶為中心，深入了解用戶的需求，才能開發出真正有價值的產品。 別再自嗨了，用戶說了算！
行業與轉型：量身定做，別盲目跟風！
不同的行業，有不同的特點和需求。 AI轉型，不能搞「一刀切」，不能盲目跟風。 要根據自身行業的特點，制定量身定做的轉型方案。 數位化基礎好的行業，可以先行先試，形成示範效應； 數位化基礎薄弱的行業，則要穩紮穩打，逐步推進。 千萬不要盲目跟風，否則只會浪費資源，甚至適得其反。
算力焦慮症：當AI發展遇到硬體瓶頸
各位，別光顧著興奮，當AI發展的狂潮湧來，我們是否準備好了足夠的「糧草」——也就是那至關重要的算力？ 現在各個國家、企業都在瘋狂投入AI研發，但算力卻成為了最大的瓶頸。 就像一輛法拉利，沒有足夠的汽油，也只能趴窩。
別光想著彎道超車，小心翻車！
中國在AI領域一直想實現「彎道超車」，但如果算力跟不上，很可能就會變成「彎道翻車」。 別以為靠著算法優化、數據優勢就能彌補算力的不足。 算力就像地基，地基不穩，再高的樓也會倒塌。 所以，當務之急，不是盲目擴張AI應用，而是要解決算力短缺的問題。 如何提高算力？ 如何降低算力成本？ 如何實現算力的自主可控？ 這些問題，才是我們真正需要思考和解決的。 不然，一切的雄心壯志，都只會是海市蜃樓，鏡花水月。