我是老玄
见字如面
不得不说，这一次Ai真的是来了一个非常华丽的转身。
微软的CEO纳德拉90年代的计算机本科，干软件干了34年，领导了微软的多次发展变革，本身经历了IT、互联网、移动互联网。
他又是在Ai的最前沿，今天做出这样的判断，绝对有理论依据的
未来满足这些需求的，不是过去的这些各种程序页面和APP，而是一个一个具体的智能体
比如我们的通信需求啊，一直没有改变，但是我们手里面的通信产品已经从老式话机变成了智能机。
传统意义上的所有软件应用程序将走向终结，包括SaaS!
"THE NOTION THAT BUSINESS APPLICATION EXIST—THAT'S PROBABLY WHERE THEY'LL ALL COLLAPSE, RIGHT IN THE AGENT ERA."
这段文字表达了一种观点，即随着“Agent Era（智能体时代）”的到来，传统意义上的所有软件应用程序，甚至包括软件即服务（SaaS）这种模式，都可能会走向终结。
这里的“Agent”可能指的是具有智能交互和自主执行任务能力的智能体，暗示在这种新的技术趋势下，现有的商业应用程序的概念和模式可能不再适用，将会被新的技术和应用方式所取代。这种观点反映了对未来技术发展和商业应用变革的一种预测和思考。
这个软件行业的老大，为我们带来Windows、Office 并奠定了软件行业各种游戏规则的公司大佬，正在告诉我们，软件行业即将被颠覆了，这是啥情况？
根据纳德拉的说法，我们今天所称的软件，其实只是数据库上的一个华丽界面。他将其简化为一个叫“CRUD”的概念：创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）和删除（Destroy）。也就是说，你喜欢的那些应用程序，不过是包装精美的数据库操作界面而已。
事实上，微软正通过Copilot技术重新设计Excel、Word以及整个Office套件，不再是单个孤立的应用程序，而是一套由AI代理协同工作的系统。
刚又看了这篇文章
2025 AI展望：Scaling Law新叙事加速AI变革
总结一下
这篇文章是达摩院首席科学家赵德丽对 AI 发展的分析与展望，主要内容如下：
AI 变革驱动因素：当前 AI 变革由 Scaling Law 驱动的基础模型主导。
2025 年，Scaling Law 虽仍成立，但单纯堆算力和扩大模型尺寸的迭代路径已改变，基础模型迭代趋收敛，Transformer - like 成统一底层架构，生成模型潜力待释放。
通用人工智能路径
- 大模型：通过复杂神经网络压缩知识逼近人类智能隐函数，自学习和迭代算法是关键，2024 年发展迅速。
- 智能机器人：在开放环境与人交互学习智能，消费级机器人落地及自我学习算法是核心。
- 脑机：脑机接口可读取大脑信号，是人机协同重要路径，但目前处于早期。
- 数字生命：算法仿真生命过程机理以解锁智能奥秘，尚在萌芽阶段。
2024 年关键进展
- 视频生成：Sora 推动视频生成从学术到工业应用跨越，国内出现多个优秀模型。其突破推动内容生产变革，视频大模型对 AGI 重要，还会促进视觉任务架构统一及与传统仿真融合，解决数据缺乏问题。
- 智能体和系统：2024 年 Agent 应用落地，相关协议和平台构建起生态系统，人机交互变革将引发系统重构，催生新型操作系统和应用范式。
- 编程助手：自然语言成为编程新方式，编程助手发展迅速，有望快速商业化。
- 具身智能：多模态大模型提供知识技能，具身智能大模型提供操作移动技能。谷歌等机构验证了 Scaling Law 在机器人方向有效性，英伟达等推动仿真、数据、芯片等发展，特斯拉推动人形机器人量产，但机器人商业化路径不确定。
AI 突破底层逻辑
- Scaling Law：推动大语言、视频生成、具身智能等模型发展，虽有天花板争议，但目前多数公司资源不足以触及。其发展进入 2.0 阶段，固定路径被打破，模型架构与工程优化受关注，思维推理发展也影响其路径。
- 底层架构：Transformer 架构因适配性好成为多种算法统一底层架构，在多模态等方向架构研究活跃。统一架构可增强系统互操作性、提升研发部署效率。
- 生成模型：解决高维数据分布拟合问题，是 AI 基础模型。可突破数据困境，其思维推理是构建智能关键，目前处于发展初期。
AI 产业影响
- 智能硬件：多模态基础模型成熟促使 Agent 和智能硬件发展，2025 年智能硬件迎高速期。语音交互智能耳机和轻量级脑机接口设备受关注，机器人方面，兼具简单稳定物理交互和多模态感知交互的新品类有望落地。
- 医疗：AlphaFold 获奖体现 AI 解决科学问题力量，医疗基础模型出现开启 2.0 时代，向大模型范式转换，生成模型可解决数据缺失问题，达摩院在该领域成果显著。
- 教育：AI 压缩知识到模型，虚拟老师水平或超真实老师，使教育更普惠，但仍需智能硬件辅助物理互动。
- 数字仿真：算法向物理世界转场使数字仿真成基础设施，英伟达构建仿真生态，在多领域有应用，数字仿真在生命科学也有突破，将重建微观到宏观世界。
