2025年是AI应用全面落地的一年，AI从"新功能"转变为"新底座"，深入工作流成为标配。行业变化体现在成本结构、交付方式和内容形态的重构，生成式视频走向实用化。作者分享了个人转型：告别内耗工作，投入开源项目，系统提升AI技能，并通过阅读训练思维方式。文章强调"相信相信的力量"要落实到持续行动中，2026年的目标是让AI从工具升级为体系，

AI生成前后端代码的差距源于训练数据、语言特性和工程思维的差异。前端代码多为独立可运行的脚本，训练数据充足，AI表现较好；而后端涉及复杂工程约束（并发、资源管理、异常处理等），这些隐性知识难以从碎片化数据中学习。目前AI适合生成业务规则明确的代码、工程结构和局部逻辑补全，但业务边界设计、状态管理等仍需人类经验。随着模型发展，AI将逐步掌握后端工程能力，未来工程师的核心价值将转向系统设计与决策判断。

Lovart的走红展现了大模型时代产品的七层演进逻辑。从基础算法层到AI智能体层，产品形态从技术工具逐步进化为自然交互的数字伙伴。LiblibAI的三阶段发展（LibLib-星流-Lovart）印证了这一路径：从极客工具到简化界面，最终实现仅凭对话框的"多模型协作思考"。大模型产品的核心在于交互的自然化与场景价值的深度挖掘，当前正是产品化与智能体开发的黄金期。未来AI产品将继续

企业级AI正从技术概念转向实际价值创造，成为企业采购的必备选项。当前AI已在营销、客服等标准化人力密集型领域验证了ROI，推动付费意愿提升。然而，企业AI面临60分到90分的工程挑战，80%工作涉及复杂业务整合而非模型本身。垂直SaaS公司的优势在于深耕行业的业务Know How和数据积累，这比通用AI平台更能解决具体场景问题。未来所有软件都将AI化，但核心竞争力仍在于对业务本质的理解深度。AI的

本文以服装行业为例，探讨了MES系统和AI技术在新工业中的落地逻辑。通过Zara和Shein的案例，阐述了"小单快反"模式如何依靠数字化驱动提升供应链响应速度。文章指出，MES系统是工厂的"多面手"，能实现生产透明化、智能化排产和精准管理；AI技术则遵循制造业的"马斯洛金字塔"，从安全、质量到预测逐步深入应用。作者强调，工业升级应避免盲目

本文探讨了AI技术要素化时代的到来及其深远影响。文章指出，大模型技术正经历从"更大"到"统一"的质变，算力正演变为国家基础设施，数据资产化将重构经济运行方式。市场结构发生根本改变，AI从工具转向能力交付，Agent化应用成为新风口。作者认为，AI正在成为第五生产要素，人类首次将部分"思考权"托付给机器，这不仅是技术变革，更是文明操作系统的

AI时代催生"共创式"产品开发新范式：技术迭代远超传统开发周期，迫使厂商将半成品推向市场，让用户参与训练进化。AI眼镜、豆包手机等产品实质是抢占AI入口的占位符，硬件只是接入云端大模型的端口。消费者心态发生转变，愿意为"未来感"买单，但厂商需在创新速度与用户权益间找到平衡：保持透明、合理定价、确保核心功能稳定。真正的AI共创应是厂商与用户的双赢，而非让消费者

摘要 金融行业凭借资金、数据和创新意愿，成为AI落地的试验田。AI在保险领域实现了智能理赔，通过概率模型快速识别异常案件，大幅提升效率。平安等公司利用AI建立内控系统，监控员工和客户行为，降低风险。AI还赋能保险销售，生成营销内容并追踪客户互动。然而，过度依赖AI可能导致金融失去人性温度，如精准定价可能破坏保险的社会互助本质。技术虽提升效率，但金融仍需在数字与人性间寻找平衡。

摘要 当前"软件+AI"模式仅是传统软件的渐进式改良，本质仍是旧范式下的功能拼贴。真正的颠覆在于构建"AI原生软件"——以AI为核心重构产品逻辑，让软件成为AI能力的载体。这种范式迁移将改变用户心智和使用方式，创造全新场景。大厂受制于既有业务难以彻底转型，这为创业者提供了重新定义软件的机会。未来属于将AI作为价值锚而非插件的原生应用，而非简单叠加AI功能的传

摘要： Vibe-Coding是一种新兴能力，本质是通过与AI协作将模糊灵感转化为具体创造（如文章、代码、设计等）。它不同于传统技能，强调“10%想法+90%自然生长”的玩耍式创作，降低创造门槛，让人从旁观者变为参与者。其核心价值在于将AI工具融入生活方式，而非作为技术负担，从而释放个体创造力，缩短理想与现实的距离。未来，这种能力或将成为“一人公司”的核心竞争力，让普通人也能享受创造的愉悦与可能性