1. 不要重复编写相同的代码。
从MSDN到GitHub、Stack Overflow、Hugging Face再到Kaggle，各种平台旨在通过社区分享代码成果和开发经验。但真正能善加利用的人并不多。当大模型学会这些技能后，它可以按需生成代码和配置文件，并独立执行测试和验证任务。当遇到知识空白时，它可以引导人类程序员添加"创造性"代码并更新他们的开发经验。
2. 面向大模型编程（LMOP）的专业程序员正在崛起。
通过淘汰对业务缺乏深入理解的程序员，开发团队的规模大幅缩减。专门训练大模型编程技能的人越来越多。这一趋势为资深程序员提供了理想的退休后工作。
3. 代码版权完全上链。
LMOP程序员定期将他们的贡献发布为数字资产。他们通过引用和执行获得收入，还可以以NFT的形式交易和转让这些资产。
4. LLMOps已成为主流开发流程。
基于版本的迭代方法已演变为按需迭代。大模型即时响应需求变化和反馈，推动代码优化、测试和部署。
5. 使用标准AI接口（AII），而非AI原生应用。
专门为应用程序开发AI功能可以被视为硬编码。更合理的方法是建立AI接口。这允许你在不同的智能体之间切换，就像电脑的USB接口一样。
6. 大模型+小模型已成为标准开发框架。
四个基本工程问题的解决方案已经建立：专属知识、安全边界、响应速度和运维成本。云端的大模型为应用提供通用知识能力。需要时，开发者只需在私有云或终端设备上部署小模型即可满足特定需求。
7. 产品经理和UI设计师的角色被弱化
AI可以增强需求的叙述、翻译和解读。这使得从需求到可执行程序的路径更加直接、准确、快速且易于验证。多模态技术甚至可以让用户以所见即所得的方式完成大部分交互层的工作。
8. 90%的算力消耗在通用人工智能（AGI）上。
复制物理世界、准确解读人类的表达和情感逻辑、区分容易混淆的概念，这些都需要巨大的存储和算力。只有很小一部分算力直接用于AI服务。就像矿机曾经经历过短暂的激增一样，GPU的需求也会出现暂时性增长，但不会持续。
9. 当AGI的热潮退去，AEI蓬勃发展。
声称拥有通用人工智能（AGI）的产品由于各自的侧重点不同，在不同领域表现各异。每个产品都成为特定领域的领先模型，导致AGI的概念逐渐淡化，被专属人工智能（AEI）所取代。随着这些领域越来越细分，成本大幅下降，人们开始质疑一个庞大而全面的AGI是否有必要。
10. 知识供应链主导AI行业的话语权。
当所有人都在使用相同的基础模型时，竞争的焦点在于知识的规模和质量。谁掌控了知识收集、处理、更新、验证和纠正的可持续产业链，谁就拥有最高的影响力。
11. 低代码服务商终于有了用武之地。
低代码平台已成为大规模生产数字技能的理想生产力工具。借助AI的力量，它们架起了思想与行动之间的桥梁，真正帮助人类"把事情做成"。然而，消除"技能市场"的同质化仍然具有挑战性，最终将导致一两个超级技能市场占据主导地位。
12. Token成为信息的标准计量单位。
ChatGPT开创了基于Token的定价模式，随后被其他人采用。它不仅用于衡量大模型服务，还用于知识交易和数字智商评分。一个类似于字节（Byte）的全球统一Token标准很可能会出现。这个用于衡量信息大小的标准将促进自由知识流通生态系统的构建。
13. 每个人都可以拥有一个数字分身。
随着电话号码、电视频道、电子邮件、网站和应用程序的出现，个人现在可以采用数字分身来代表自己接收或提供服务。大多数时候，这些智能分身执行以前由人类完成的任务，在后台安静地运行，无需持续的交互或指令。
14. 不再有门户或所谓的流量入口。
用户看到的内容、发出的指令和打开的应用不会因为入口位置的显著性而有所不同。智能分身无所不知，无需操作任何界面就能向用户呈现信息。维护良好的服务声誉是产生流量的唯一途径。这种声誉不是关于五星评价。你的智能分身可以从其他分身那里了解一切，然后帮你做出最佳选择。
15. 数字营销向AI转型。
随着AI使人们能够绕过门户和搜索引擎直接获取服务，广告、EDM和SEO等传统数字营销方式可能会失去其商业价值。这一转变可能会催生三种新模式：通用认知优化（GCO）、分身定向投放（ATD）和植入式可替换内容（IRC）。数字营销越来越像一场选举。
16. 脑力和体力的重新分配将打破认知茧房。
短期来看，生成式AI似乎提高了创作效率。由于大模型基于现有知识和经验生成内容，如果人类仅仅为了方便而使用它，创造力和灵感可能会显得被压制。然而，随着行业的发展，对不同人才结构的需求也会发生变化。这种转变将促使每个人将脑力和体力资源从重复性任务转向创新性工作，从而加速技术进步。
17. 我们正在进入感知融合智能组件快速增长的时代。
Vision Pro等设备正在与人类的第一人称视角融合。Neuralink正在尝试与中枢神经系统融合。如果我们将硬件视为AI的物理躯体，那么将数字信号与中枢神经系统连接可能会消除数字世界和物理世界之间的界限。这可能为人类提供超越空间限制的潜力，使他们能够远程看到、听到和触摸。这可能才是元宇宙的真正定义。具有特定行为能力的智能边缘组件将成为行业持续发展的中坚力量。
18. 认知安全成为重大风险。
AI的思维过程可以被人为操纵，这使得安全系统难以判断AI的指令是否来自独立思考。此外，未来的数字分身可能会分享其主人的想法但独立行动。如果这样的分身被欺骗，它不仅可能泄露隐私信息，还可能在主人不知情的情况下以主人的身份执行危险操作。针对这些威胁，反欺诈和反洗脑措施可能会成为未来安全行业的关键议题。