1. 不要重複編寫相同的程式碼。
從MSDN到GitHub、Stack Overflow、Hugging Face再到Kaggle，各種平臺旨在透過社群分享程式碼成果和開發經驗。但真正能善加利用的人並不多。當大模型學會這些技能後，它可以按需生成程式碼和配置檔案，並獨立執行測試和驗證任務。當遇到知識空白時，它可以引導人類程式設計師新增"創造性"程式碼並更新他們的開發經驗。
2. 面向大模型程式設計（LMOP）的專業程式設計師正在崛起。
透過淘汰對業務缺乏深入理解的程式設計師，開發團隊的規模大幅縮減。專門訓練大模型程式設計技能的人越來越多。這一趨勢為資深程式設計師提供了理想的退休後工作。
3. 程式碼版權完全上鍊。
LMOP程式設計師定期將他們的貢獻釋出為數字資產。他們透過引用和執行獲得收入，還可以以NFT的形式交易和轉讓這些資產。
4. LLMOps已成為主流開發流程。
基於版本的迭代方法已演變為按需迭代。大模型即時響應需求變化和反饋，推動程式碼最佳化、測試和部署。
5. 使用標準AI介面（AII），而非AI原生應用。
專門為應用程式開發AI功能可以被視為硬編碼。更合理的方法是建立AI介面。這允許你在不同的智慧體之間切換，就像電腦的USB介面一樣。
6. 大模型+小模型已成為標準開發框架。
四個基本工程問題的解決方案已經建立：專屬知識、安全邊界、響應速度和運維成本。雲端的大模型為應用提供通用知識能力。需要時，開發者只需在私有云或終端裝置上部署小模型即可滿足特定需求。
7. 產品經理和UI設計師的角色被弱化
AI可以增強需求的敘述、翻譯和解讀。這使得從需求到可執行程式的路徑更加直接、準確、快速且易於驗證。多模態技術甚至可以讓使用者以所見即所得的方式完成大部分互動層的工作。
8. 90%的算力消耗在通用人工智慧（AGI）上。
複製物理世界、準確解讀人類的表達和情感邏輯、區分容易混淆的概念，這些都需要巨大的儲存和算力。只有很小一部分算力直接用於AI服務。就像礦機曾經經歷過短暫的激增一樣，GPU的需求也會出現暫時性增長，但不會持續。
9. 當AGI的熱潮退去，AEI蓬勃發展。
聲稱擁有通用人工智慧（AGI）的產品由於各自的側重點不同，在不同領域表現各異。每個產品都成為特定領域的領先模型，導致AGI的概念逐漸淡化，被專屬人工智慧（AEI）所取代。隨著這些領域越來越細分，成本大幅下降，人們開始質疑一個龐大而全面的AGI是否有必要。
10. 知識供應鏈主導AI行業的話語權。
當所有人都在使用相同的基礎模型時，競爭的焦點在於知識的規模和質量。誰掌控了知識收集、處理、更新、驗證和糾正的可持續產業鏈，誰就擁有最高的影響力。
11. 低程式碼服務商終於有了用武之地。
低程式碼平臺已成為大規模生產數字技能的理想生產力工具。藉助AI的力量，它們架起了思想與行動之間的橋樑，真正幫助人類"把事情做成"。然而，消除"技能市場"的同質化仍然具有挑戰性，最終將導致一兩個超級技能市場佔據主導地位。
12. Token成為資訊的標準計量單位。
ChatGPT開創了基於Token的定價模式，隨後被其他人採用。它不僅用於衡量大模型服務，還用於知識交易和數字智商評分。一個類似於位元組（Byte）的全球統一Token標準很可能會出現。這個用於衡量資訊大小的標準將促進自由知識流通生態系統的構建。
13. 每個人都可以擁有一個數字分身。
隨著電話號碼、電影片道、電子郵件、網站和應用程式的出現，個人現在可以採用數字分身來代表自己接收或提供服務。大多數時候，這些智慧分身執行以前由人類完成的任務，在後臺安靜地執行，無需持續的互動或指令。
14. 不再有門戶或所謂的流量入口。
使用者看到的內容、發出的指令和開啟的應用不會因為入口位置的顯著性而有所不同。智慧分身無所不知，無需操作任何介面就能向使用者呈現資訊。維護良好的服務聲譽是產生流量的唯一途徑。這種聲譽不是關於五星評價。你的智慧分身可以從其他分身那裡瞭解一切，然後幫你做出最佳選擇。
15. 數字營銷向AI轉型。
隨著AI使人們能夠繞過門戶和搜尋引擎直接獲取服務，廣告、EDM和SEO等傳統數字營銷方式可能會失去其商業價值。這一轉變可能會催生三種新模式：通用認知最佳化（GCO）、分身定向投放（ATD）和植入式可替換內容（IRC）。數字營銷越來越像一場選舉。
16. 腦力和體力的重新分配將打破認知繭房。
短期來看，生成式AI似乎提高了創作效率。由於大模型基於現有知識和經驗生成內容，如果人類僅僅為了方便而使用它，創造力和靈感可能會顯得被壓制。然而，隨著行業的發展，對不同人才結構的需求也會發生變化。這種轉變將促使每個人將腦力和體力資源從重複性任務轉向創新性工作，從而加速技術進步。
17. 我們正在進入感知融合智慧元件快速增長的時代。
Vision Pro等裝置正在與人類的第一人稱視角融合。Neuralink正在嘗試與中樞神經系統融合。如果我們將硬體視為AI的物理軀體，那麼將數字訊號與中樞神經系統連線可能會消除數字世界和物理世界之間的界限。這可能為人類提供超越空間限制的潛力，使他們能夠遠端看到、聽到和觸控。這可能才是元宇宙的真正定義。具有特定行為能力的智慧邊緣元件將成為行業持續發展的中堅力量。
18. 認知安全成為重大風險。
AI的思維過程可以被人為操縱，這使得安全系統難以判斷AI的指令是否來自獨立思考。此外，未來的數字分身可能會分享其主人的想法但獨立行動。如果這樣的分身被欺騙，它不僅可能洩露隱私資訊，還可能在主人不知情的情況下以主人的身份執行危險操作。針對這些威脅，反欺詐和反洗腦措施可能會成為未來安全行業的關鍵議題。