AI 是如何从“商品”变成“基础设施”的

当一项技术趋于成熟并追求极致规模时,其价值的核心将从应用层的“功能”沉淀到基础层的“能力”,比如现在的AI一、“胖基础,瘦应用”是AI产业的下一阶段形态1.1 概念界定:从“功能”到“能力”应用层的“功能” (Features/Functions):定义: 用户直接感知的、解决具体场景问题的单一手段。特征: 易于模仿、生命周期短、竞争壁垒低。例子: 一个修图App的“滤镜”,或者一个聊天软件的“已读回执”。基础层的“能力” (Capabilities/Infrastructure):定义: 支持无数种功能生长、运行、调度的底层通用的力量。特征: 极难构建、高资本/技术门槛、具有极强的网络...

一、核心观点区别于用算法优化传统人工流程AI数据治理=自我认知+自我组织的数据系统,将原始数据转为智能资产二、对比说明在一家图书馆:用扫描枪录入书籍,仅加速了入库环节,这是对人工流程的优化AI 完成:扫描所有新书→自动理解内容→生成业务标签→绘制知识地图→揭示深层关联区别是...

一、核心定义未来数据库本质是从“数据仓库”演变为“AI大脑”,原生融合事实、关系、语义,实现复杂AI应用的高效构建二、类比说明过去:冰箱(存事实)+砧板(处理关系)+烤箱(特定计算)现在:智能料理机 - 同时放入事实(食材)、关系(搭配规则)、语义(目标口味),自动执行全过...

2025年11月5日,阿里巴巴集团董事长蔡崇信在港大有一场演讲,他提出了中国在AI领域的四个优势:能源成本、数据中心基建、AI 人才红利,为解决算力受限进行的系统级优化我想从强化学习的角度,来理解演讲中的一些观点:核心观点:场景就是 AI 的强化学习反馈AI 的优势来自真实...

AI数据处理模式从批处理(历史数据分析)转向行为流(实时数据感知)一、关键差异批处理:完整体拍照→统一处理→获得历史洞察行为流:连续录像→实时处理→预测下一帧二、技术要素事件:行为数据原子(点击、传感数据)流引擎:持续处理心脏(如RisingWave)状态:上下文记忆智能代...