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进一步信息揣测

• AI技术演进的本质认知：王坚指出AI、AGI、ASI的划分是人为概念，实际是同一技术的连续演进过程，暗示行业过度关注概念炒作而非技术本质。
• 算力突破带来的思维颠覆：百万级算力提升会彻底改变问题解决逻辑（如从自行车到火箭的类比），但多数企业仍停留在线性增长思维，未意识到非线性变革的潜力。
• 中国AI的真正瓶颈：国内基础模型能力已足够，核心挑战在于应用层创新——需跳出ChatGPT的模仿陷阱，创造本土化场景（如制造业、农业等垂直领域）。
• 早期AI的局限性：学术界曾长期陷于“玩具问题”（人为构造的简化问题），而当前技术已能解决真实复杂问题，暗示过去部分学术研究与实际脱节。
• 心理学视角的AI价值：王坚从心理学背景强调AI对“人类思考方式”的改造，而非单纯技术参数，暗示行业应更多关注人机协作的认知革命。
• 之江实验室的潜在方向：作为主任，王坚提及“摆脱ChatGPT思维定式”，可能暗示该实验室在探索差异化路径（如专用AI芯片、行业大模型等非通用赛道）。
• 算力焦虑的真相：公开讨论中算力常被视为瓶颈，但王坚认为关键不在硬件规模，而在于如何高效利用现有算力（暗指国内资源分配或架构优化问题）。
• 技术成熟度的转折点：早期AI技术“不成熟”与现今“真实解决问题”的对比，隐含对某些跟风投资的警示——需区分技术泡沫与真实价值阶段。