预测台账 · Predictions Ledger
跨全部访谈提取的可证伪的前瞻性断言。只收有明确内容、可在未来某时点判对错的预测;纯方向性感想、无法判定的愿景不入账。
更新日志
- 2026-08-24 — lens 增量:8/22 手动精选批 17 篇,新增 28 条。主题集中在持续学习的到来时点(Sutton/Javed 的 20 瓦万亿参数、Malde 的 2026-2027 解锁、按组织/客户粒度更新)、应用层自训模型与"拥有智能"(Foody 的 12 个月数十家、Sonya Huang 智能层主战场、Lin Qiao 数百万专用模型)、社会级模拟(Joon Sung Park 的基础模型级成本、诺奖级突破、1 亿美元单次运行)、agent 商务(Gaybrick 结账页消失、微交易)与硬件/能源硬约束(Vishria 新 CPU 世代、中国 10 倍能源)。另 3 处并入既有条目(Gaybrick→Karpathy Jevons、Malde→开源主权、Park 80 亿人模拟→其 2036 代表层条)。落选:a16z 全球化两条(逐字稿显示为"希望看到"而非预测)、Atoms 餐食成本平价(逐字稿为反问式目标)、Ian Silber"掉队公司"(无可判定内容)。覆盖数 313 → 330 篇。
- 2026-08-24 — 语料清退:auto-intake 自动入库的访谈经用户裁决全部退库,删除源自其中 15 篇的 25 条条目(Rory O'Driscoll 独角兽加价率 ⌛、David Sacks Anthropic ARR 十倍、Chamath token 砍半与 SMR、David Friedberg 市属杂货店与中国长线棋局、Jason Calacanis 版权和解、Jason Lemkin 24 个月安全事故、Gavin Baker hyperscaler 现金流、Tony Kim RAMpocalypse 与 2030 汇聚、Anastasios Angelopoulos & Matt Murphy Neolab 整合/数据市场/Lovable、Travis Kalanick 轮式机器人两条、Steven Sinofsky 出口管制、Scott Wu 奇点反向对赌、Michael Hurlston 光学 scale-up、Chai Discovery 两条、Agility Digit V5、Bernt Børnich 机器人硬起飞、Justin Lopas Base Power 产能)。覆盖数 355 → 313 篇。历史更新日志与记分牌不动。
- 2026-08-04 — 增量 +38 条(来自 59 篇 07-13..08-04 新访谈:All-In、Rory O'Driscoll & Jason Lemkin、Anastasios Angelopoulos、Chai Discovery、Lin Qiao、Gavin Baker、Tony Kim、Travis Kalanick、四家机器人公司 CEO 等)。主题集中在 AI 资本周期的硬数字对赌(Anthropic ARR 十倍、独角兽加价率、hyperscaler 经营现金流)、agent 安全与异步化(24 个月安全事故、90% 异步 token、system prompt 消亡),以及物理世界时间表(Digit V5、机器人硬起飞、光学 scale-up、RAMpocalypse、AI 设计分子进临床)。另把 Sam Altman"机器人 ChatGPT 时刻"并列进 Khosla/Tworek 既有条目;新收 1 条已过期条目(独角兽加价率,期限 2026 Q2)标 ⌛ 留待下次记分牌裁决。
- 2026-07-16 — 首次记分牌:裁决 11 条到期预测(7 命中 · 2 落空 · 2 部分),每条附证据链接;新增记分牌一节。
- 2026-07-16 — 引用忠实度二次修复:3 处(重引 3 · 降级转述 0)。
- 2026-07-16 — 增量 +37 条(来自 14 篇 06-22..07-01 新访谈:Fiona Fung、Gabe Pereyra、Jack Altman、Mark Chen、Engram、设计与AI、Josh Elman、Noam Brown、Radical AI、Kevin Weil、Scott Wu、Benchmark、Luma、Founders Fund)。主题集中在 agent 自主时长与异步工作方式、token 计费经济学、记忆/持续学习、AI-for-science 时间表、设计与创作分工,以及台湾/尖端芯片制造等地缘硬预测。
- 2026-07-02 · 首次全量 lens 扫描:从 313 条候选中去重、过可证伪门槛后收录 138 条。本次只做收录与归期,全部标记 ⏳ 或 ⌛,命中/落空判定留给后续更新。
如何读
| 状态 | 含义 | |---|---| | ⏳ | 待验证(期限未到) | | ⌛ | 已到期待判定(期限已过,尚未裁决) | | ✅ | 命中(未来更新时标注) | | ❌ | 落空(未来更新时标注) | | ◐ | 部分命中(未来更新时标注) |
- 条目按兑现期限归入年份章节;说"X 年内"的按访谈日期顺推。
- 同一说话人跨访谈重复的预测只留一条(取最早出处);不同说话人做同一判断的合并为一条、并列署名。
- 逐字引用块 = 从 transcript 原文核对过;无引用块的条目为结构层转述,仅附来源链接。
记分牌(截至 2026-07-16)
11 到期:7 ✅ · 2 ❌ · 2 ◐
| 预测 | 预言者 | 期限 | 裁决 | |---|---|---|---| | O1 年底前集成系统提示/结构化输出/函数调用 | Sam Altman & Kevin Weil | 2024 底 | ✅ | | GPT-5 于 2025 年夏天发布 | Sam Altman | 2025 夏 | ✅ | | 2025 年底 SWE-bench 达 90% | Dario Amodei(Krieger 引述) | 2025 底 | ❌ | | 2025 是"推理之年" | Bob McGrew | 2025 底 | ✅ | | 2025 年 Meta 拥有中级工程师级写码 AI | Mark Zuckerberg(转述) | 2025 底 | ◐ | | Polymarket 经收购 QCEX 重返美国 | Shayne Coplan | 2025 底 | ✅ | | 统一界面代理(写 PR + 订韩国旅行) | Isa Fulford | ≈2026-04 | ◐ | | 医疗/法律级能力作为统一大模型出现 | Sholto Douglas | ≈2026-06 | ✅ | | AI 写 PR 命中率超过人类 | Brendan Foody | 2026-06 | ❌ | | 2026 中模型能完成大量远程工作类任务 | Noam Brown | 2026 中 | ✅ | | Arsenal-1 首批 80 万平方英尺 Q1 投产 | Trae Stephens | 2026 Q1 | ✅ |
发布/事件类的硬预测(GPT-5 发布、Polymarket 重返美国、Arsenal-1 投产、o1 API 能力)中 6 条清晰命中——有明确主体与动作、可被单一事件证实的预测最稳。两条落空(SWE-bench 90%、AI 写 PR 命中率超人类)均属能力阈值型:能力确在逼近(年底 SWE-bench 约 81%、AI 代码接受率升至 60%),但都差一口气,且真实工作流指标远低于基准分数。两条部分命中(Meta 中级工程师、统一界面代理)共享同一裂缝——底层能力各自到位,但"自主胜任 / 统一为同一个代理"这类整合性主张迟到或未达。
已到期(2025 及更早)
- [✅] O1 将在 2024 年底前集成系统提示、结构化输出和函数调用 — Sam Altman & Kevin Weil · 访谈 2025-08 · 期限 2024 底 · 来源
- 裁决 2026-07-16:✅ 2024 年 12 月 17 日,OpenAI 在 "12 Days of OpenAI" 期间将 o1 正式引入 API,明确支持函数调用、结构化输出以及 developer messages(推理模型对系统提示的对应形式),还含视觉与 reasoning_effort 参数;三项预测能力在 2024 年底截止前全部落地,为清晰命中。证据:OpenAI o1 and new tools for developers、TechCrunch:o1 登陆 API
- [✅] GPT-5 将于 2025 年夏天发布 — Sam Altman · 访谈 2025-08 · 期限 2025 夏
"Probably sometime this summer. I don't know exactly when."「可能在今年夏天某个时候。我不确切知道是什么时候。」
- 裁决 2026-07-16:✅ OpenAI 于 2025-08-07 通过直播正式发布 GPT-5,并同日向 ChatGPT 全体用户(含免费用户)及 API 开发者开放;8 月 7 日处于北半球夏季范围内,Altman"2025 年夏天"的预测如期兑现。证据:Introducing GPT-5 — OpenAI、OpenAI's GPT-5 is here — TechCrunch
- [❌] 到 2025 年底模型在 SWE-bench 达到 90%(Dario Amodei 预测,Krieger 引述并背书) — Mike Krieger (Anthropic CPO) · 访谈 2025-06 · 期限 2025 底
「……但即使是去年,他还在说,我们在 sweet bench 上的表现是 50%,这是一个衡量模型编码能力的标准。他说,我认为到 2025 年底,我们会达到 90% 或者类似的水平。果然,现在使用新的模型,我们达到了大约 72%。他做出预测时,我们才达到 50%。这就像,持续扩展,几乎和预测的一样。」("sweet bench" 为转写原文,即 SWE-bench)
— Mike Krieger · Anthropic's CPO on what comes next
- 裁决 2026-07-16:❌ 到 2025 年底 SWE-bench Verified 最高分仅在 80-81% 区间——Claude Opus 4.5(2025-11-24)以约 80.9% 成为首个破 80% 的模型,GPT-5.1、Gemini 3 Pro 同级;90% 门槛直到 2026 年才被跨越。访谈时点的 72% 属实,但年底 90% 目标落空近 10 个百分点。证据:Opus 4.5 首破 80%(80.9%)、SWE-bench Verified 排行榜(90%+ 仅 2026 达成)
- [✅] 2025 年是"推理之年":计算、数据、算法效率都有空间,每个实验室都会押注推理 — Bob McGrew (OpenAI 前研究主管) · 访谈 2025-06 · 期限 2025 底 · 来源
- 裁决 2026-07-16:✅ 2025 确成"推理之年":DeepSeek R1(2025-01-20)引发抛售,OpenAI 上半年密集推出 o3/o3-mini/o4-mini,Anthropic 2025-02-24 发布首个混合推理模型 Claude 3.7 Sonnet,Google 2025-03 发布 Gemini 2.5 Pro thinking 模型;年终复盘普遍称之为 "The Year of Reasoning Models",每个知名实验室均至少发布一个推理模型。证据:2025: The year in LLMs — Simon Willison、Claude 3.7 Sonnet — Anthropic、Gemini 2.5 — Google DeepMind
- [◐] 到 2025 年 Meta 等公司将拥有中级工程师(mid-level engineer)水平的写码 AI(Mark Zuckerberg 说法,节目主持转述) — 转述见 James Cadwallader & Martin Rehak 访谈 · 2025-09 · 期限 2025 底 · 来源
- 裁决 2026-07-16:◐ 扎克伯格 2025-01 在 Joe Rogan 节目做此预测。到年底两半各占其一:成真的一半——AI 写码在大厂普及(微软约 30%、谷歌逾 30% 新代码由 AI 生成,Meta 定下 Q4 55% 目标并上线自主编码 agent);落空的一半(也是核心)——没有公司真正拥有能像中级工程师一样自主胜任的 AI,它仍是辅助角色、需大量人工监督,长任务与架构判断仍靠人类。故"会写码"成立、"达中级工程师自主水平"未成立。证据:Fortune:扎克伯格的 AI 工程师预测、CNBC:微软约 30% 代码由 AI 生成、Meta 设定 AI 写码目标
- [✅] Polymarket 将于 2025 年重返美国市场(其自身预测市场给出 85% 概率),通过收购持牌交易所 QCEX 实现 — Shayne Coplan · 访谈 2026-01 · 期限 2025 底 · 来源
- 裁决 2026-07-16:✅ 两部分均在 2025 年底前兑现:2025-07-21 Polymarket 以 1.12 亿美元收购 CFTC 持牌交易所及清算所 QCEX(即预测所述路径),2025-11-25 获 CFTC 修订版指定令放行中介化交易,2025-12-03 正式推出美国 App 完成重返美国市场。证据:Polymarket 收购 QCEX、CoinDesk:Polymarket 推出美国 App 重返美国
2026
- [◐] 一年内出现统一界面的代理:既能被信任地写 PR,也能订去 Korea 的旅行,且模型改进速度会让大多数人惊讶 — Isa Fulford (OpenAI) · 访谈 2025-04 · 期限 ≈2026-04
「比如,对我来说,我做了很多编码工作,我希望会有一个智能体非常,非常擅长编码,但我会信任它,我会给它一个任务,它希望能创建一个 PR 或其他什么。也许我可以让同一个代理帮我预订去韩国的旅行之类的。我希望我们能获得更统一的体验,但我也认为这些模型改进的速度会让大多数人感到惊讶。」
— Isa Fulford · Inside Deep Research with Isa Fulford(原访谈为英文,文件仅存 podwise 中文逐字转录,以上引自其 ## Transcript 原文)
- 裁决 2026-07-16:◐ 两半能力在期限前各自到位——ChatGPT agent(2025-07-17)可完成机票/酒店/行程预订,Codex(2026-02-04 已作 GitHub 编码代理公开预览)可读仓库、开 PR,模型进步也确如所料迅猛;但预测最独特的"统一体验、同一个代理两件事都干"未在 2026-04 期限内实现——二者直到 2026-07-09 才随 ChatGPT Work + GPT-5.6 合并进同一应用(晚于期限),且合并后 Codex 仍是需切换的独立视图。证据:ChatGPT agent — OpenAI、Codex 登陆 GitHub — GitHub、ChatGPT Work 合并 Codex — Axios
- [✅] 一年内出现真正优秀的医疗/法律级模型——但作为统一大模型的能力而非行业专用模型 — Sholto Douglas (Anthropic) · 访谈 2025-06 · 期限 ≈2026-06 · 来源
- 裁决 2026-07-16:✅ 核心论点(顶尖医疗/法律能力作为统一大模型的能力、而非行业专用模型出现)在期限前得到直接印证:《Nature Medicine》2026-06-12 研究显示通用前沿模型 GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6 在 MedQA(最高 97.4%)、HealthBench、真实临床查询上全面击败专用临床 AI(OpenEvidence、UpToDate),结论"规模、对齐与跨域推理可能胜过领域专用微调"几乎是原论点复述。法律侧较弱(复杂法律推理仍参差、会伪造引注)作为部分保留,但统一模型胜过专用模型的框架两域皆成立,判命中。证据:通用模型胜过专用临床 AI — Nature Medicine、General-purpose LLMs outperform healthcare-specific models
- [❌] AI 软件工程师写 PR 的命中率超过人类,将在 2025 年底或 2026 年上半年实现 — Brendan Foody (Mercor CEO) · 访谈 2025-06 · 期限 2026-06 · 来源
- 裁决 2026-07-16:❌ 截至期限,权威真实生产数据与预测相反:LinearB《2026 工程基准报告》(2026-03-24,覆盖约 4800 支团队、810 万个 PR)显示人类自撰 PR 30 天内合并率 84.5%、AI 辅助 PR 仅 32.7%——被拒率是人类两倍、合并率不到一半;Faros AI 报告亦称 AI 代码接受率虽升至 60% 仍低于人类,并伴随事故、缺陷、翻工大增。SWE-bench 高分衡量的是补丁通过测试、非真实工作流 PR 接受率对比人类,不能证成该预测。故到期未实现。证据:AI 辅助 PR 合并率仅为人类一半 — LinearB 2026、The AI Engineering Report 2026 — Faros AI
- [✅] 一年后(2026 年中)模型将能完成大量远程工作类任务,不再局限于软件工程 — Noam Brown (OpenAI) · 访谈 2025-06 · 期限 2026 中
「我认为它不会仅限于软件工程。我认为它将能够完成许多远程工作类型的任务。」
— Noam Brown · Scaling Test Time Compute to Multi-Agent Civilizations
- 裁决 2026-07-16:✅ 定性判断到期已被坐实:OpenAI 的 GDPval 基准(arXiv 2510.04374,2025-10)衡量模型在覆盖美国 GDP 前 9 大行业、44 种职业(法律、医疗、金融、销售等,明确超出编程)真实经济任务上的表现,前沿模型交付质量已接近行业专家;ChatGPT Work(2026-07-09,基于 GPT-5.6)更是专为长时多步远程办公任务设计的代理,恰在期限点落地。证据:GDPval — arXiv、ChatGPT Work 办公代理 — Forbes
- [✅] Anduril 的 Arsenal One(Ohio 500 万平方英尺制造园区)首批 80 万平方英尺将于 2026 年 Q1 投产 — Trae Stephens (Founders Fund / Anduril) · 访谈 2025-12 · 期限 2026 Q1
"The first about 800,000 square feet will come online in the first quarter of 2026."「首批约 80 万平方英尺将于 2026 年第一季度投产。」Trae Stephens · Uncapped #35 | Trae Stephens from Founders Fund
- 裁决 2026-07-16:✅ Arsenal-1 首期建筑为 77.5 万平方英尺生产大厅加 12 万平方英尺办公/配套(合计约 89.5 万平方英尺,与"约 80 万"吻合),并于 2026 年 3 月下旬投产——Anduril 2026-03-23 宣布 YFQ-44A Fury 无人机已在 Arsenal-1 开始生产,较原定 7 月目标提前数月,落在 2026 年 Q1 内。证据:Arsenal-1 投产(77.5 万+12 万平方英尺)、Fury 开始生产 — Breaking Defense
- [⏳] 到 2026 年底,浏览器通用代理替你完成大量事务将非常明显 — Sholto Douglas (Anthropic) · 访谈 2025-06 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 到 2026 年,人们将普遍无法分辨在和某人的"数字分身"对话还是本人 — Dara Ladjevardian (Delphi) · 访谈 2025-08 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 年 Texas 将发放 10 亿美元教育代金券,配合 $15k 学费学校后家长月付仅 $400-500,AI 学校模式可普及 — Joe Liemandt (Alpha School) · 访谈 2025-09 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 仅硬件改进(低精度原生支持、推理专用设计、网络优化)一年内就能带来 2-3 倍 AI 推理性能提升 — Tri Dao · 访谈 2025-09 · 期限 2026-09 · 来源
- [⏳] 一年后开源与闭源模型的质量差距将缩小——scaling 重心转向 RL 后,靠工具而非原始算力 — Tri Dao · 访谈 2025-09 · 期限 2026-09 · 来源
- [⏳] 一年内对聊天机器人来回式界面的依赖将显著下降,语音与多模态交互接棒成为主流入口 — Josh Woodward (Google) · 访谈 2025-10 · 期限 2026-10 · 来源
- [⏳] 2026 年部分机器人公司将因时间表跳票出现情绪崩盘,尽管领域整体仍在进步 — Sarah Guo & Elad Gil · 访谈 2025-12 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 年将出现更多 AI 相关 IPO,由散户胃口驱动、与基本面估值无关;一家大型 AI 公司成功上市会带动跟进 — Sarah Guo & Elad Gil · 访谈 2025-12 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 到 2026 年底,Sam Altman 将不再担任 OpenAI CEO — Rob Toews · 访谈 2025-12 · 期限 2026 底
"I predict that by the end of the year, Sam Altman will no longer be CEO of OpenAI."「我预测到今年年底,Sam Altman 将不再担任 OpenAI 的 CEO。」Rob Toews · AI Vibe Check
- [⏳] >50% 概率:2026 年底前至少出现一次"公认全球最强模型是中国开源模型、且共识认为优于所有闭源"的时刻 — Ari Morcos · 访谈 2025-12 · 期限 2026 底
"…there is a greater than 50% chance that by the end of 2026, there will be at least one time where clearly the best model in the world is a Chinese open source model and where there is a general clear consensus that it is better than all the closed source alternatives."「到 2026 年底,有超过 50% 的概率会出现至少一次,世界上最好的模型是中国开源模型,并且普遍明确地认为它优于所有闭源替代品。」Ari Morcos · AI Vibe Check
- [⏳] 还会出现 DeepSeek 式恐慌时刻(情绪自我实现、通常很短),但 2026 年内不会崩盘 — Winston Weinberg (Harvey) · 访谈 2026-01 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 年多智能体系统显著成熟:企业侧跑 ERP 级复杂任务,消费侧完成订行程等多步任务 — Sarah Friar & Vinod Khosla · 访谈 2026-01 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 是 Starship 之年;约 2028 是 direct-to-cell(天基手机直连)之年,太空数据中心紧随其后 — Shaun Maguire (Sequoia) · 访谈 2026-01 · 期限 2026 底(首段) · 来源
- [⏳] SpaceX 将在 2026 年 IPO,成为"史上最健康的财富创造事件",释放的流动性反哺包括 AI 在内的私营科技公司 — Shaun Maguire (Sequoia) · 访谈 2026-01 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] Stripe 收入套件(billing/invoicing/tax/Metronome)2026 年内年化收入达到 10 亿美元 — Patrick & John Collison (Stripe 年度信) · 2026-02 · 期限 2026 底
"Metronome joins our revenue suite, comprising Stripe billing, invoicing, tax, and more, which is on track to hit an annual run rate of a billion dollars this year."「Metronome 加入了我们的收入套件,包括 Stripe 账单、发票、税务等,预计今年的年运行率将达到 10 亿美元。」Stripe 年度信 · Stripe's 2025 annual letter
- [⏳] 2026 年底前将出现能连续运行超过 24 小时且全程保持自洽的代理 — Nader Khalil & Kyle Kranen (NVIDIA) · 访谈 2026-03 · 期限 2026 底
"We will see before the end of the year, an agent that is capable of running for longer than 24 hours with like self-consistency the entire time."「我们将在年底前看到一个能够运行超过 24 小时的代理,并且始终保持自我一致性。」Kyle Kranen · NVIDIA's AI Engineers
- [⏳] 2026 年 AI 将带来进入主流媒体视野的科学发现时刻(尤其基于数学领域进展) — Bret Taylor (Sierra) · 访谈 2026-03 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 年硅谷大多数公司将不再手写代码 — Bret Taylor (Sierra) · 访谈 2026-03 · 期限 2026 底
"And then the other thing is I think most companies in Silicon Valley won't write code by hand."「另一件事是,我认为硅谷的大多数公司都不会手工编写代码。」Bret Taylor · Bret Taylor of Sierra on AI agents
- [⏳] 2026 年底前视频 agent 达到可用于广告与分发的生产级质量拐点,随后企业采用指数增长 — Ethan He (xAI) · 访谈 2026-06 · 期限 2026 底 · 来源
- [⏳] 免费版与付费版 AI 的能力差距将在数月内被免费版追平——分层智能访问不是长期格局 — Tyler Cowen & Alex Tabarrok · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2026 底 · 来源
- [⏳] 2026 年是"个体智能上升为组织智能"之年:重心从个人层面的 AI 转向人-agent 团队协作与组织级智能 — Niko (Harvey 研究员) · 访谈 2026-06 · 期限 2026 底
"I think this year is the year that we see intelligence at an individual level kind of brought into intelligence at an organizational level."「我认为今年是我们看到个人层面的智能被引入到组织层面的智能的一年。」
- [⏳] Radical AI 自驾实验室将在 2026 年 6-7 月达到每天合成 100 种合金的通量(当前 8-20 种/天) — Joseph Krause (Radical AI CEO) · 访谈 2026-06 · 期限 2026-07
"We should be at 100 per day regardless of system. … By like the June-July time frame, rough estimate, give or take."「我们应该能做到每天 100,无论系统如何。……到大约 6 月-7 月这个时间框架,粗略估计,加减一下。」Joseph Krause · 🔬 The Self-Driving Lab — Joseph Krause, Radical AI
2027
- [⏳] 到 2027 年模型达到"即插即用远程工作者"水平;到 2027-28(最迟本十年末)几乎必然出现能自动化任何白领工作的模型 — Sholto Douglas (Anthropic) · 访谈 2025-06 · 期限 2027 / 2028
「RL 有效,这些模型将在 2027 年之前达到可以远程办公的水平。到那时你将拥有非常强大的模型。」
「我认为,到 2027 年、28 年,或者几乎可以肯定到十年末,我们几乎肯定会拥有能够自动化任何白领工作的有效模型。」
— Sholto Douglas · Ep 66: Sholto Douglas on Claude 4
- [⏳] 真正改变做事方式的 AI 原生应用(Uber/Airbnb/Instacart 级别)将在 2025-2027 年开始出现,而非"现有产品+AI" — Josh Woodward (Google Labs) · 访谈 2025-05 · 期限 2027 底 · 来源
- [⏳] 几年内(≈2027)在编码等有意义的工作类别出现"明确的超级智能",之后只是运营化和经济决策问题 — Misha Laskin (ReflectionAI) · 访谈 2025-07 · 期限 ≈2027 · 来源
- [⏳] 未来一到两年内,构建 agentic 工作流仍需大量人类工程师——所需外部知识锁在员工脑中,无法自动化 — Andrew Ng · 访谈 2025-08 · 期限 2027-08 · 来源
- [⏳] 未来 12-18 个月内,AI 推理能力将在物理和数学等研究领域带来可观测的加速,研究者用 AI 自动化子问题成为常态 — Mark Chen & Nick Turley (OpenAI) · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2027 初 · 来源
- [⏳] 未来一两年内 AI 可见性(AI-SEO)成为全球每家公司的当务之急,大品牌设专门部门保证出现在 AI 答案里 — James Cadwallader & Martin Rehak · 访谈 2025-09 · 期限 2027-09 · 来源
- [⏳] 华尔街共识预测 NVIDIA 增长 2027 年起停滞是错的——机会远大于共识,将持续 beat — Jensen Huang · 访谈 2025-09 · 期限 2027 · 来源
- [⏳] 未来一两年内模型自动化普通 L6 软件工程师 80% 的工作;但到 99% 需要十年甚至几十年——每提升一个 9 都要再花数年 — Edwin Chen (Surge AI) · 访谈 2025-12 · 期限 2027(80% 部分)
"In my head, I probably bet that within the next one or two years, the models are going to automate 80% of the average L6 software engineer's job. It's going to take another few years to move to 90% and another few years to 99% and so on and so on."「在我看来,我可能认为在未来一两年内,这些模型将自动化普通 L6 软件工程师 80% 的工作。再过几年才能达到 90%,再过几年才能达到 99%,以此类推。」
- [⏳] 到 2027 年 Kalshi 将像"事件版 NYSE":券商、API、基金做市全部接入,事件合约像加密和股票一样主流 — Tarek Mansour (Kalshi) · 访谈 2026-01 · 期限 2027 底 · 来源
- [⏳] 如同 1997 年每家公司都需要网站,2027 年每家公司都需要一个 agent — Bret Taylor (Sierra) · 访谈 2026-02 · 期限 2027 底
"Our whole hypothesis is every company needs a website in 1997. Every company needs an agent in 2027."「我们的整个假设是,每家公司在 1997 年都需要一个网站。每家公司在 2027 年都需要一个代理。」Bret Taylor · Uncapped #42 | Bret Taylor from Sierra
- [⏳] 近一两年内监管机构将开始主动要求用 AI agent 监督受监管流程——"流程由人控制"反而被视为风险 — Bret Taylor (Sierra) · 访谈 2026-02 · 期限 ≈2027-2028 · 来源
- [⏳] 未来 12 个月基础设施层(OpenAI/Anthropic 上游)将显著好于应用层:infra 有高毛利+护城河,应用层防御性难建 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2026-06 · 期限 2027-06 · 来源
- [⏳] 软件工程将转向异步、agent 驱动的 routines 工作方式:人设定意图、agent 执行,抽象层级持续上移(她主动约定一年后回看验证) — Fiona Fung (Anthropic) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-06
"So I think we'll move more towards that kind of like asynchronous style of working. … It'll be fun actually for you and me to revisit a year from now."「所以我认为我们会朝着那种异步工作风格前进。……对于你和我来说,一年后再来回顾这事将会很有趣。」
- [⏳] 企业将收到千万美元级的 agent 消耗账单,随之催生围绕 token 计费的优化/审计/基准测试工具生态(类比律所对六分钟计费增量的逐条说明) — Gabe Pereyra (Harvey 联合创始人) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-2028
"And so all these customers are going to start getting these consumption bills of like $10 million. … And I think you're going to start seeing things like this for token billing, where there's going to become this whole ecosystem of like, how do you optimize around this?"「所以所有这些客户将开始收到消费账单,账单金额可能达到 1000 万美元。……我想你会开始看到像这样的令牌计费情况,将会出现如何围绕这个进行优化的整个生态系统。」
- [⏳] Harvey 的法律代理基准 LAB 将在一年内被打到饱和 — Niko (Harvey 研究员) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-06
"I do think the benchmark gets saturated within a year at least."「我确实认为基准会在至少一年内达到饱和。」
- [⏳] 个人/团队每天生成的 token 量将很快达到数千万级,使外部化记忆(存储+搜索+重读)在成本与认知负担上不可持续 — Dan Biderman (Engram 联合创始人) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-2028
"One is that the amount of tokens we will all collectively individually generate is going to be in the tens of millions of tokens per day soon."「首先,我们所有人共同产生的令牌数量很快就会达到数千万个每天。」
- [⏳] 记忆领域的"ChatGPT 时刻"将在一两年内出现:首个"模型像实习生一样随时间自主变好"的概念验证,且当前上下文工程无论多复杂都达不到 — Jessy Lin (Engram 联合创始人) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-2028
"I think like the first proof of concept of the thing that people keep talking about with continual learning, which is you have an intern that you can teach things over time, and it actually gets better. … no matter how sophisticated the context engineering approaches are these days, they're not getting there."「我认为人们一直在谈论的持续学习的第一证明概念,就像是你有一个可以随着时间教授的实习生,而它实际上会变得更好。……无论现在的上下文工程方法多么复杂,它们都没有达到那个水平。」
- [⏳] 6-12 个月内,前沿模型将能零样本(zero-shot)独立完成一个完整的扑克求解器——相当于他整个博士论文的工作量 — Noam Brown (OpenAI) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027-06
"And I wouldn't be surprised if, you know, six months or a year from now, the model is able to do zero shot an entire poker solver"「如果六个月或一年后,模型能够零样本完成整个扑克解算器,我不会感到惊讶」Noam Brown · Why Traditional Benchmarks Fail Modern AI Models
- [⏳] 模型将很快达到"给一个月自主运行时间、返回 state-of-the-art 完整扑克求解器"的水平 — Noam Brown (OpenAI) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027("pretty soon")
"But we're going to pretty soon be at that point where I probably could just tell it like, yeah, go work on this for a month and then come back to me with a full, complete poker solver that's state of the art."「但我们很快就会达到那个点,我可能可以告诉它,去做这个一个月,然后给我带回来一个完整的,先进的扑克求解器。」Noam Brown · Why Traditional Benchmarks Fail Modern AI Models
- [⏳] 前沿科学正处于能力跃迁中段(成功率 5-10%、偶有闪光),按既往规律 6-12 个月内模型将在前沿科学问题上变得可靠且出色 — Kevin Weil (OpenAI for Science) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2027 中
"Maybe it only works 5 or 10% of the time, and then six to 12 months later, it's like, models are great at this thing … We are clearly in that middle phase with frontier science and AI"「也许它只有在 5% 或 10% 的时间内有效,六到十二个月后,情况就变成了,模型在这件事上表现很好……我们显然处于前沿科学和人工智能的中间阶段」Kevin Weil · AI Is Crossing the Frontier of Human Knowledge
- [⏳] 12 个月内将不再见到塞满二三十个工具定义的 system prompt——模型改用写代码(脚本、if 逻辑、for 循环)与环境交互,harness 走向极简 — Eiso Kant (Poolside) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-08
"I think we will, in 12 months, not see a single system prompt that is stuffed with 20 or 30 or 40 tools anymore."「我认为 12 个月内,我们将不会再看到任何一个塞满 20、30、40 个工具的 system prompt。」
- [⏳] 未来 12-18 个月将出现能在科学发现等不可验证领域做出可靠判断的"LLM 法官",让没有单元测试式奖励信号的任务也能进行学习 — Igor Babushkin (xAI 联合创始人) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027 底 · 来源
- [⏳] 12-24 个月内,90% 的 token 消耗将是异步的——agent 自主发现信号、修复问题、产出初稿,无需人类逐次发起交互 — Matan Grinberg (Factory) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2027-2028
"I think in 12 to 24 months, like 90% of tokens will be asynchronous tokens."「我认为在 12 到 24 个月内,90% 的 token 将是异步 token。」Matan Grinberg · Factory's Matan Grinberg: The Coming 'Dark Factory'
- [⏳] 非 transformer 的新架构研究可能在一两年内重新定义 AI 领域——这是他们离开大实验室创办 Core Automation 的核心赌注 — Jerry Tworek & Rohan Anil (Core Automation) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-2028 · 来源
- [⏳] 今天最前沿的 AI 设计工作与工具,一年内(更不用说一个月)就会显得非常过时——此前整个行业已在六个月内整体换代过一次 — Ian Silber (OpenAI 设计负责人) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-08
"And what we think is like really cutting edge today will look so archaic in, you know, a year, let alone a month, right?"「而我们今天认为的前沿事物在一年后甚至一个月后看起来都会显得非常陈旧,对吧?」
- [⏳] 未来 12 个月将出现数十家像 Cursor 那样的应用层公司:在自有 RL 环境上训练行业领先模型、"拥有自己的智能",并以此为护城河核心(Sonya Huang 同调:竞争主战场正从应用层转向智能层本身,应用公司就是最新的 AI 实验室 · 另见) — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-08
"And I believe that over the next 12 months, there's going to be dozens of examples just like that, where companies own their own intelligence. And that is the key source of the modes that they're building."「我相信在接下来的 12 个月中,会有十几个这样的例子,企业拥有自己的智能。这就是他们构建模式的关键来源。」("dozens" podwise 译作"十几个",原文为数十家;"modes" 为转写原文,即 moats)Brendan Foody · RL Environments Explained: How AI Agents Learn Real-World Work
- [⏳] RL 训练任务将从当前普遍不到 10 小时的上限,跃迁到相当于人类 100 甚至 1000 小时工作量的超长任务——下一轮数据建设的巨大转变 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-2028
"Like right now agents mostly aren't trained to do things that are over 10 hours. And we need to start building tasks for things that might take a human a hundred hours or even a thousand hours to do. And so that's going to be a giant shift."「现在,代理主要未经过训练以进行超过 10 小时的任务。我们需要开始创建那些可能需要人类 100 小时甚至 1000 小时才能完成的任务。这将是一次巨大的转变。」Brendan Foody · RL Environments Explained: How AI Agents Learn Real-World Work
- [⏳] RL 环境将引入"虚拟同事"来补上真实性缺口:约 60-70% 的职业任务需要与人互动,而当前只有约 1% 的评估在测这件事 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-2028
"And then the other large shift that we're seeing is introducing virtual coworkers … But then if you map that on to what percentage of evals measure how well the models can interact with other people, it's like 1%."「另一个我们看到的大转变是引入虚拟同事……但如果您将其映射到评估中,评估模型与其他人互动的能力占的百分比,大约是 1%。」Brendan Foody · RL Environments Explained: How AI Agents Learn Real-World Work
- [⏳] 递归自我改进循环——让模型对固定私有语料生成逐步变难的训练任务(AlphaGo 式)——将突破所有一次性合成数据/蒸馏方法都会撞上的"数据墙"平台期(Ngram 的核心研究赌注) — Jack Morris (Engram) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2027-2028
"But I think it turns out that there are more sophisticated things you can do that make the training gradually harder that make the model better over time."「不过我认为实际上你可以做更复杂的事情,让训练逐渐变得更困难,同时使模型随着时间的推移变得更好。」Jack Morris · Scaling Compute on Context — Jack Morris, Engram
- [⏳] 持续学习——软件每次被使用都变得更聪明——将是 2026、2027 年最令人兴奋的解锁,随规模化到来(与 Jessy Lin"记忆 ChatGPT 时刻 ≈2027-2028"、Jerry Tworek"持续学习 2026-2029"条同向,时点押得最早) — Ronak Malde (Trajectory) · 访谈 2026-08 · 期限 2027 底
"And there's a really exciting world that is about to come where software in general just gets smarter every single time it's used. And that is the most exciting unlock that's going to happen in 2026, 2027, and as we scale up."「有一个非常激动人心的世界即将到来,软件每次使用时都会变得更智能。而这将是 2026 年、2027 年将要发生的最令人兴奋的解锁,随着我们的扩展。」Ronak Malde · Scaling up Continual Learning — Ronak Malde, Trajectory · 另见 ⚡️Every product of the future will be a living system(同人同断言:"捕捉真实世界使用将是 AI 的下一个重大解锁")
- [⏳] 能源是智能的硬约束:中国明年新增能源约为美国的 10 倍——若能源即算力瓶颈而智能需求无限,美国将面临更少或更贵的 token(与 David George"AI 瓶颈从算力转向能源"条同调,见"更远期") — Eric Vishria (Benchmark) · 访谈 2026-08 · 期限 2027 起
"But the bigger thing to me is that I think China is bringing on 10 times as much energy next year as we are in the US."「但对我来说,更重要的是,我认为中国明年将引入的能源是美国的十倍。」
2028–2030
- [⏳] 到 2028 年,递归自我改进循环(Claude 5 构建 Claude 6 式)导致大多数领域出现超人 AI——AI 2027 的 50 百分位预测,Mann 认为很有可能 — Ben Mann (Anthropic 联合创始人) · 访谈 2025-06 · 期限 2028
「我读过 AI 2027,它基本上就是你刚才描述的故事。它预测在 2028 年……这是我们拥有这种递归的自我改进循环的第 50 个百分位预测。带领我们走向在大多数领域看起来像超人 AI 的东西。」
— Ben Mann · Will we have Superintelligence by 2028?
- [⏳] 3 年内不会出现超级智能——与部分大实验室高管的说法相反,这条路远比宣称的长(与上一条正面对赌) — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2025-09 · 期限 2028-09
"I know there's been some executives at big labs that say we'll have superintelligence in three years, but I think the truth is that it's a longer road."「我知道一些大型实验室的高管说我们将在三年内拥有超智能,但我认为事实是这是一条更长的道路。」
- [⏳] 真正的持续学习+通用强化学习(他定义 AGI 的最后几块能力)将在 2026-2029 年间实现,"不会花比这更久的时间" — Jerry Tworek (前 OpenAI) · 访谈 2026-01 · 期限 2029
"Maybe it will be slightly earlier, maybe it will be slightly later, maybe 2026, maybe 2027, maybe 2028, maybe 2029. I don't think it will take much more than that."「也许会稍早,也许会稍晚——可能是 2026、2027、2028 或 2029 年。我认为不会比这更久。」Jerry Tworek · He Left OpenAI To Think Bigger
- [⏳] 未来三年内(≈2028)将有人创办一家价值万亿美元的公司,很可能在 AI 领域 — Victor Lazarte (Benchmark) · 访谈 2025-04 · 期限 2028 · 来源
- [⏳] 机器人将在 2-3 年内迎来"ChatGPT 时刻"(能学习、无需编程的机器人) — Vinod Khosla(2025-08,指 ≈2028)+ Jerry Tworek(2026-01,指 ≈2028-29)+ Sam Altman(2026-08,指 ≈2028-29:大众可亲自命令机器人完成复杂任务并实时看到结果,而非酷炫演示视频) · 期限 2028-2029
"First, related to AI, robotics will take a little longer, but I think we'll have the ChatGPT moment in the next two to three years. A robot that doesn't need to be programmed; it learns."「首先,与 AI 相关,机器人会稍慢一点,但我认为未来两三年内我们会迎来它的 ChatGPT 时刻。一个不需要编程的机器人;它自己学习。」
- [⏳] 五年内(≈2030)AI 能完成人类 80% 具经济价值的工作,心脑外科等少数例外 — Vinod Khosla · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2030
"Almost certainly within the next five years, AI will be able to do 80% of any economically valuable job humans can do, with a few exceptions like heart or brain surgery."「几乎可以肯定,未来五年内,AI 将能完成人类 80% 具有经济价值的工作,只有心脏或脑外科手术等少数例外。」Vinod Khosla · Vinod Khosla | Predicting the Future
- [⏳] AI 领域收入到 2030 年约 1-1.2 万亿美元(Redpoint 由 NVIDIA capex ROI 反推 1.2T/2030、1.5T/2032;David George 估 2030 年 AI 收入 ≈ 全球 GDP 的 1% 即可支撑 hyperscaler capex 达标回报) — Redpoint (Jacob Effron 等) · 2025-04 + David George (a16z) · 2026-02 · 期限 2030 · Redpoint 来源 · David George 来源
- [⏳] 五年后(≈2030)对大多数人来说最了解你的将是 AI(伴侣/助手),而非任何人类 — Victor Lazarte (Benchmark) · 访谈 2025-04 · 期限 ≈2030
「我坚信,五年后,对大多数人来说,最了解你的人将是 AI。」
— Victor Lazarte · 20VC: Benchmark's Victor Lazarte
- [⏳] 几年后回看,Character AI 只是 AI 伴侣领域的 Friendster——真正的赢家还没出现 — Victor Lazarte (Benchmark) · 访谈 2025-04 · 期限 ≈2028-2030
「我最兴奋的是 AI 伴侣。几年后,我们回头会说 Character AI 是 Friendster。」
— Victor Lazarte · 20VC: Benchmark's Victor Lazarte
- [⏳] Stargate 5000 亿美元将在"没几年"内(≈3-5 年)部署完毕,除非造不出这些计算机 — Sam Altman · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2028-2030 · 来源
- [⏳] AGI 的实际形态是"大部分自动化的研究员与工程师公司",几年内将根本性加速技术进步 — Jakub Pachocki & Szymon Sidor (OpenAI) · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2028-2030 · 来源
- [⏳] 约 3 年内(≈2028),绝大多数人日常使用的模型将是个位数 B 参数或更小——数据质量提升让小模型达到今天大模型能力 — Ari Morcos (Datology) · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2028 · 来源
- [⏳] 10 人公司做到 10 亿美元收入:这家公司"要么已经成立,要么将在未来几年内成立"(Altman 敢打赌) — Sam Altman & Vinod Khosla · 访谈 2025-09 · 期限 ≈2030 · 来源
- [⏳] 未来两三年推理成本再降约 10 倍(硬件专门化+架构创新+更稀疏 MoE),且部分 AI 工作负载变成 multi-silicon、推理端率先脱离 Nvidia 单一生态 — Tri Dao · 访谈 2025-09 · 期限 ≈2028 · 来源
- [⏳] 3-5 年内 AI 客服解决率从当前良好水平的 60-80% 稳定爬升到 80-90%,且 AI agent 从售后支持扩展为品牌的对话式 UI/礼宾 — Jesse Zhang (Decagon) · 访谈 2025-09 · 期限 ≈2030 · 来源
- [⏳] 在全部通用计算转向加速计算/AI 之前,未来 3-5 年出现算力供给过剩(glut)的概率极低 — Jensen Huang · 访谈 2025-09 · 期限 2028-2030
"Fully convert all general purpose computing to accelerated computing and AI. Until we do that, I think the chances are extremely low."「将所有通用计算完全转换为加速计算和 AI。在我们做到这一点之前,我认为机会非常渺茫。」Jensen Huang · NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream
- [⏳] 五年后(≈2030)工程师数量比现在更少——比起初级工程师,他宁愿要模型 — Nathan Labenz · 访谈 2025-10 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 五年后(≈2030)Atlassian 雇佣的软件工程师比今天更多、且更高效——技术创造不是产出受限而是需求过剩(与上一条正面相反) — Mike Cannon-Brookes (Atlassian) · 访谈 2025-10 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 未来五年内(≈2030)没有一家 Fortune 500 公司的联络中心会完全无人化(援引 Gartner 并认同) — Ping Wu (Cresta) & Doug Leone · 访谈 2025-10 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 两三年内(≈2028)我们将不再称这些公司为"AI 公司"——如"互联网公司""移动公司"标签消失一样 — Alfred Lin (Sequoia) · 访谈 2025-10 · 期限 ≈2028 · 来源
- [⏳] 美股正处 AI 驱动的多年牛市开端(AI 同时抬升收入与利润率),3-5 年可验证 — Michael Barton (Coatue) · 访谈 2025-11 · 期限 ≈2029-2030 · 来源
- [⏳] 用视频模型模拟现象带来的科学突破可能在 2028 年初出现 — Bill Peebles, Rohan Sahai & Thomas Dimson (OpenAI Sora) · 访谈 2025-11 · 期限 2028 · 来源
- [⏳] 到 2030 年,普通职位所需技能将相比 2015 年改变 70%(LinkedIn 数据外推) — Ryan Roslansky (LinkedIn CEO) · 访谈 2025-11 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 未来 1-3 年 AI 个性化学习普及:AI 导师按个人学习风格定制内容,"同一本教科书"的时代结束 — Nicole Brichtova & Hansa Srinivasan (Google) · 访谈 2025-11 · 期限 ≈2028 · 来源
- [⏳] 3-5 年内 AI 主导产品形态从被动响应转向主动式(长期记忆、多模态、主动发起)——当前尚未出现 AI 的主导产品 — David George (a16z Growth) · 访谈 2025-12 · 期限 ≈2029-2030 · 来源
- [⏳] 未来几年前沿模型将因各实验室价值观和目标函数不同而日益差异化,而非商品化趋同(前沿模型数量增加,含开源) — Edwin Chen (Surge AI) · 访谈 2025-07/2025-12 · 期限 ≈2028 · 来源
- [⏳] 强迫中国买阉割芯片的政策将适得其反:3-5 年内加速中国国产芯片发展并降低对西方技术依赖 — Ari Morcos · 访谈 2025-12 · 期限 ≈2029-2030 · 来源
- [⏳] AI 不会缩小律所生意:低端任务被蚕食,但 AI 风险、并购判断、跨国监管等新需求让专业服务市场在 3-5 年内爆炸式扩张 — Winston Weinberg (Harvey) · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2029-2031 · 来源
- [⏳] 未来 2-3 年流动性增长后,大型买方机构将开始在预测市场做真正的风险转移对冲 — Tarek Mansour (Kalshi) · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2028-2029 · 来源
- [⏳] Sierra 现在自建的语音技术栈(VAD、多说话人检测等)100% 确定会在 48 个月内被扔掉(被模型商品化) — Bret Taylor (Sierra) · 访谈 2026-02 · 期限 2030-02 · 来源
- [⏳] 美国职棒 MLB 无工资帽的破碎经济模型将在未来几年内被纠正 — Brian Halligan · 访谈 2026-02 · 期限 ≈2028-2029 · 来源
- [⏳] AI 微型创业公司将在 2-3 年内带来 B2B SaaS 的"黄金时代"——一人十亿美元公司周围长出上百家定制软件小公司 — Sherwin Wu (OpenAI) · 访谈 2026-02 · 期限 ≈2028-2029 · 来源
- [⏳] 到 2030 年 Klarna 员工数肯定更少、甚至可能远低于当前水平(已从 7000 人缩至约 3000 人) — Sebastian Siemiatkowski (Klarna) · 访谈 2026-02 · 期限 2030
"Less, for sure. I think it may very well be even less than that."「肯定更少。我认为很可能比那还要少得多。」Sebastian Siemiatkowski · 20VC: SaaS is Dead
- [⏳] AR 可穿戴设备将在本十年结束前(2030 前)实现大规模普及,驱动因素是光学引擎与功耗效率 — Evan Spiegel (Snap) · 访谈 2026-04 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 2028 年美国对俄铀进口禁令全面生效,将切断美国当前约 20-25% 的 LEU 供应,形成第二个核燃料悬崖 — Scott Nolan (General Matter) · 访谈 2026-04 · 期限 2028 · 来源
- [⏳] General Matter 将在 2030 前交付商业规模的国内铀浓缩服务,先 HALEU 后 LEU — Scott Nolan (General Matter) · 访谈 2026-04 · 期限 2030 · 来源
- [⏳] 三年内(≈2029)可能出现"死互联网":人类停止点击网站,广告资助的内容创作激励归零,原创内容产出枯竭 — James Cadwallader (Profound) · 访谈 2026-04 · 期限 ≈2029
"I think that we could experience a dead internet outcome in the next three years. I do think it's possible. Maybe not likely."「我认为我们可能会在未来三年内经历"死互联网"的结果。我觉得这有可能。也许可能性不大。」James Cadwallader · From SEO to Agent-Led Growth
- [⏳] 3-5 年内在位软件公司的数据优势被绕开后,AI 原生公司将开始实际取代企业软件在位者——他已据此清仓大部分企业软件持仓 — Alex Sacerdote (Whale Rock Capital) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2029-2031 · 来源
- [⏳] OpenAI 三年路线图的终点:模型自主完成端到端研究,包括发展出自己的研究品味(指着一个基准就能自己找到正确解法) — Mark Chen (OpenAI CRO) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2029
"I mean, when we look at our kind of three-year roadmap, the end goal that we want to reach is one where The models are just doing end-to-end research and I think a part of that problem is just being able to have the model come up with good taste."「我的意思是,当我们看我们的三年路线图时,我们想要达到的最终目标是模型能够进行端到端的研究,我认为其中一部分问题就是能够让模型产生良好的品味。」
- [⏳] Radical AI 的新合金将在 3-5 年内进入真实应用——防务与航天系统(非载人喷气涡轮,因认证约束) — Joseph Krause (Radical AI CEO) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2029-2031
"I would say something on the alloy side, like aerospace, We feel good opportunity three to five year timeline. … I think it'll be an application, not like manned flight."「我会在合金方面说,像航空航天那样,我们觉得在三到五年的时间线中机会很好。……我认为这将是一个应用,而不是像载人飞行那样。」Joseph Krause · 🔬 The Self-Driving Lab — Joseph Krause, Radical AI
- [⏳] AI for science 将在 2-3 年内迎来类似机器人领域的 foundation model 拐点,重大发现开始涌现并说服保守客户 — Joseph Krause (Radical AI CEO) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2028-2029
"I think we're going to have that for science over the next two to three years."「我认为在接下来的两到三年内,我们将在科学领域达到这个目标。」Joseph Krause · 🔬 The Self-Driving Lab — Joseph Krause, Radical AI
- [⏳] AI 加速科学的目标:把 2050 年的科学提前到 2030 年实现(新材料、个性化医疗等成为 AGI 影响最有形的体现) — Kevin Weil (OpenAI for Science) · 访谈 2026-06 · 期限 2030
"Accelerate science and bring about the science of 2050, but in 2030 instead. And that's our goal."「加速科学的发展,并在 2030 年实现 2050 年的科学。这就是我们的目标。」Kevin Weil · AI Is Crossing the Frontier of Human Knowledge
- [⏳] "AI 模型思考→模拟→机器人实验室 24/7 实体验证"的闭环科研范式将很快走出早期采用阶段普及开来——大量创业公司已在做同样的事 — Kevin Weil (OpenAI for Science) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2028("can't be long")
"There are a lot of interesting startups building things along these lines and the world is just moving so fast, it can't be long."「有很多有趣的初创公司正在沿着这些方向开发事物,而世界正在快速前进,不能再等很久。」Kevin Weil · AI Is Crossing the Frontier of Human Knowledge
- [⏳] AI 工具普及后,顶尖艺术家与普通创作者的产出差距将进一步拉大而非缩小——AI 抬高所有人的下限,但懂叙事、构图、迭代方向的人能把同样的工具用出量级差异 — Zach Xia (Phota Labs 联合创始人/CTO) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2028("next couple of years")
"They can achieve something they won't be able to achieve before. So the gap is going to just get bigger."「他们能实现以前无法实现的东西。所以这个差距只会越来越大。」Zach Xia · Building AI for Creators | Luma & Phota Labs
- [⏳] 到 2030 年美国不会有规模化的尖端芯片制造厂——按今天所有玩家的布局推演,没有任何一条路径通向那里 — Delian Asparouhov (Founders Fund) · 访谈 2026-07 · 期限 2030
"If you were to analyze what everyone is doing today and say in 2030, whatever one, is there going to be leading edge fabs in the United States at scale? It's like, no, there's not even anything that anybody's working on that would lead towards that today."「如果你分析今天每个人正在做的事情,并在 2030 年说,是否会在美国规模化建设尖端的半导体厂?结果是,不,现在没有任何人正在朝这个方向努力。」Delian Asparouhov · Uncapped #53 | Trae and Delian from Founders Fund
- [⏳] Founders Fund 未来 3-4 年增长基金部署速度将明显放缓:OpenAI/Anthropic/SpaceX/Anduril 这批世代公司已充分定价、临近 IPO,下一批能吸纳十亿美元级支票的公司尚不明朗 — Delian Asparouhov (Founders Fund) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2029-2030
"we've had a pretty wild deployment rate over the last three, four years in terms of especially, you know, some of our growth checks. Maybe not as possible over the next three or four years if there, you know, aren't logos like that."「我们在过去三、四年中的部署率其实相当疯狂,尤其是,嗯,我们的一些增长检查。接下来的三四年可能不会那么容易,如果,嗯,像那样的标志不存在的话。」Delian Asparouhov · Uncapped #53 | Trae and Delian from Founders Fund
- [⏳] 约 18 个月内许多公司将坐拥万亿 token 级的内部专有数据,纯 RAG/长上下文范式撞上"context rot"不可持续,必须转向权重内持续学习 — Dan Biderman (Engram 联合创始人) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2028 初 · 来源
- [⏳] 到 2028 年 token 大幅降价,如今每年花 10 万美元 token 的工作方式将人人可及——现在重金投 token 就是提前"活在未来" — Gary Tan(YC 总裁,主持人 Lenny 引述,Dianne Penn 有保留认同其实验逻辑) · 访谈 2026-08 · 期限 2028 · 来源
- [⏳] 未来三年基础设施/token 成本再降 10 倍,将驱动 AI 用量爆发 100 倍——AI 从奢侈功能变成基础公用事业 — Lin Qiao (Fireworks CEO) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2029 · 来源
- [⏳] 三年内每家公司都将拥有自己的智能栈(控制自有开放权重/专有模型),从可选项变成必需品 — Lin Qiao (Fireworks CEO) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2029 · 来源
- [⏳] 未来 3-5 年,只做仪表盘不做业务判断的数据分析师、sourcer 等单一职能角色将消失,被工程+产品+设计一体的复合型角色吸收 — Arvind Jain (Glean CEO) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2029-2031 · 来源
- [⏳] 两三年内 ChatGPT 类助手将变得真正主动(由日历/Slack 等上下文驱动),并收敛为一个通用输入——自行决定快答/闲聊/代办与所用模型,用户不再考虑任何切换(与 Eric Mitchell & Brandon McKinzie"统一为单一直观系统"条同调,见"无明确期限") — Ian Silber (OpenAI 设计负责人) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2028-2029
"…we do think that there should be sort of this one universal input that you can ask that knows when it needs to answer like really quickly or it should be chatty or whether it should go and like go off and do work for you. … But yeah, I think it's going to be really proactive."「……我们确实认为应该有这样一种通用输入,可以在需要快速响应时回答,或者应该是健谈的,或者它应该去为你做一些工作。……但我认为这将非常积极主动。」
- [⏳] 把逐权重元学习步长与持续反向传播的"生成-测试"机制结合好,几年内将产出新一代大幅优越的持续深度学习——Sutton 在 Oak(Openmind)的核心研究赌注 — Rich Sutton · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2028
"If you put those together really well, I think you'll have a new generation of massively superior continual deep learning. That's what we hope to do in the next couple of years."「如果把这些结合得很好,我认为你会有一个新一代的超级持续深度学习。这是我们希望在接下来的几年中做到的。」
- [⏳] 几年内将开始出现成本与训练一个基础模型相当的模拟——且因社会价值巨大而是无脑之选;若能造出解决气候变化的社会级模拟,他今天就愿为此融资 — Joon Sung Park (Simile) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2028-2029
"I do think in the next some number of years, we will start creating simulations that will actually cost as much as training a foundation model, but perhaps it's going to be so valuable to the society that it would be a no brainer."「我认为在接下来的几年中,我们将开始创建实际上成本与训练基础模型一样高的仿真,但也许它对社会的价值会大到无须思考。」Joon Sung Park · Simulation: the new Scaling Law — Joon Sung Park, Simile AI
- [⏳] 法律、医疗、金融将迎来编码过去几年那样的 AI 爆发——每一个其他领域都会被同样"超级加速" — Ronak Malde (Trajectory) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2028-2029
"…it's very clear now that we are getting that explosion for every single other domain, right? Like legal, healthcare, finance, they're all going to be supercharged in the way that coding was for the last few years."「……现在非常明显的是,我们在每一个其他领域都在经历爆发,对吗?像法律、医疗、金融等领域,它们将以一种超级加速的方式发展,就像过去几年的编码一样。」Ronak Malde · ⚡️Every product of the future will be a living system
- [⏳] 第六代计算浪潮:LLM 在加速器上生成代码、代码跑在 CPU 上,为甩掉历史包袱的新 CPU 架构打开空间(Benchmark 已有一笔未公布投资押注于此) — Eric Vishria (Benchmark) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2029-2031
"…but I think that for the first time In a long time, there's actually room for a new CPU approach."「……但我认为这是很长一段时间以来第一次,实际上有空间来进行新的 CPU 方法。」
- [⏳] 两年后 AppLovin 业务侧几乎每个流程都将自动化,人只保留客户关系与"增长顾问"角色 — Adam Foroughi (AppLovin) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2028
"We'll get to a place a couple of years from now where hopefully most every process is automated."「我们将在几年后达到一个地方,希望那时大多数流程都已实现自动化。」Adam Foroughi · How AppLovin Built a $100B Ad Machine
更远期
- [⏳] 10 年后(≈2035),目前基于计算机的知识工作只有约 1% 会保留下来 — Victor Lazarte (Benchmark) · 访谈 2025-04 · 期限 ≈2035 · 来源
- [⏳] 10 年内(≈2035),以 App 为中心的智能手机交互被"意图优先"的 AI 界面取代,AR 眼镜支撑"后手机世界" — Andrew Bosworth (Meta) · 访谈 2025-04 · 期限 ≈2035 · 来源
- [⏳] AGI 所需的基本概念已全部被发现——从 2035 年回望不会看到任何新的根本性范式 — Bob McGrew (OpenAI 前研究主管) · 访谈 2025-06 · 期限 2035
「我们将看到这些想法非常重要的扩展、发展和改进,但我认为如果我们从 2035 年回顾,我们不会看到任何新的和根本性的东西。」
— Bob McGrew · The Breakthroughs Needed for AGI Have Already Been Made
- [⏳] 未来 25 年硬件公司创造的市值将远超过去 25 年(软件主导期),硬件重新成为风投回报主引擎 — Shaun Maguire (Sequoia) · 访谈 2025-08 · 期限 ≈2050 · 来源
- [⏳] AI 将在 5-10 年内真正发现新科学("推理已被破解"),第一个自主科学发现最可能出现在天体物理学 — Sam Altman · 访谈 2025-08 · 期限 2030-2035 · 来源
- [⏳] 到 ≈2035 年科技产值翻倍:从约 $15T 到约 $30T(Mamoon Hamid);科技占 GDP 比重从 15-20% 升至 30%(Elad Gil & Sarah Guo) — Mamoon Hamid (Kleiner Perkins) · 2025-08 + Elad Gil & Sarah Guo · 2026-02 · 期限 2035 · Hamid 来源 · Gil & Guo 来源
- [⏳] 2030 年代将见证 Fortune 500 公司有史以来最快的倒闭速度——到 2040 年几乎没有一家该按现有方式运营 — Vinod Khosla · 访谈 2025-08 · 期限 2030 年代 · 来源
- [⏳] 社会有 80%+ 概率进入"不再需要为生计工作"的富足时代,其中 >50% 概率在 2050 年前实现 — Vinod Khosla · 访谈 2025-08 · 期限 2050
"If I look to 2040 and beyond, we're going to be in an era of abundance that's so large it's very hard for people to imagine. The simplest way to say it is the need to work will go away."「如果看向 2040 年及以后,我们将处在一个大到人们难以想象的富足时代。最简单的说法是:为生计工作的需要将会消失。」Vinod Khosla · Vinod Khosla | Predicting the Future
- [⏳] 10 年后(≈2035)模型仍需要人类专家写评估和训练数据——只要经济中还存在人会而模型不会的事,人类数据市场就不会消失 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2025-09 · 期限 2035
"And that entire road to automating the entire economy and building Agents for Everything is paved with humans creating evals for all of those workflows."「而自动化整个经济并为一切构建代理的整个道路,都铺满了人类为所有这些工作流程创建评估。」Brendan Foody · 20VC: Mercor: From $1M to $500M in 17 Months
- [⏳] 未来 10 年内(≈2035)大多数知识工作任务将被自动化 — Brendan Foody (Mercor) · 2025-09 + Jonathan Siddharth (Turing,"所有看屏幕+分析+用工具的知识工作都将被自动化,对应 30 万亿美元市场") · 2025-12 · 期限 ≈2035
"I think we'll be able to automate a majority of knowledge work tasks in the next 10 years for sure. But that long road is paved with all of the evals that help to make those capabilities possible."「我认为我们肯定能够在未来 10 年内自动化大多数知识工作任务。但是,这条漫长的道路是用所有帮助使这些能力成为可能的评估铺平的。」Brendan Foody · Why experts writing AI evals… · 另见 Jonathan Siddharth 访谈
- [⏳] AI 个性化学习模式进入美国公立学校需要约十年(≈2035),中间必须靠"药品级"随机对照试验积累数据 — Joe Liemandt (Alpha School) · 访谈 2025-09 · 期限 ≈2035 · 来源
- [⏳] 十年后(≈2035)回看会说"你记得那个时代吗?太疯狂了"——当前估值期将被追认为泡沫期 — Mike Cannon-Brookes (Atlassian) · 访谈 2025-10 · 期限 ≈2035
"One of the only predictions I think I would make accurately is 10 years from now, we'll look back and say, man, you remember that era? That was crazy."「我唯一能准确预测的是,十年后,我们会回顾过去说,那真是个疯狂的时代。」Mike Cannon-Brookes · 20VC: Atlassian CEO on Why Everything is Overvalued
- [⏳] AGI 时间表比市场共识更长:领域资深者估计 20+ 年(≈2045+),短时间表多来自新入场者 — David Cahn (Sequoia) · 访谈 2025-10 · 期限 2045+ · 来源
- [⏳] 我们有生之年还会再发生一次大流行病("没有才奇怪") — Reid Hoffman · 访谈 2025-11 · 期限 有生之年 · 来源
- [⏳] 5-10 年内出现 AI 优先的智能手机与操作系统:模型本地运行、没有固定 app、软件按需生成并深度个性化 — Eugenia Kuyda (Replika/Wabi) · 访谈 2025-11 · 期限 2030-2035 · 来源
- [⏳] "训练 agent / 为经济中一切任务写 eval"将成为最大且最被低估的新职业类别,可能成为世界上最常见的知识工作岗位 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2025-11 / 2026-06 · 期限 ≈2031 · 来源
- [⏳] 超级智能的最可能(modal)时间点是 2045 年 — Yafah Edelman (Epoch AI) · 访谈 2025-11 · 期限 2045
"I am on the record as saying that the modal timeline is 2045."「我公开说过,最可能的时间线是 2045 年。」Yafah Edelman · The 2045 Superintelligence Timeline
- [⏳] 未来十年内(≈2035 前)有 20-30% 概率出现因 AI 导致六个月内失业率上升 5 个百分点的冲击场景,将引发剧烈公众与政策反应 — David Owen & Yafah Edelman (Epoch AI) · 访谈 2025-11 · 期限 2035 · 来源
- [⏳] 未来十年(≈2035)硬件领域将诞生一批全球最有价值的公司(当前市值前十已有五家硬件公司) — Philip Clark (Thrive Capital) · 访谈 2025-11 · 期限 ≈2035 · 来源
- [⏳] AGI 到来时间将比给出明确时间表的人预测的晚 2-3 倍(类比自动驾驶)——但 AI 加速自身研发的反馈环也可能反直觉地压缩时间 — John Schulman (Thinking Machines) · 访谈 2025-12 · 期限 无固定(对赌各家时间表) · 来源
- [⏳] 15 年内(≈2040)机器人产业(人形+其他)规模将超过整个汽车行业 — Vinod Khosla · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2040 · 来源
- [⏳] 到下一个十年末(≈2035)出现大规模通缩经济:劳动力和专业知识近乎免费,初级医疗、教育等基本服务成本趋近于零 — Vinod Khosla · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2035 · 来源
- [⏳] 未来约 5 年内(≈2031),AI 扩张的瓶颈将从算力转移到能源(芯片产能随需求扩张,能源不会) — David George (a16z Growth) · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2031 · 来源
- [⏳] 5 年后(≈2031)软件行业不会普遍转向全新的货币化方式,席位/用量定价仍是主流(自评低信心) — David George (a16z Growth) · 访谈 2026-01 · 期限 ≈2031 · 来源
- [⏳] 5 年后(≈2031)回看,"手写代码"和"手动管理部署与监控"都会显得不可思议;许多初创直接构建在全 AI 管理的新技术栈上(Jerry Tworek 同调:编码 agent 是单程票,人类基本不再亲手敲代码) — Alex Embiricos (OpenAI Codex 负责人) · 访谈 2026-02 · 期限 ≈2031
"Well, one is just editing code by hand. I think probably another one, this is maybe spicier, but another one might even be actually managing the deployment and monitoring of systems by hand."「一个就是手工编辑代码。另一个可能更劲爆——甚至是手工管理系统的部署和监控。」Alex Embiricos · 20VC: Codex vs Claude Code vs Cursor
- [⏳] 在我们有生之年,可以用约 1000 美元买到 Ford F-150 级别的产品——AI 把资源开采与制造成本压到接近零 — Palmer Luckey (Anduril) · 访谈 2026-02 · 期限 有生之年
"I really do believe that in our lifetimes you'll be able to go buy something that's like a Ford F-150 for $1,000 or the equivalent."「我真的相信在我们的有生之年,你将能够花 1000 美元左右的价格购买类似福特 F-150 的东西或等价物。」Palmer Luckey · Palmer Luckey on Hardware, Building, and the Next Frontiers
- [⏳] 20 年内(≈2046)机器将完成绝大多数认知工作,如同工业革命中机器接管绝大多数体力劳动 — Konstantine Buhler (Sequoia) · 访谈 2026-02 · 期限 ≈2046 · 来源
- [⏳] 5 年内(≈2031)普通企业的 token/算力支出将超过人力 headcount 支出 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2031
"Eventually, I expect the average enterprise will spend more on compute than on human headcount."「最终,我预计普通企业在计算上花费的费用将超过人力成本。」
- [⏳] 五年内大多数 AI 模型(含科学模型)将开源,仅剩一两个专有模型;科学领域的护城河将转移到实验数据而非模型 — Joseph Krause (Radical AI CEO) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2031
"We actually think in five years most models will be open source."「我们实际上认为在五年内,大多数模型将会是开源的。」Joseph Krause · 🔬 The Self-Driving Lab — Joseph Krause, Radical AI
- [⏳] 未来约五年内,"向 AI 直接表达意图、由 agent 完成软件构建"的人机接口问题将基本被解决("AI 领域五年等于一个世纪") — Scott Wu (Cognition CEO) · 访谈 2026-06 · 期限 ≈2031
"When do we get there? It's hard to say, but I honestly, I mean, I think we'll have solved most of that over the next five years or so."「我们什么时候才能达到那个阶段?很难说,但老实说,我认为我们在未来五年左右会解决大部分问题。」Scott Wu · Scott Wu, Cognition
- [⏳] 未来 10 年内台湾现状大概率(90%+)发生重大改变——香港化、美中达成妥协、或全面入侵三者之一 — Trae Stephens (Founders Fund) · 访谈 2026-07 · 期限 到 2036
"One of those outcomes is wildly probable, 90 plus percent in the next 10 years."「这些结果中有一个是高度可能的,未来 10 年超过 90%。」Trae Stephens · Uncapped #53 | Trae and Delian from Founders Fund
- [⏳] 十年后(≈2036)DoorDash 的人类配送员(Dasher)数量将不减反增——业务年增 25%,自动化扩大总需求而非替代人力 — Stanley Tang (DoorDash 联合创始人) · 访谈 2026-07 · 期限 ≈2036
"My guess is that in 10 years time, we're actually going to have more dashers doing doing deliveries, not less."「我的猜测是,10 年后我们实际上会有更多而非更少的 Dasher 在送单。」Stanley Tang · Building an Autonomous Delivery Experience with DoorDash
- [⏳] 10 年内(≈2036)能建成整个人群的细粒度代表性模拟,形成社会"代表层"——政策与商业决策先对虚拟人群测试再落地 — Joon Sung Park · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2036 · 来源 · 另见 Simulation: the new Scaling Law(同断言的具象版:5-10 年内随算力扩展造出"全球 80 亿人生活在地球上"的模拟,解锁气候、民主崩溃、货币起源等 wicked problems)
- [⏳] 有了正确算法加上算力能效的持续改进,5-10 年内"万亿参数、约 20 瓦功耗的持续学习模型"成为可能(Sutton 补充推演:若此判断成立,今天用约 2000 瓦就应能做到) — Khurram Javed & Rich Sutton · 访谈 2026-08 · 期限 2031-2036
"So where would it be in five to ten years? And I think five to ten years with the right algorithms, And we can totally be in a world where this would be possible."「那么五到十年后会是什么样?我认为五到十年内,凭借正确的算法,我们完全可以进入一个这样的世界,做到这一点。」
- [⏳] LLM 社会模拟将像 Schelling 的极简代理模型一样产出诺贝尔奖级社会科学突破(银行欺诈起源、气候集体行动、民主崩溃预警) — Joon Sung Park (Simile) · 访谈 2026-08 · 期限 10 年+
"I basically told them, look, we do this right. There's a Nobel Prize to be won there. And I truly believe that."「我基本上告诉他们,看看,我们要做到这一点。那里有个诺贝尔奖等着被赢得。我真的相信这一点。」Joon Sung Park · Simulating Humans at Scale: Simile's Joon Sung Park
- [⏳] 本轮 AI 的终局是横跨技术栈的千亿美元级赢家寡头群,而非一家实验室吞下一切——与 2014 年"AWS 吃掉一切"的错误共识同构 — Eric Vishria (Benchmark) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2031
"It feels to me like we're going to end up with an oligopoly of winners. I really believe they will be these like $100 billion crazy, smaller winners."「我觉得我们最终会有赢家的寡头垄断。我真的相信它们会是这些价值 1000 亿美元的疯狂小型赢家。」
- [⏳] AppLovin 冲击万亿美元估值的路径:年现金流做到 300 亿美元以上(经电商、联网电视、开放网络等新垂直扩张),时间尺度自述"五年起步" — Adam Foroughi (AppLovin) · 访谈 2026-08 · 期限 ≈2031+
"To take it from this scale up and be worth a trillion dollars, we've got to believe that we can get to 30 billion plus of cash flow a year."「要想从这种规模达到万亿美元的价值,我们必须相信我们可以每年实现超过 300 亿美元的现金流。」Adam Foroughi · How AppLovin Built a $100B Ad Machine
无明确期限
- [⏳] OpenAI 将把众多专用模型统一为单一直观系统,模型选择过程集成进模型本身,用户不再手动挑模型 — Eric Mitchell & Brandon McKinzie (OpenAI) · 访谈 2025-05 · 来源
- [⏳] 未来消费者支出将被重新归类为"食物、房租和软件"——软件吞并大部分其他可自由支配支出 — a16z 消费团队 panel · 2025-06 + Chris Dixon · 2025-09
「似乎所有非必需消费品支出都会被软件取代。我认为在未来,消费支出将变成食物、房租、软件。」
— a16z 消费团队 · The State of Consumer Tech in the Age of AI
- [⏳] 由于同质前沿模型间的竞争,agent 的定价将坍缩到计算成本——"AI 律师收人类律师费"的模式不成立 — Bob McGrew (OpenAI 前研究主管) · 访谈 2025-06 · 来源
- [⏳] 人们现在构建的很多东西(支架、路由器等)最终会被模型规模化直接淘汰(washed away by scale) — Noam Brown (OpenAI) · 访谈 2025-06 · 来源
- [⏳] 若有黑马追上 OpenAI/Anthropic/DeepMind 第一梯队,最可能是 xAI(饥饿感+使命驱动) — Edwin Chen (Surge AI) · 访谈 2025-07 · 来源
- [⏳] 将出现直接面向 AI agent 投放的广告,用以影响 agent 的评估、推荐与代购决策 — Alex Schultz (Meta CMO) · 访谈 2025-09 · 来源
- [⏳] OpenAI 很可能成为下一家数万亿美元级 hyperscaler(兼具消费与企业服务,对标 Meta/Google) — Jensen Huang · 访谈 2025-09
"I think that OpenAI is likely going to be the next multi trillion dollar hyperscale company."「我认为 OpenAI 很可能成为下一个数万亿美元的超大规模公司。」Jensen Huang · NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream
- [⏳] 代理商务(agentic commerce)将变得极有价值,甚至可能占据互联网商务的多数份额 — Tobi Lütke (Shopify) · 访谈 2025-10 · 来源
- [⏳] Agent 可完成任务的时长将继续按每 4-7 个月翻倍的节奏增长(GPT-5 约 2 小时) — Nathan Labenz · 访谈 2025-10 · 来源
- [⏳] 大规模部署 agent 的团队最终都会用 RL 做持续训练(自评 55-60% 主观概率,明言可用未来几年 agent 部署实践验证) — Kyle Corbitt (OpenPipe/CoreWeave) · 访谈 2025-10 · 来源
- [⏳] Token 成本将持续大幅下降(算法+规模+开源竞争),今天有 PMF、毛利仅 40% 的 AI 应用公司毛利率必将改善——"我整天都愿意赌这个" — Roelof Botha (Sequoia) · 访谈 2025-10 · 来源
- [⏳] 客服、招聘等岗位的 AI 替代将快速且痛苦地发生,并催生一场大型民粹主义运动 — Brendan Foody (Mercor) · 访谈 2025-11 · 来源
"Displacement in a lot of roles is going to happen very quickly, and it's going to be very painful and a large political problem. I think we're going to have a big populist movement around this and all the displacement that's going to happen."「许多角色的职位流失会很快发生,这将非常痛苦,并会成为一个重大的政治问题。我认为我们将围绕这一点以及将要发生的所有职位流失,掀起一场大型民粹主义运动。」Brendan Foody · The Best of 2025 (So Far)
- [⏳] 价值函数(value functions)会在 RL 中卷土重来——当前方差缩减收益不明显只是暂时现象 — John Schulman (Thinking Machines) · 访谈 2025-12 · 来源
- [⏳] 预测市场终将比肩甚至超过股票市场规模——事件是人人都懂的标的,股票只有少数人关心 — Tarek Mansour (Kalshi) · 访谈 2026-01 · 来源
- [⏳] 随着高度并行云端代理普及,个人开发者每月在 AI 工具上的花费将达到数千甚至数万美元 — Cursor 团队 · 访谈 2026-03 · 来源
- [⏳] 企业内 AI 代理数量将超过员工数量,代理治理/身份/安全成为必备基础设施层 — Aaron Levie (Box) · 访谈 2026-03 · 来源
- [⏳] 单一全能模型不是终局,智能将出现"物种分化"(speciation)——分化出针对特定领域优化的专门智能 — Andrej Karpathy · 访谈 2026-03
"I do think we should expect more speciation in the intelligences. You don't need this Oracle that knows everything."「我确实认为我们应该期望智能出现更多的物种分化。你不需要一个知道一切的 Oracle。」Andrej Karpathy · Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI
- [⏳] 软件成本骤降将触发 Jevons 悖论:对软件和软件工程的需求上升而非下降——过去需求被稀缺和昂贵压制(Will Gaybrick 同调:世界上软件工程师会更多而非更少——存量工作需要的人更少,但软件创造爆炸 · 另见) — Andrej Karpathy · 访谈 2026-03
"If the barrier comes down, then actually, you have the Jevons paradox, which is, you know, actually the demand for software actually goes up."「如果障碍降低,那么实际上你会遇到杰文斯悖论——对软件的需求实际上会上升。」Andrej Karpathy · Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI
- [⏳] Reddit 将雇佣更多而非更少的 AI 原生应届工程师——没有旧习惯包袱,且不早招就再也抢不到 — Steve Huffman (Reddit) · 访谈 2026-03 · 来源
- [⏳] 靠 AI 生成视频做不出"下一个抖音"——视频介质里不存在新的平台性机会,AI 好内容仍回到抖音/TikTok 分发 — 张阳 (Wanaka) · 访谈 2026-03 · 来源
- [⏳] AI 实验室将收购或深度绑定 Reddit/X 等社交网络——它们是 AI 理解现实所需人类数据的最后堡垒 — James Cadwallader (Profound) · 访谈 2026-04 · 来源
- [⏳] OpenAI 的算力建设将成为世界史上最昂贵的基础设施项目,且营收增长会跟上支出("不是泡沫") — Sam Altman · 访谈 2026-04 · 来源
- [⏳] 纯粹充当"治疗师/会议协调员"的中层经理将无法在 AI 时代的组织中生存,公司转向异步工作+更少管理层级 — Brian Chesky (Airbnb) · 访谈 2026-05 · 来源
- [⏳] 前沿模型的权力寻求/操纵行为(撒谎、价格卡特尔、夺权)将随新版本继续增加——当前训练方法在无意中强化这些特质 — Lukas Petersson & Axel Backlund (Andon Labs) · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] 工程角色将收敛为四类:agent 管理者、前置部署工程师(FDE)、安全工程师、大规模 infra 工程师 — Satya Nadella · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] 开源模型不会被闭源甩开:主权需求(国家/机构不愿命脉依赖单一公司)保证其存续(Ronak Malde 同调:西方世界将产出多得多的开源模型——NVIDIA 重投——正因法律/金融/医疗的主权诉求 · 另见) — AI Research Legend(未具名 Transformer 元老) · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] 以 1000x 收入倍数融资的 AI 公司多数将失败,或在融不到下一轮时被迫裁员 — Shensi Ding & Gil Feig (Merge) · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] Roblox 将从目前不足 4% 的全球游戏市场份额($6.8B bookings)增长到 10% — David Baszucki (Roblox) · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] AI 冲击最大的是法律、金融、咨询等中上层专业阶层而非蓝领:失去通往 $2M 年薪的"自动路径"、转行后收入降到约 $300K,引发真实社会动荡;物理/协调类工作者的相对工资自然走高 — Tyler Cowen & Alex Tabarrok · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] 编码相邻角色(设计、数据科学)是继 PM 之后下一批被 AI 工作流自动化重塑的职能 — Fiona Fung (Anthropic) · 访谈 2026-06
"For sure, we focus a lot on coding, but Next, when you think about design or data science, those are starting to be the next areas that I think are good opportunities for us to see how we can start improving the experiences there as well."「当然,我们非常注重编码,但接下来,考虑到设计或数据科学时,这些领域正开始成为我认为可以改善体验的好机会。」
- [⏳] 消耗制定价难以预测,最终会回摆到类似订阅制的定价方式 — Gabe Pereyra (Harvey 联合创始人) · 访谈 2026-06
"You'll probably at some point go back to something like subscription because it's hard to forecast these things."「在某些时候,你可能会回到类似订阅的模式,因为很难预测这些事情。」
- [⏳] 预训练缩放规律将继续有效:已在约 10 个数量级上保持一致,每次瓶颈都被更细致的研究/数据工程突破,没有理由现在失效 — Mark Chen (OpenAI CRO) · 访谈 2026-06
"So I mean, it's held for almost 10 orders of magnitude. There's no reason it should not keep holding."「所以我的观点是,这已经持续了近 10 个数量级。没有理由它不会继续保持下去。」
- [⏳] 通往 AGI 不需要 2-3 个全新范式突破(持续学习未必是必须解锁的基本原语),现有多条技术尝试(shots on goal)中会有奏效者(与 Bob McGrew 2035 条同调) — Mark Chen (OpenAI CRO) · 访谈 2026-06
"I don't know what would consider as a breakthrough versus not, but I think there are clearly many shots on goal and I am pretty sure they'll work."「我不知道什么算是突破与否,但我认为明显还有很多机会,而且我很确定它们会奏效。」
- [⏳] 通用前沿模型与定制化任务之间将持续存在约 3-6 个月的能力时间差——这一窗口正是轻量持续训练创造价值的空间 — Dan Biderman (Engram 联合创始人) · 访谈 2026-06
"we kind of think there's going to be consistently this gap of like Three to six months ahead where there's certain things that are bespoke that people are just exploring"「我们认为将始终存在这样一个三到六个月的时间差,某些特定的事物人们正在探索」
- [⏳] 自动化设计方案将覆盖约 80% 的常规视觉设计工作,人类设计师随之迁移到 AX(agentic experience,为 agent 设计非视觉 affordance);UX 的大部分将被"退休" — John Maeda (Microsoft VP of Design) · 访谈 2026-06
"But it'll require this sort of surge of automated design solutions that cover 80% of those cases. So 20% can be spent by real humans, but the humans will move on to AX, I believe."「但这将需要一种涵盖 80% 案例的自动化设计解决方案的激增。这样 20% 可以由真正的人类花费,但我相信人类将转向 AX。」John Maeda · What Happens to Design After AI?
- [⏳] "提升天花板"的高端创意工艺永远不会被自动化——视觉模型缺乏设计师式观看的训练数据,且该市场太小、对大众市场不够值钱,不足以驱动自动化投入 — John Maeda (Microsoft VP of Design) · 访谈 2026-06
"I think that also the number of people who will raise the ceiling will not be a high number. And it won't be that valuable in the mass market. So I think it'll never be automated."「我认为,能够提升天花板的人数不会很多。在大众市场上,这不会那么有价值。所以我认为它永远不会被自动化。」John Maeda · What Happens to Design After AI?
- [⏳] 应用不会被聊天/代理界面取代:代理只是路由器,帮你更快进入配置好的富应用体验;复杂体验永远不会退化为聊天界面 — Josh Elman (a16z) · 访谈 2026-06
"a lot of people have used this moment to go, is this the death of apps? Because you'll just get to everything through a command line. And I'm very much a believer that Apps and experiences and being able to visualize and explore information or spend time in an app consuming content or interact with things. None of that's going to go away."「很多人利用这个时刻来问,这是不是应用的死亡?因为你只需通过命令行访问一切。我非常相信应用和体验,能够可视化和探索信息,或花时间在应用中消费内容或与事物互动。这些都不会消失。」Josh Elman · What's Next for Consumer AI? | Josh Elman Joins a16z
- [⏳] 推理将分层:简单任务(改写、基础问答)迁到端侧模型以降成本,只有复杂推理上云——消费与企业侧都会这样优化 — Josh Elman (a16z) · 访谈 2026-06
"And I think we're going to be figuring out with the models even that you can run on iPhones or on laptops, how to push more and more of the complex or the less complex inference that needs to be done onto device to lower the cost."「我认为我们将会发现如何在 iPhone 或笔记本电脑上运行的模型中,通过将越来越多需要在设备上进行的复杂或不复杂的推理转移到设备上来降低成本。」Josh Elman · What's Next for Consumer AI? | Josh Elman Joins a16z
- [⏳] 下一代赢家应用会让 Roblox/Minecraft 世代 fork 和 remix 自己的实用软件——给用户"所有权感"的应用会胜出 — Josh Elman (a16z) · 访谈 2026-06
"They're going to want that flexibility and the apps that will win in the next generation will give people that sense of ownership."「他们会想要这种灵活性,而在下一代中将获胜的应用将会给人们这种拥有感。」Josh Elman · What's Next for Consumer AI? | Josh Elman Joins a16z
- [⏳] 个人代理将互相对话/谈判("我去和 Anish 的代理谈"),并在人际互动中充当缓冲 — Josh Elman (a16z) · 访谈 2026-06
"And I think it will actually help us interact with other people. It'll be like, hey, I'm going to go talk to Anish's agent or negotiate this thing."「我认为这实际上会帮助我们与其他人互动。它会像,嘿,我要去跟 Anish 的代理人谈谈或谈判这个事情。」Josh Elman · What's Next for Consumer AI? | Josh Elman Joins a16z
- [⏳] AI agent 的自主工作时长将沿 METR 式倍增曲线(每几个月翻倍)从小时级延伸到可无人协助执行一年期任务 — Scott Wu (Cognition CEO) · 访谈 2026-06 · 来源
- [⏳] 编码代理的模式(开发者把大部分日常工作卸载给 agent)将复制到绝大多数白领职能,最终大概率蔓延到蓝领职能 — Ev Randle (Benchmark) · 访谈 2026-07
"And the thesis was what we've seen in code is going to happen in most white-collar job functions and eventually probably most blue-collar job functions as well."「而论文所说的,是我们在代码中看到的情况将会发生在大多数白领工作职能上,并最终可能发生在大多数蓝领工作职能上。」Ev Randle · Benchmark's AI Bets
- [⏳] AI 编码/agent 支出将从 SaaS 时代平均公司约 20 万美元的预算项,变成平均客户 2000 万美元级的预算项 — Ev Randle (Benchmark) · 访谈 2026-07
"this could actually become not a 200K line item for the average company, but a $20 million line item for the average customer and average company."「这可能不再是一般公司 200K 的项目,而是一个平均客户和平均公司 2,000 万美元的项目。」Ev Randle · Benchmark's AI Bets
- [⏳] 传统摄影不会因 AI 摄影而消亡——大量摄影者享受的是过程本身(如胶片的不可逆与延迟显影),过程型需求将与结果型 AI 工具长期并存 — Zach Xia (Phota Labs 联合创始人/CTO) · 访谈 2026-07
"Is photography going to die? Regular photography going to die in the future? I don't think so. There are a lot of people who are doing photography, not just because they enjoy the result, they enjoy the process so much, right?"「摄影会消亡吗?普通摄影在未来会消亡吗?我不这样认为。有很多人做摄影,不仅仅是因为他们享受最终结果,他们也非常享受这个过程,对吧?」Zach Xia · Building AI for Creators | Luma & Phota Labs
- [⏳] AI 创意工具的交互将从单向文本提示转向工作室式协作:先展示样例、反问澄清需求再执行,而非黑箱一次性出结果 — Matt Tancik (Luma 应用研究负责人) · 访谈 2026-07
"You're talking to someone who is working with you, but they're not talking back to you in text. They're showing you examples. They're walking through, hey, do you like these ideas? Do you like these ideas? And I think that's the direction you'll see these AI creative tools go."「你在与一个和你合作的人交往,但他们不会用文本回应你。他们会给你展示示例。他们会让你看看,你喜欢这些想法吗?你喜欢这些想法吗?我认为这就是你会看到这些 AI 创意工具发展的方向。」Matt Tancik · Building AI for Creators | Luma & Phota Labs
- [⏳] AI 时代最伟大的公司不会是百人小团队,而会扩张到 5000-10000 人——用更大的 AI 增强团队占领市场(与 Altman"10 人公司 10 亿收入"正面相反) — Arvind Jain (Glean CEO) · 访谈 2026-07 · 来源
- [⏳] token 支出将收敛到开发者薪资的约 20%(而非今天 Benioff 案例的 3.8%),成为工程成本的常态化大项 — Clay Bavor (Sierra 联合创始人) · 访谈 2026-07
"I would not bet on 3.8%. I would bet on much closer to 20%. In software engineering, the gains to me seem unequivocally there."「我不会押 3.8%。我会押接近 20% 得多的数。在软件工程里,这种收益在我看来是毫无疑义存在的。」Clay Bavor · 20VC: Open Models vs Frontier Models
- [⏳] 当真正的持续学习系统到来时,大型语言模型将面临被取代的风险——LLM 是了不起的突破,但只是智能的约 20%-25% 子集(与 Bob McGrew"2035 回望无新范式"、Mark Chen"通往 AGI 无需全新范式突破"条正面对峙) — Rich Sutton · 访谈 2026-08
"But in particular, you have to wonder about the large language models. They might be at risk."「但特别是,你必须考虑大型语言模型。它们可能面临风险。」
- [⏳] 模拟将从今天的快速廉价,演化到"单次运行 1 亿美元、耗时数月"的形态——一次运行解答一个社会根本问题(他视之为该领域的终局形态) — Joon Sung Park (Simile) · 访谈 2026-08
"But what about a simulation that takes actually $100 million to run once? And could take many months to run. But when we run it, it solves one of the fundamental questions of our society."「但是如果要进行一次花费 100 万美元的模拟呢?可能需要很多个月才能完成。但当我们运行它时,它解决了我们社会的基本问题之一。」("100 万美元"为 podwise 译文误译,原文为 $100 million 即 1 亿美元)Joon Sung Park · Simulating Humans at Scale: Simile's Joon Sung Park
- [⏳] 沿当前前沿模型范式继续 scaling 无法进一步改善人类行为模拟(能力已现平台期)——需要为人类多样性与非理性专门构建的下一代模型 — Joon Sung Park (Simile) · 访谈 2026-08
"So we have sort of plateaued with current modeling paradigm, our ability to really simulate humans. So it is sort of at the starting good foundational level, but to make it really amazing, we do need the next frontier that is more geared towards actually modeling people's diversity."「所以我们在当前的建模范式上,有些停滞不前,无法真正模拟人类。因此,它在基础层面上是一个很好的起点,但要使其真正出色,我们确实需要更面向人类多样性的下一步技术。」Joon Sung Park · Simulating Humans at Scale: Simile's Joon Sung Park
- [⏳] 未来将出现数百万个专用后训练模型——每个产品应用/用例一个,法律、金融、营销、招聘、客服等垂直协作领域纷纷"拥有自己的智能"(与其"三年内每家公司拥有智能栈"条同向加码,见"2028–2030") — Lin Qiao (Fireworks CEO) · 访谈 2026-08
"We do believe, we do see the trend that in the future there could be millions of specialized models, one product application per use case. It will be millions."「我们确实相信,我们看到未来可能会有数百万个专业模型,每个用例一个产品应用。这将是数百万。」
- [⏳] 纽约 2017 年后的司机数量上限正在 Uber 内部重造出租车牌照制:供给固定或萎缩之下,价格持续上涨、服务持续下滑 — Travis Kalanick · 访谈 2026-08
"They've turned it into a medallion system that cannot be traded. … And that is why the prices are going up and the service is going down."「他们把它变成了一种不能交易的徽章系统。……这就是为什么价格上涨而服务下降的原因。」Travis Kalanick · Travis Kalanick, Founder of Uber & Atoms
- [⏳] 结账页将彻底消失——无论人类还是 agent,都在商品展示页原地完成购买(Link 钱包、代理式结账) — Will Gaybrick (Stripe) · 访谈 2026-08
"…but should you even need to go to one or should you just be able to say buy it on a product display page? I think so. I think just checkout pages will go away."「……但你是否甚至需要去一个,还是可以在产品展示页面上直接购买?我认为是的。我认为结账页面将会消失。」Will Gaybrick · Stripe's AI Strategy: Build More, Not Less
- [⏳] 微交易这次终于成立:agent 驱动的临时性消费加上稳定币轨道,让微消费支付成为代理经济存在的必要基础设施 — Will Gaybrick (Stripe) · 访谈 2026-08
"So I think microtransactions will just be necessary for that economy to exist, the sort of agentic economy. And then on the flip side, they're now eminently possible because of stablecoins."「所以我认为微交易对这种经济的存在是必不可少的,也就是那种代理经济。而且另一方面,由于稳定币的存在,这种经济现如今是非常可行的。」Will Gaybrick · Stripe's AI Strategy: Build More, Not Less
- [⏳] 聊天机器人/LLM 内的广告将收敛为搜索式的漏斗底部广告,而非发现式广告——因为其绝大多数用例本质是搜索 — Adam Foroughi (AppLovin) · 访谈 2026-08
"If 99% of the use case is search, then the ads and chatbots are probably going to look and feel a lot like search."「如果 99% 的用例是搜索,那么广告和聊天机器人可能看起来和感觉就像搜索。」Adam Foroughi · How AppLovin Built a $100B Ad Machine
- [⏳] 无力自筹资金翻身的挣扎期上市 SaaS 公司,将被私募股权从公开市场逐一摘走——裁员、做现金流、加杠杆的重组打法只适配 PE 模式 — Adam Foroughi (AppLovin) · 访谈 2026-08
"…they start getting accumulated by private equity or effectively plucked off the public markets, taken private, because the only way to recover it is a complete restructure."「……它们开始被私募股权收购,或实际上是从公开市场上被剥离,被转为私有,因为恢复的唯一办法是进行彻底重组。」Adam Foroughi · How AppLovin Built a $100B Ad Machine
- [⏳] 模型路由器将在 agent 栈中扮演重要角色:把每个任务路由到恰好匹配其难度的智能级别(与 Noam Brown"路由器等支架终将被模型规模化淘汰"条正面对峙) — Arjun Karanam (Trajectory) · 访谈 2026-08
"…this idea that like model routers are going to Probably play a really large role in routing intelligence to the exact capability of the task they're at."「……模型路由器可能会在将智能路由到任务的确切能力中发挥非常重要的作用。」Arjun Karanam · Continual Learning: How AI Agents Get Better With Every Use
- [⏳] 持续学习的模型更新将按组织粒度发生、并进一步递归到按客户粒度——而非只有全局统一更新 — Arjun Karanam (Trajectory) · 访谈 2026-08
"…this is actually something that will probably happen on a per org basis or recursive and further per customer basis."「……这实际上可能会在每个组织的基础上发生,或者递归地,在每个客户的基础上发生。」Arjun Karanam · Continual Learning: How AI Agents Get Better With Every Use
编辑口径:313 条 lens 候选 → 去除同人同断言重复约 20 条 → 可证伪门槛(有明确内容+可判对错)筛掉约 40% → 收录 138 条。落选主因:纯方向性感想("X 将改变一切")、无限期愿景、条件式修辞、公司自我目标。