AI里程碑
精选推动 AI 发展、影响产业方向的重要文章与研究报告人工智能的发展，既需要关注技术突破，也需要理解企业如何应用、商业模式如何变化，以及人如何与智能体共同工作。本栏目从专家与机构的原始材料出发，分享高博士的研读心得与实践思考，帮助朋友们建立判断、连接实践。
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AI is changing work. Now it has to change the organization AI正在改变工作，现在必须改变组织
员工用AI完成任务更快，不意味着企业自然获得更高利润——把讨论推进到组织层面：围绕业务结果安排人和智能体。
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The state of AI in 2026: On the road to ROI 2026年AI现状：通向投资回报之路
通过企业调查观察AI采用、个人生产力、经营收益与成本压力，帮助区分「用了AI」与「创造了价值」。
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How agents are transforming work 智能体如何改变工作
观察Codex如何从编程走向法律、招聘、财务等工作，以及用户如何委托时间更长、结构更复杂的任务。
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Dr. Eric Schmidt: The Future of Technology at 300 施密特谈技术未来：AI与中美竞争
与2024年斯坦福谈话对照，观察同一位产业人士如何调整对中美AI竞争、开源扩散、软件工程与能源资本的判断。
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The 2026 AI Index Report 2026人工智能指数报告
汇集技术、经济与社会多维度材料的年度报告，适合建立可查证的AI发展图景，用数据校验对趋势的直觉。
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Services: The New Software 服务：新的软件
AI企业从出售辅助工具走向直接完成工作、交付结果——客户需要的是智能体，还是经过核验的研究、诊断和经营成果？
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The Age of AI — Eric Schmidt 斯坦福课堂对谈 施密特谈AI时代：智能体、算力与中美竞争
把长上下文、智能体和文本到行动放在同一幅未来图景里，与2026年谈话配对研读：哪些预判得到支持，哪些发生变化。
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配对研读：施密特 2024 与 2026
建议先读 2024 年斯坦福课堂对谈，再看 2026 年 SCSP 对谈，分别记录技术路线、竞争判断和证据变化。这里能确认的是他的表述发生调整；是否代表真实技术差距变化，仍需模型评测、成本、采用和产业数据交叉验证。
如何使用这份推荐目录
每篇先读官方介绍或摘要，再选择最有价值的部分精读。记录三项收获：原作者提出了什么，证据支持到什么程度，对自己的实践有什么启发。
对企业经营，可追问 AI 是否改变处理量、质量、交付周期与净成本；对投资研究，可追问价值创造与价值获得是否发生在同一家公司；对个人学习，可选择一个小任务验证方法，留下结果与改进记录。
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