斯坦福大学的ACE框架通过动态、增量地管理“知识剧本”使AI无需重训或微调即可自我改进，将AI能力的核心从参数转移到上下文质量。这一创新使小模型能媲美甚至超越大型模型，大幅降低AI应用成本和门槛，预示着AI产业将从“参数竞赛”转向“上下文工程”与Agent自主进化的新时代，深刻影响AI的研发、商业模式和伦理治理。

“强化学习之父”理查德·萨顿预言，AI将从依赖人类数据的“数据时代”过渡到以持续学习和元学习为核心的“经验时代”，实现真正的智能进化。他批判了对AI的夸大恐惧，倡导去中心化协作作为人类与AI共荣的关键，并从宇宙视角将人类定义为开启“设计时代”的催化剂。这一洞察预示着AI技术、商业模式和社会结构将迎来深层变革，催生新的智能资本与协作范式。

当前AGI发展面临的核心挑战是AI模型缺乏人类般的持续学习和在工作中积累经验的能力，这限制了其在短期内全面替代白领工作。然而，一旦此“持续学习”瓶颈被突破，预计在未来十年内，AI将能实现爆发式增长并渗透至各经济领域，彻底改变劳动力结构和产业生态，要求我们提前应对其带来的技术、商业和社会深层变革。