Tony Jolliffe BBC
因此，2026年AI硬件的集体爆发，某种程度上是必然，在模型竞赛陷入内卷，软件变现遭遇瓶颈，资本寻求确定性出口时，硬件成为了那个能同时承载技术幻想、商业收入与竞争壁垒的终极载体。
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从路径上看，前面提到现在智能体规模化应用集中在编程和工作流自动化方面，随着机器智能深度理解水平的提升，可以预期智能体的应用会不断拓展边界，能承担更抽象、复杂的任务，更多的自主规划和决策，来把人类的意图转化为结果。当然，突破不等于抛弃工作流。在企业高风险场景里，工作流/权限/审计会变成“护栏”，用来限制智能体的行动空间，以确保应用的安全。在相当长的时间内，人类的审批、审计在智能体工作的闭环中可能都是不可缺少的。
这个时候，就会引导她，要是想跟别的小朋友玩，就去问：「我可以跟你一起玩吗？」。如果你不想跟别的小朋友玩，你就说：「我想自己玩」。
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