Snap的CEO刚刚告诉我们，他公司三分之二的新代码是由AI编写的。这对整个行业如何分配人才和资金的影响才刚刚开始显现。

AI系统即将开始构建自己。这意味着什么？

让我通过解释现代AI中最被误解的基本组件之一，来揭示Anthropic（Claude的创造者）用来向你收取更多费用的一个把戏。

有一件事是确定的。除非我们转向本地化，廉价AI的时代正在走向终结。雇佣人类可能真的又开始成为最便宜的选项了。

他们解雇了所有人，保持了成本，然后称之为颠覆。AI行业和企业如何正在摧毁自己的承诺。

关于编程语言已死的论调，和打孔卡一样古老。但为什么编程语言会存在？为什么它们比口头的自然语言更优越？又是什么让它们具有不朽的特性？

AI将每位员工转变为软件构建者，将每台电脑变成一个生产力倍增器。

新加坡用30年把自己从一个没有石油的小岛变成了全球第三大炼油中心。它能在AI时代复制这个奇迹吗？

扎克伯格搬了工位。布林组建了突击队。文布放弃了 CEO 头衔。驱使创始人重返终端的，是比怀旧更深层次的东西。

大多数有声望的机构估计，前沿AI实验室将在2026年耗尽互联网上可用的高质量人类创作文本的全球供应量。

随着内容的激增，现在比以往任何时候都更难从噪音中找到好东西。瓶颈已经从创造转移到了发现。

本文面向那些正在构建职业生涯的数据科学家、设计系统架构的ML工程师，以及决定投资方向的商业领袖。

用户可能会试用一个模型然后说"这个模型太糟糕了"，而实际上它是被提供商削弱过的。这会损害模型的声誉，也意味着人们将无法再信任基准测试分数。

无人能逃脱这个致命陷阱

下一个互联网不会围绕你打开的应用构建。它将围绕AI智能体构建，这些智能体可以规划、执行、沟通，并在你的工具之间协同工作……

上下文学习（ICL）对于答案或答案片段已经存在于某处的问题是足够的。但对于需要真正发现的问题（如新数学）、对抗性场景（如安全），或者知识过于隐晦而无法用语言表达的情况，有一个强有力的论点是，模型需要一种在部署后将知识和经验直接更新到参数中的方法。

科技领域的顶级思想家对2026年进行了展望。今年的贡献者来自 Applied Intuition、Instacart 和 NVIDIA 等公司的创始人，Canva 和 OpenAI 等公司的领导者，以及 a16z、Emergence 和 USV 等公司的风险投资家。

对我来说，一个重要的时刻出现在最近，当我意识到IDE不再是我工作流的中心。Claude Code、Beads、Gas Town、GStack和规格驱动开发教会我关于IDE之后的软件开发。

在GDC 2026上，我们对过去几年中已上线、扩展、成功，有时甚至惊人地失败的AI原生游戏进行了分析。