AI发展三个阶段，第一阶段是基础设施建设基本形成。随着大模型能力持续提升，智能开始以统一的方式被调用，即可以通过API，以Token词元作为基本计量单位，并在调用过程中持续创造价值。黄仁勋提出token factory的概念，未来的数据中心本质上是在生产Token，就像工业时代的炼油厂持续输出能源一样。Token成为统一的能力单位。当人工智能同时有可计量、可组合、可规模化使用三个特征时，便具备了基础设施的性质。智力成为了一种社会化的生产能力，如同水力、电力和云计算一样。

第二阶段是智能体大爆发。第一阶段的AI是以对话为核心的交互方式作为重要入口，用户通过自然语言表达需求，系统生成回应，这一阶段解决的知识层面的问题。当AI系统需要完成真实任务时，需要具备三类能力：理解目标并拆解任务、调用外部能力和资源、在执行过程中根据反馈不断调整路径。这更接近于一个自主行动的系统，智能体。AI不再只是知识生成的工具，而是参与工作流程执行的协作者。不同场景、不同任务、不同细分需求，能催生出大量的不同的智能体。目前，绝大多数的智能体主要停留在局部任务层，随着智能体进一步深入企业工作流，形成智能体网络，复杂性会迅速呈指数级上升，这会改变未来产业竞争的重点。未来不会缺智能体，真正稀缺的将是谁能够有效组织大量持续运行的智能体网络。

第三阶段，AI OS的出现。在第二阶段，智能体涌现，找到合适的智能体是关键。第三阶段解决的问题是人们不需要再以浏览搜索寻找智能体，而是直接表达需求，系统自己拆解任务，调度智能体，完成任务。当调度逐步从局部能力发展为更广泛的任务组织方式时，产生系统级结构，即AI OS任务操作系统的出现。

真实世界恐怕比预测的更加复杂，但有一点是确定的，AI开始进入组织认知层，智能体系统不只是支持工作，还会越来越深地参与任务拆解、信息组织、能力协同、动态调整、长周期执行等。未来企业之间的差距很可能是谁真正形成了AI原生的任务系统。也就是说，不是在旧系统上加AI，而是围绕AI重新组织任务本身。谁能更有效地组织大量持续运营的智能系统，谁就更有可能形成下一阶段的竞争优势。

阅读，《智能：AI时代的商业、组织与战略的本质》。