解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否把“技术趋势”当成可量化、可拆解的输入变量，而非玄学口号；
2. 你是否能把宏观技术演进映射到微观产品路线图的具体节点（数据、算法、场景、成本、合规）；
3. 当颠覆点越过阈值时，你是否有“事前设计好的触发器”快速调转船头，而不是等老板拍桌子。

在国内语境下，还要额外证明你熟悉政策红线（算法备案、数据出境、生成式AI监管办法）和本土算力供应链（国产化GPU、云厂商配额、大模型牌照），否则预判就是纸上谈兵。

知识点

1. 技术成熟度曲线（Gartner）与“跨越鸿沟”模型：判断AGI技术处于“期望膨胀”还是“生产力平台期”。
2. 算法性能-成本函数：用“单位任务成本=（训练成本摊销+推理成本）÷任务准确率”量化技术拐点。
3. 数据飞轮密度：国内用户规模×标注成本×合规可用比例，决定能否复现海外AGI效果。
4. 政策阈值：生成式AI服务管理办法第6条“大模型上线需安全评估”，把技术可用性切分为“实验室可用”与“牌照可用”。
5. 路线图对冲工具：双轨制Roadmap（A轨延续当前技术栈，B轨预设技术跳跃触发条件），并预留≥15%研发预算作为“技术突变准备金”。
6. 国产算力天花板：A100/A800禁售后，训练集群≥1024卡即触发“国产化替代”临界点，需提前锁定华为昇腾或海光DCU配额。

答案

“预判AGI对路线图的颠覆，我把它拆成四步量化动作，并给公司留好政策安全垫。

第一步，建立技术-成本监控面板。把AGI拆成三个可观测指标：
① 单任务成本≤现有方案1/3且≥95%准确率；
② 国产算力供应链可支撑≥100B参数模型训练；
③ 监管给出“生成式AI牌照”批量发放信号。
当三者同时满足，即触发路线图B轨。

第二步，用场景倒算数据缺口。以我们电商智能客服为例，当前意图识别准确率92%，AGI若要在同一成本下提升到98%，需要新增≥2000万轮多轮对话数据，其中涉敏数据≤5%才能通过合规审核。我已让数据团队提前半年启动“脱敏+合成数据”并行方案，把缺口压缩到500万轮，确保一旦技术拐点出现，数据飞轮可在4周内补齐。

第三步，预设政策红线。AGI上线前必须完成“算法备案+安全评估”双证。我在Q3路线图里预留了8周窗口，并提前与内部法务、外部测评机构（中国信通院）对接，把评估报告模板拆成12项可自检指标，避免技术ready却被监管卡住。

第四步，财务对冲。董事会已批准15%研发预算作为‘技术突变准备金’，锁在托管账户，只有CTO+我双签才能释放，确保真正颠覆来临时，48小时内可启动B轨，而不是重新申请预算。

总结：AGI不是黑箱，它对我的路线图是否颠覆，取决于成本、数据、算力、牌照四条曲线是否同时越界。我把越界条件写成了可量化的触发器，并配套了数据、合规、资金的三重安全垫，保证公司既能提前卡位，又不会在技术噪音里过度自嗨。”

拓展思考

1. 如果下一次技术趋势不是AGI，而是“世界模型+机器人”，如何把同样的四步框架迁移到硬件-软件协同场景？
2. 当公司同时布局B端和C端，B端客户要求私有化部署，C端要求低延迟SaaS，如何在同一张路线图里给两个市场设计不同的“技术拐点触发器”？
3. 国产化算力迭代速度可能滞后海外1-2代，如果政策进一步收紧，触发条件里“国产算力可用”权重升高，你会如何重新校准成本函数，甚至考虑用“小模型+MOE”曲线救国？