在AFAC2025金融智能创新大赛的圆桌对话《临界2025：AI时代青年定义浪潮的破局点》中，多位专家围绕AI同质化竞争与“内卷”现象展开了深入探讨。姚权铭副教授指出，当前AI技术发展推动了跨界融合，加剧了科研竞争，但也促使研究者重新审视科研的本质——不应仅以发表顶刊本文为目标，而应聚焦于技术在未来能否产生深远的应用价值。他结合自身经历谈到，大模型技术的兴起使得传统定制化、小作坊式的模型开发模式被标准化平台替代，这一转变要求博士生不仅关注本文数量，更应重视解决核心技术问题，并着眼于超越短期商业周期的长远技术突破。
李亚洲从媒体观察角度提出，人工智能的发展本质上是一个“内卷式创新”的过程。早期深度学习技术虽具突破性，但应用场景有限；随着大模型技术的成熟，AI的通用性和解决问题的能力显著提升，这种进步倒逼行业持续跟进并推动创新。他认为，这种“内卷”并非全然消极，反而在某种程度上推动了技术迭代与应用拓展。
李晖则从商业实践层面强调，AI究竟是提升生产力还是加剧内卷，取决于能否在平台化趋势中找到不可复制的差异化优势。他回顾了移动互联网和AI两个创业周期，指出当前AI创业呈现出年轻化、技术创业转向流量创业的特征。许多创业项目优先通过宣传吸引流量与投资，而非深耕技术，这一变化反映了行业竞争逻辑的演变。
在人才需求方面，EeleeLua指出，企业成功不仅依赖技术或创始人，更需要具备批判性思维、跨领域执行力和市场洞察力的创业型人才。她特别强调，在AI普及的背景下，软技能的重要性日益凸显，企业更关注候选人的独特优势。她将关键人才分为三类：技术底座构建者、生态链接与问题解决者，以及高纬度人机互动实践者，这三类角色共同支撑AI生态的健康发展。
姚权铭进一步补充了高校人才培养的视角，认为科研人才可分为两类：一类是深度研究型，专注于基础理论问题，适合学术道路；另一类是实践导向型，擅长编程、批判性思考及快速应用落地，这类人才更适应产业界的创新需求。这种分类反映了教育与产业在AI时代对人才多元化能力的共同期待。
尽管AI同质化竞争加剧了“内卷”，但多位专家认为，这一现象也催生了更深层次的创新思考与实践转型，推动科研、创业与人才发展向更具可持续性和价值导向的方向演进。
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