在所有人都追求“结构化”“可解释”的时代，Figma Config 2025 的这场演讲却反着来：不要给图层命名，拥抱混乱，慢下来创作。更意外的是，这套设计哲学，对今天的 AI 从业者反而极具杀伤力。
在 Figma Config 2025 的舞台上，Kevin Twohy 抛出了一个让无数 AI 从业者不舒服的观点：规模化正在系统性地杀死创造力。真正改变产品命运的灵感，往往只发生在 3–7 人的小团队里。这不仅是设计经验，更是对当下 AI 组织方式的一次警告。
在 Figma Config 2025 的舞台上，Y Combinator 总裁 Garry Tan 抛出一个让全场安静下来的判断：2025 年不是渐进式创新，而是一次“整体 10 倍加速”。更反直觉的是，真正被颠覆的不是技术本身，而是创业速度、组织方式和“护城河”的定义。
在 Figma Config 2025 的舞台上，Linear 联合创始人 Karri Saarinen 抛出一个反直觉观点：质量不是流程的自然产物，而是一次次“反效率”的选择。当整个软件行业被指标、速度和规模裹挟，他用制造业、软件史和自身创业经历，解释为什么真正稀缺的不是技术，而是对质量的执念。
在这场与红杉资本的对谈中，Sam Altman没有炫耀具体产品，而是反复讨论一个更难的问题：如果AI要成为你生活中的“核心订阅”，它究竟该解决什么，以及为什么这件事远比想象中困难。
在这场对谈中，Google首席科学家Jeff Dean并未沉浸于短期的模型竞赛，而是从AI智能体、硬件演进与计算本质出发，解释为什么当下是一个关键转折点，以及真正决定AI长期价值的因素是什么。
在这场现场演示中，Listen Labs创始人Florian Juengermann展示了一种全新的AI客户研究方式：AI不仅能自动设计研究、与成千上万用户对话，还能直接生成洞察和PPT。这不仅是效率提升，更是对“客户研究”工作方式的重构。
这篇文章通过一次“飞机上的紧急病例”真实演示，讲述医疗搜索平台Open Evidence如何把分散在文献与医生经验中的知识，转化为可信、可执行的临床决策支持，并分享其对医疗AI下一阶段的独特判断。
这场来自 Sequoia AI Ascent 的圆桌讨论，没有给出简单的“开源或闭源谁会赢”的答案，而是通过 DeepSeek 的意外走红、Llama 4 的评估争议，以及对模型格局的定量判断，勾勒出未来 AI 生态更真实的走向。
在Figma Config 2025的舞台上，Ebi Atawodi讲了一件反直觉的事：当你越想用产品经理的方法“讲清楚”，故事反而越无力；而当她转向电影导演的叙事方式，AI、产品、文化突然连成了一条线。这不是情怀演讲，而是一套正在改变创作与产品的底层逻辑。