在人工智能时代，不能简单地认为就是看谁把 AI 软件用得更熟练。
一方面，AI 时代不再需要囤积信息和单纯“记住”知识，关键在于是否懂得提问以及能否有效地利用 AI 技术获取和处理信息。个体在获取知识方面的差异体现在是否掌握利用 AI 技术的能力及运用的熟练程度，能高效利用技术的个体将更快获取所需信息和知识从而占据优势。
另一方面，知识内化的差异也很重要，这不仅仅是获取信息和知识的效率问题，更关键的是将这些信息和知识内化、转化为智慧的能力。AI 技术在个性化学习、数据分析和知识管理方面的应用可提高这一过程的效率，个体对这些工具的利用会直接影响从知识到智慧的转化速度和质量。
此外，随着大语言模型规模的增加，在单一技能上的熟练度会提高，并且能够同时使用多个技能。模型能执行概括和创造性的任务，截至 2023 年，AI 在大部分任务中的表现已超越人类能力，目前人类只有在复杂的认知任务上还有部分优势，但预计这种优势在 2025 年将消失。
同时，在应用方面，拥有庞大客户群的上一代软件或服务公司把基础模型整合到业务流程中具有巨大优势，创新公司也不断涌现，核心在于如何看待和使用基础模型，而非简单封装，这些模型如同智能时代的操作系统，需要在上面构建原生应用程序。
