根据推特用户God of Prompt发布的信息，麻省理工学院（MIT）通过一项包含1,900名参与者的对照实验发现，升级AI模型仅能带来一半的性能提升，另一半则取决于提示词的设计方式（来源：God of Prompt，Twitter，2026年1月23日）。这一研究结果打破了“只需用更强模型即可获得最佳结果”的行业观点。对于企业来说，提示工程成为AI落地和优化的新关键；投资于提示工程工具和专业培训，将为企业带来更高的AI投资回报和市场竞争力。

根据The Rundown AI报道，麻省理工学院研究显示，目前人工智能已能胜任12%的工作任务，为企业自动化和提升生产力带来新机遇（来源：tech.therundown.ai）。此外，阿里巴巴最新发布的AI智能眼镜，有望在全球AI可穿戴设备市场与Meta竞争，推动技术创新（来源：tech.therundown.ai）。同时，苹果凭借其在移动AI功能上的持续投入，有望超越三星成为全球智能手机市场的领导者（来源：tech.therundown.ai）。这些动态反映出AI产品和应用的加速发展，为自动化、可穿戴设备和移动AI集成带来巨大商业机会。