黃胖胖引入了TRIZ的創新周期理論："TRIZ描述了創新的四個階段：機械化、自動化、信息化和智能化。當系統達到當前階段極限，必須轉向下一階段。軟件行業已經處于信息化巅峰，正嘗試向智能化過渡，但面臨根本性瓶頸。"
他展示了AI領域的具體困境："訓練GPT-5的單次成本據估計達6.3億美元，相當于Twitter全年營收的128%。這種經濟模型與TRIZ預測的'系統複雜性極限'吻合——每一代創新的成本呈指數級增長，最終達到經濟可行性邊界。"
黃胖胖分析了科技行業面臨的TRIZ"系統完備性"問題："成熟技術系統需要同時滿足六個條件：引擎、傳輸、工作單元、控制系統、接口和能源供應。當前AI面臨的最大瓶頸是能源和控制——谷歌丹麥數據中心因電價上漲400%被迫轉移算力；OpenAI董事會叫停GPT-6訓練反映了控制系統不足。這些都是TRIZ預測的系統不完備症狀。"
他進一步引用了TRIZ發明家阿奇舒勒的"創新三階段論"："第一階段靠試錯（效率約0.32%）；第二階段靠知識遷移（效率約4.5%）；第三階段靠系統方法（效率約28%）。當前科技創新普遍停留在第二階段，這解釋了為什麼研發投入回報率持續下降——我們需要系統性創新方法的範式轉換。"
反方辯手提出，技術創新具有不可預測性，曆史上充滿颠覆性突破。
黃胖胖從容回應："TRIZ的最大貢獻是發現創新并非随機，而是遵循可預測規律。曆史上的'突破'往往是多條技術路線競争的結果，而非憑空出現。例如，深度學習被視為突破，但實際上是神經網絡理論（1940年代）、反向傳播算法（1970年代）和計算能力提升（2000年代）三條路徑融合的結果。"
他展示了TRIZ的"進化樹"模型："創新不是随機跳躍，而是沿着确定性路徑演進。看GPU的發展曆程：從圖形加速→通用計算→AI加速，每一步都遵循TRIZ預測的'專用化'路徑。同樣，AI發展也有其内在規律，不可能任意加速。"
黃胖胖轉向TRIZ的"創新組織模式"分析："TRIZ研究發現，創新組織也遵循生命周期。初創企業以颠覆性創新為主導；中型企業平衡突破與優化；大型成熟企業則主要進行漸進式改良。看當前科技巨頭的表現，完全符合這一規律——Google從2011年至今未成功孵化任何10億用戶級産品，因為組織規模與破壞性創新能力成反比。"
他分析了科技公司結構變化的TRIZ解釋："TRIZ提出'管理層級最小化'原則，預測組織會不斷優化層級結構。Meta在2023年的'效率年'裁撤多層中層管理，将決策層級從8層減至5層。這不是單純的成本削減，而是TRIZ預測的組織演化必然結果。"
黃胖胖引入了TRIZ的"創新阻力"概念："每項創新都面臨心理慣性、組織慣性和技術慣性三重阻力。随着系統成熟，這些阻力增強。例如，iOS和Android的界面設計十年來幾乎未有本質變化，因為用戶習慣形成的慣性阻力過大。這解釋了為什麼成熟技術領域創新越來越難——不是創意不足，而是系統阻力增加。"
他分析了開源創新的TRIZ視角："開源曾是軟件創新的重要引擎，但現在面臨TRIZ預測的'資源枯竭'問題。Red Hat裁撤CentOS團隊，MongoDB将開源許可證替換為SSPL（被歐盟認定為'變相閉源'）。這反映了系統演化後期的典型特征——資源從探索轉向利用。"
黃胖胖引用TRIZ專家的研究："卡爾森（Carlson）教授發現，創新存在從激進到漸進的鐘擺擺動。我們經曆了2010-2020年的激進創新期，現在正回歸到漸進優化期。這不是創新停滞，而是TRIZ預測的創新節奏自然調整。"
他總結道："TRIZ理論為我們提供了理解科技産業黃金時代終結的系統框架。從技術S曲線、矛盾分析到組織演化規律，所有證據都表明，我們正經曆的不是簡單的市場波動，而是TRIZ預測的系統演化必然階段——從快速增長期過渡到成熟優化期。"
黃胖胖最後引用了阿奇舒勒的一句話："'創新者的悲劇不是想象力不足，而是被現有系統約束過深。'科技行業當前的困境，正是被自身成功創造的系統所約束，需要徹底的範式重構才能開啟下一輪增長周期。"
第七輪辯論結束後，評委席上的創新管理專家頻頻點頭。黃胖胖不僅準确運用了TRIZ的核心理論，還将其與科技行業的現實案例緊密結合，展示了技術和組織系統演化如何從内部推動了科技黃金時代的終結。
反方團隊雖然仍堅持技術創新的潛力，但他們的論點越來越缺乏系統性和數據支持。評委們注意到，反方的反駁從理論反駁轉向了情感訴求，這本身就說明黃胖胖的理論體系已經形成了難以撼動的優勢。
會場氣氛已經明顯傾向正方，許多觀衆開始接受科技産業黃金時代已經終結的觀點。一位風投合夥人低聲對同事說："我們需要重新評估投資組合，黃胖胖的TRIZ分析太有說服力了。"
黃胖胖則默默地收拾着資料，為最後一輪辯論做準備。他計劃在終章中将前七輪的所有理論整合起來，構建一個完整的關于科技産業演化的元理論，徹底為這場辯論畫上完美的句号。