黄胖胖引入了TRIZ的创新周期理论："TRIZ描述了创新的四个阶段：机械化、自动化、信息化和智能化。当系统达到当前阶段极限，必须转向下一阶段。软件行业已经处于信息化巅峰，正尝试向智能化过渡，但面临根本性瓶颈。"
他展示了AI领域的具体困境："训练GPT-5的单次成本据估计达6.3亿美元，相当于Twitter全年营收的128%。这种经济模型与TRIZ预测的'系统复杂性极限'吻合——每一代创新的成本呈指数级增长，最终达到经济可行性边界。"
黄胖胖分析了科技行业面临的TRIZ"系统完备性"问题："成熟技术系统需要同时满足六个条件：引擎、传输、工作单元、控制系统、接口和能源供应。当前AI面临的最大瓶颈是能源和控制——谷歌丹麦数据中心因电价上涨400%被迫转移算力；OpenAI董事会叫停GPT-6训练反映了控制系统不足。这些都是TRIZ预测的系统不完备症状。"
他进一步引用了TRIZ发明家阿奇舒勒的"创新三阶段论"："第一阶段靠试错（效率约0.32%）；第二阶段靠知识迁移（效率约4.5%）；第三阶段靠系统方法（效率约28%）。当前科技创新普遍停留在第二阶段，这解释了为什么研发投入回报率持续下降——我们需要系统性创新方法的范式转换。"
反方辩手提出，技术创新具有不可预测性，历史上充满颠覆性突破。
黄胖胖从容回应："TRIZ的最大贡献是发现创新并非随机，而是遵循可预测规律。历史上的'突破'往往是多条技术路线竞争的结果，而非凭空出现。例如，深度学习被视为突破，但实际上是神经网络理论（1940年代）、反向传播算法（1970年代）和计算能力提升（2000年代）三条路径融合的结果。"
他展示了TRIZ的"进化树"模型："创新不是随机跳跃，而是沿着确定性路径演进。看GPU的发展历程：从图形加速→通用计算→AI加速，每一步都遵循TRIZ预测的'专用化'路径。同样，AI发展也有其内在规律，不可能任意加速。"
黄胖胖转向TRIZ的"创新组织模式"分析："TRIZ研究发现，创新组织也遵循生命周期。初创企业以颠覆性创新为主导；中型企业平衡突破与优化；大型成熟企业则主要进行渐进式改良。看当前科技巨头的表现，完全符合这一规律——Google从2011年至今未成功孵化任何10亿用户级产品，因为组织规模与破坏性创新能力成反比。"
他分析了科技公司结构变化的TRIZ解释："TRIZ提出'管理层级最小化'原则，预测组织会不断优化层级结构。Meta在2023年的'效率年'裁撤多层中层管理，将决策层级从8层减至5层。这不是单纯的成本削减，而是TRIZ预测的组织演化必然结果。"
黄胖胖引入了TRIZ的"创新阻力"概念："每项创新都面临心理惯性、组织惯性和技术惯性三重阻力。随着系统成熟，这些阻力增强。例如，iOS和Android的界面设计十年来几乎未有本质变化，因为用户习惯形成的惯性阻力过大。这解释了为什么成熟技术领域创新越来越难——不是创意不足，而是系统阻力增加。"
他分析了开源创新的TRIZ视角："开源曾是软件创新的重要引擎，但现在面临TRIZ预测的'资源枯竭'问题。Red Hat裁撤CentOS团队，MongoDB将开源许可证替换为SSPL（被欧盟认定为'变相闭源'）。这反映了系统演化后期的典型特征——资源从探索转向利用。"
黄胖胖引用TRIZ专家的研究："卡尔森（Carlson）教授发现，创新存在从激进到渐进的钟摆摆动。我们经历了2010-2020年的激进创新期，现在正回归到渐进优化期。这不是创新停滞，而是TRIZ预测的创新节奏自然调整。"
他总结道："TRIZ理论为我们提供了理解科技产业黄金时代终结的系统框架。从技术S曲线、矛盾分析到组织演化规律，所有证据都表明，我们正经历的不是简单的市场波动，而是TRIZ预测的系统演化必然阶段——从快速增长期过渡到成熟优化期。"
黄胖胖最后引用了阿奇舒勒的一句话："'创新者的悲剧不是想象力不足，而是被现有系统约束过深。'科技行业当前的困境，正是被自身成功创造的系统所约束，需要彻底的范式重构才能开启下一轮增长周期。"
第七轮辩论结束后，评委席上的创新管理专家频频点头。黄胖胖不仅准确运用了TRIZ的核心理论，还将其与科技行业的现实案例紧密结合，展示了技术和组织系统演化如何从内部推动了科技黄金时代的终结。
反方团队虽然仍坚持技术创新的潜力，但他们的论点越来越缺乏系统性和数据支持。评委们注意到，反方的反驳从理论反驳转向了情感诉求，这本身就说明黄胖胖的理论体系已经形成了难以撼动的优势。
会场气氛已经明显倾向正方，许多观众开始接受科技产业黄金时代已经终结的观点。一位风投合伙人低声对同事说："我们需要重新评估投资组合，黄胖胖的TRIZ分析太有说服力了。"
黄胖胖则默默地收拾着资料，为最后一轮辩论做准备。他计划在终章中将前七轮的所有理论整合起来，构建一个完整的关于科技产业演化的元理论，彻底为这场辩论画上完美的句号。