最近AI圈子真是冰火两重天。一边是Anthropic的联合创始人Jack Clark在那儿吹2028年RSI递归自我改进要成真,AI要自己造ASI了;另一边呢,联想搞了个大模型预测世界杯,结果遇到平局就抓瞎,20场才中11个。说白了,大模型在处理高度不确定性的博弈场景时,还是个算力过剩的算命先生。咱们搞工程的,别被这种宏大叙事带偏了节奏,得看它到底能解决什么真问题。
其实从商业动向来看,大家已经开始算ROI了。中国移动搞了个Token办公室,这信号很明确,大厂内部已经开始把Token当水电气一样做资源调拨和结算了。以前各部门各管一摊调GPU,现在按Token流转来打通,这是工程管理走向成熟的标志。再看沃尔玛,人家不跟你玩虚的,直接把5000家线下门店变成AI基础设施搞代理式购物。传统巨头只要不犯蠢,手里的物理资产就是护城河,初创公司想靠套个GPT壳去颠覆人家,纯属想多了。金融AI也是,想拿AI去预测大盘割韭菜?监管的一票否决权分分钟教你做人。合规才是最大的护城河,别拿用户的结婚钱去测试模型的幻觉。
对咱们普通开发者来说,别整天盯着那些千亿参数的榜单。你看HN上老外都在夸Qwen 3.6 27B是本地开发的sweet spot,这就对了。能在本地跑、能真正解决代码补全和文档处理的模型才是好模型。百度那个Unlimited OCR在HF上刷榜,也是同理,OCR这种脏活累活做好了,比什么通用大模型更有商业价值。OpenAI Codex负责人说得挺透彻,现在代码实现成本趋近于零,做产品的顺序反过来了,审美和判断力才是稀缺资源。以后大家拼的不是谁能把代码敲出来,而是谁知道该做什么、怎么做才好用。所以,别焦虑什么ASI降临,把手头的Agent工作流理顺,把Token成本降下来,比啥都强。