四川
OpenAI搞出個千億美金的“循環交易”，一下子把“AI泡沫論”推上熱搜，有人說這錢跟擊鼓傳花似的，也有人覺得這是行業要起飛的信號。
緊接著幾家模型公司的估值嗖嗖往上漲，隨隨便便就到了數千億美金，看著都讓人眼暈。
不光是錢的事兒，技術也沒閑著。
Gemini3和GPT5.2這些新版本一出來，能力又上了個臺階，寫代碼、做分析比以前更溜了。
有意思的是，中國團隊在開源領域一直沒掉隊，不少模型代碼一放出來，全球開發者都跟著用，這點確實得給個贊。
AI這東西發展起來真沒什么規律可言。
不像手機更新換代，一年一個樣那么均勻。
你看ScalingLaw這事兒，按理說模型大到一定程度能力增長該慢下來了吧？結果到現在還沒看出收斂的意思，反而越跑越快。
經濟活動規模也跟著水漲船高，以前哪見過這么多錢扎堆往一個領域砸？
馬斯克前陣子又放話了，說以后是“全民高收入”時代，AI把活兒都干了，大家躺著賺錢。
黃仁勛更直接，說AI能把全球GDP推到500萬億美元，還整出“AI工廠”“數字員工”這些新詞兒。
聽著挺美好，但這里面到底有多少真東西，多少是暢想，估計誰也說不準。
今天就借著這股熱乎勁兒，跟大伙兒聊聊AI經濟里最關鍵的四十個問題。
不是要給個標準答案，就是想搭個框架，幫大家看清楚這波AI浪潮到底在折騰啥，機會在哪兒，坑又在哪兒。
Transformer架構算是這波AI熱的功臣，大語言模型基本都靠它撐著。
但現在圈內人都在琢磨一個事兒，ScalingLaw這東西到底會不會收斂？簡單說就是，模型規模、數據量一直漲，AI能力是不是能無限變強？
有人覺得總有個頭，就像人腦子再聰明也有極限，也有人賭它能一直突破，畢竟現在還沒看到天花板。
本來想看看下一個能替代Transformer的架構在哪兒，結果逛了一圈學術會發現，中美團隊都在悶頭搞，但誰也沒拿出實打實的東西。
有人猜會出現在硅谷的實驗室，畢竟那邊有錢有人才，也有人覺得中國開源社區可能會先冒頭，畢竟現在全球用的不少基礎模型代碼都從這兒來。
大語言模型的脾氣到現在還沒摸透。
為啥有的模型數學好但寫不了詩，有的能寫小說卻算不清賬？這些基礎規律搞不清楚，后面想優化都沒方向。
就像醫生看病，得先知道病因才能開藥，AI現在就處在“知其然不知其所以然”的階段。
AI能力往各行各業擴散的順序也挺迷。
但教育、醫療這種需要人情味兒的領域，進展就慢得多。
有人說五年內AI能接管大部分白領工作，也有人覺得十年都未必，這時間差里藏著不少機會。
最頭疼的是怎么判斷AI到底有多能干。
現在的評測體系就像考試，考的都是模型擅長的題，根本看不出真實水平。
有人提出“經濟圖靈測試”，說讓AI真刀真槍去做生意，賺了錢才算真本事。
這想法挺有意思，但實操起來難度不小，畢竟誰也不想拿真金白銀給AI交學費。
產出增強倍數這個詞聽著玄乎，其實就是AI能讓一個人的工作效率提多少倍。
程序員用AI寫代碼，可能一天能多寫兩個模塊，設計師用AI做圖，出稿速度快一倍。
但不同行業、不同國家差別大了去了。
美國硅谷的工程師可能用得溜，能提個三五倍，有些小作坊連AI工具都不會用，那就談不上增強了。
最近老聽人說“數字層”，這東西到底是個啥？說白了就是你身邊所有AI工具的總和。
手機里的智能助手，幫你訂機票、回消息，工廠里的AI質檢系統，盯著流水線找瑕疵，甚至你刷短視頻時推薦算法，也算數字層的一部分。
這些零散的AI正在悄悄聯網，串成一張看不見的網。
數字層為啥能變得“全知全能”？秘密就在數據共享。
你的智能手表記著你的健康數據，手機地圖知道你常去哪兒，購物app清楚你喜歡買啥。
這些數據匯總到數字層，它就比你還了解你自己。
公司層面更明顯，一個行業的AI模型學會了某項技能，其他公司能直接抄作業，不用重復造輪子。
交易成本這東西，以前沒人覺得是個大問題。
談生意得見面喝酒，簽合同得請律師，這些都是成本。
現在數字層能直接對接供需雙方，AI自動擬合同、做背景調查，中間環節砍了一大半。
前陣子聽說有家小外貿公司，用AI直接對接海外客戶，省了好幾個中間商，利潤一下子提了不少。
分散在每個人腦子里的知識，以前很難傳下去。
老工匠的手藝、老中醫的方子，很多都隨著人走了。
現在數字層能把這些知識“存”起來，老師傅對著AI講一遍操作流程，AI就能學個七七八八，再教給新人。
這可不是簡單的錄像，AI還能舉一反三，把不同人的經驗揉到一起。
誰能搭起最大的數字層？現在看幾家科技巨頭最有戲。
它們有數據、有算力，還控制著用戶入口。
但小公司也不是沒機會，有些垂直領域，比如農業AI、工業質檢，巨頭看不上，小團隊反而能做出更專業的工具。
最后可能形成“巨頭搭骨架，小公司填血肉”的局面。
現在的數字層頂多算個“青少年”，剛有點雛形但還不成熟。
你用智能助手訂機票，它可能分不清你要經濟艙還是商務艙，工廠AI質檢，偶爾也會把好產品當殘次品扔掉。
但這東西進化得快，說不定過兩年，你生活里80%的瑣事都得靠它搞定，到時候數字層才算真正長成了。
AI經濟這事兒，說復雜也復雜，說簡單也簡單。
核心就是技術在狂奔，基礎設施在成型，社會規則在跟著變。
今天聊的這四十個問題，其實沒幾個有標準答案。
但把這些問題想清楚了，至少不會在浪潮里暈頭轉向。
黃仁勛說AI工廠會像當年的電力工廠一樣改變世界，馬斯克暢想全民高收入，這些都可能實現，也可能只是空想。
關鍵是別光看熱鬧，得自己琢磨，AI能幫你解決啥問題？你的工作會不會被AI影響？怎么才能搭上這波車而不是被甩下車？
這波AI浪潮肯定會改變很多東西，經濟格局、工作方式，甚至我們對生活意義的理解。
與其害怕未知，不如睜大眼睛多看、多學、多試。
畢竟，大時代的機會，往往就藏在這些沒答案的問題里。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
