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你最近是不是也听到了一种声音：“AI是不是凉了？”
看看股市的波动，再看看那些唱衰的媒体，很多人开始慌了。他们说Scaling Law（尺度定律）失效了，说OpenAI烧钱太快要破产了，说这就是一场类似2000年互联网泡沫的“AI Bubble”。
但如果你真的信了这些鬼话，你可能正在错过人类历史上最大的一次财富转移。
这不是我在制造焦虑。当你还在纠结ChatGPT Plus那20美元订阅费值不值的时候，硅谷的巨头们正在把“最后一分钱”都砸进这场游戏。为什么？因为在他们眼里，这根本不是什么商业风口，这是一场**“AI War”——一场堪比国防军备竞赛的核战争。**
在这个战场上，没有所谓的“泡沫”，只有输赢。输家，直接下牌桌。
广密：站在风暴眼中的观察者
广密，一位长期穿梭在中美两地的深度科技投资人。过去三年，他每季度都会发布一份全球大模型季报。
但他最近很焦虑。不是因为找不到好项目，而是他发现，大众的认知和硅谷一线的真相，出现了一道巨大的裂痕。
作为一名在一线拿着真金白银下注的投资人，广密每天都在和OpenAI、Google DeepMind、Anthropic里最聪明的脑袋聊天。他看到的不是泡沫，而是**“交替领先”的窒息感**。
他眼看着ChatGPT的日活冲到了4.85亿，而Google的Gemini还在9000万徘徊；他看着Coding Agent（代码智能体）的市场从年初的几亿美金，硬生生在10个月内涨到了100亿美金。
1.4万亿美金的“豪赌”
真正的冲突点爆发在Sam Altman（OpenAI CEO）抛出的那个数字上：1.4万亿美元（1.4T）。
当Sam喊出要建30GW的算力中心，要砸下这笔天文数字时，华尔街慌了。大家都在算账：OpenAI现在年收入才几十亿美金，凭什么支撑这么大的资本开支？这不是泡沫是什么？
广密在访谈中直接撕开了这层窗户纸。
“你不能用看SaaS软件的逻辑看AI，”广密说，“当Google推出全栈AI，要把云厂商‘白牌化’的时候；当AI Agent开始直接分发流量，要把Uber、携程这种中介平台‘短路’掉的时候，这就不再是生意了。”
这是生存权的争夺。
如果Google输了，它引以为傲的搜索广告帝国就会崩塌；如果微软输了，它在企业办公领域的统治权就会易主。
从“炼油”到“核聚变”
转折点发生在广密对技术范式的深度复盘上。
大家都以为现在的AI已经很强了，但在广密看来，我们才刚刚摸到门槛。他看到了一个惊人的信号：Scaling Law并没有失效，只是换了一条跑道。
过去我们靠堆数据（Pre-training），像烧石油一样；后来我们靠堆专家反馈（RLHF），像搞新能源。而现在，OpenAI和Google正在秘密研发的“第三范式”——Online Learning（在线学习），就像是AI领域的“核聚变”。
一旦这个技术突破，AI将不再是那个需要你喂数据才干活的“静态模型”，而是一个能像人类一样，在和你聊天的过程中自我进化、越用越聪明的“活体智能”。
这时候，你还敢说这是泡沫吗？
接下来，我将结合广密的深度洞察，为你拆解在这场“AI War”中，普通从业者和创业者如何找到自己的生态位。这不仅仅是巨头的战争，更是我们每个人的生存指南。
第一步：看清战局，站队“两大阵营”
别再盯着几百个大模型眼花缭乱了。广密直接把当前的格局通过“芯片+模型”的维度，划分为两大核心阵营：
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英伟达联盟（The Nvidia Camp）：
- 核心：英伟达（军火商）。
- 打手：OpenAI、Anthropic（Claude）。
- 特点：这是目前的“优等生”阵营。英伟达提供最强的GPU（如H100/Blackwell），OpenAI提供最强的模型（GPT-4o/o1），Anthropic提供差异化的长文本和Coding能力。
- 现状：OpenAI估值正在冲向千亿美金，Claude在程序员群体中口碑炸裂。
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谷歌帝国（The Google Camp）：
- 核心：Google。
- 特点：自产自销。它是唯一一家拥有TPU（芯片）、Gemini（模型）、Google Cloud（云）以及安卓/搜索（入口）的全栈巨头。
- 现状：虽然Gemini的日活（9000万）目前只有ChatGPT（4.85亿）的五分之一，但它正在疯狂反扑。
实操建议： 如果你是开发者，不要把鸡蛋放在一个篮子里。现在的局面是“交替领先”。今天Claude 3.5 Sonnet写代码最强，明天可能GPT-5就出来了。你的工作流必须具备“模型切换”的能力，利用API聚合工具（如OneAPI）随时调用当前最强的模型。
第二步：押注“第三范式”，寻找Online Learning的机会
这是广密在访谈中透露的最具含金量的技术预判。
目前的AI发展经历了三个阶段：
- 范式一：预训练（Pre-training）。把互联网上的数据喂给模型。这像“化石燃料”，数据快用光了。
- 范式二：强化学习（RLHF）。找人类专家打分。这像“新能源”，质量高但规模难做大。
- 范式三：在线学习（Online Learning）。这是未来的核弹。
什么是Online Learning？ 现在的ChatGPT是“静态”的。你今天教它写代码，明天它就忘了，除非OpenAI重新训练。而Online Learning意味着模型能在推理和交互的过程中实时学习。
想象一下，你雇了一个AI员工。第一天它不懂你的业务，你纠正了它两次；第二天它就记住了，并且能举一反三。这才是真正的“白领替代”。
实操建议： 关注那些具备Memory（记忆）和自我进化能力的Agent框架。比如现在的Cursor编辑器，它虽然还不是完全的Online Learning，但它通过索引你的整个代码库（Context），表现出了极强的“懂你”的能力。2026年，这类具备“长时记忆”和“自主学习”的产品将迎来爆发。
第三步：深耕“高价值数据”，做垂直领域的“小红书”
广密提到了一个极其犀利的观点：“模型即产品，数据即模型。”
现在的通用大模型（如GPT-4）已经把人类的通用知识压缩得差不多了。但是，它们没见过“专业场景”。
- 它没见过打印店店员怎么操作Photoshop。
- 它没见过皮肤科医生怎么盯着一张CT片子看5分钟。
- 它没见过资深销售怎么在CRM系统里跟进线索。
这些**“隐性知识”**，是通用模型无法覆盖的盲区，也是普通人的机会。
广密打了个比方：做基础模型就像做亚马逊（Amazon），追求大而全；而现在的机会在于做垂直领域的“小红书”——在某个细分领域，积累独特的高价值数据。
实操建议： 如果你在某个行业（比如法律、医疗、跨境电商），不要试图去训练一个通用模型。你应该做的是：
- 收集“专家演示数据”：记录你们行业最牛的人是怎么操作软件、怎么做决策的。
- 微调（Fine-tune）或构建知识库（RAG）：用这些数据去把通用模型“教”成行业专家。
- 案例：Generalist Robot这家公司，采集了27万条真机操作数据，结果训练出的机器人流畅度吊打同行。这就是数据的力量。
第四步：拥抱“Agent经济”，收割白领工作的预算
AI赚钱的逻辑变了。
以前是SaaS逻辑：卖工具，一个月收你20刀。 现在是Service逻辑：卖结果，直接拿走原本支付给人类的工资预算。
广密算了一笔账：全球软件开发市场有1500亿美金。现在的AI Coding工具（如Cursor、Windsurf）才切走了100多亿，渗透率不到10%。未来，这个比例会涨到30%、40%。
当AI能端到端地帮你写完一个App，它就不该只收20块钱订阅费，它应该收在这个项目中原本要付给程序员的2万块工资的一半。
实操建议： 利用AI工具（如Replit、v0.dev、Cursor）把自己变成**“超级个体”。以前你需要招一个前端、一个后端、一个UI才能做产品；现在，你可以一个人带3个AI Agent，一周做出一款SaaS。 不要想着去“卷”大模型，要去“卷”那些原本需要高薪白领才能完成的任务**。
理论升华：从“摩尔定律”到“技能定律”
我们正在见证一个新的定律诞生。
在芯片时代，我们信奉摩尔定律（晶体管数量每18个月翻倍）。在AI时代，广密提到了机器人领域的**“Skill Law”（技能定律）：当模型参数超过10B（100亿），且你有足够的高质量数据时，模型掌握技能的能力会呈指数级上升，而且是可预测的**。
这意味着，智能的进化不再是碰运气，而是一场确定性的工程学奇迹。
只要算力足够（Nvidia）、数据足够（你的垂直积累）、算法演进（Online Learning），AI达到甚至超越人类专家的水平，只是时间问题。
局限性提醒：别做“拿着锤子找钉子”的人
虽然前景很美，但广密也泼了一盆冷水：“通用Agent可能是个伪命题。”
不要妄想做一个能解决所有问题的“全能管家”。目前的AI，在处理长尾问题（Corner Cases）时依然很蠢。它可能写出了95%的代码，但剩下5%的Bug能让你修通宵。
此外，硬件和物理世界依然是巨大的门槛。机器人叠衣服、冲咖啡看着简单，但要做到像人一样泛化，距离GPT-4时刻可能还有2-3年的路要走。现在入局硬件，资金门槛极高，风险极大。
金句收尾
广密在访谈最后说了一句让我背脊发凉的话： “AI可能就是新的国防或核武器。很多人会砸光最后一分钱，也不会轻易下牌桌。”
这场战争，巨头们输不起，国家输不起。
而对于我们普通人来说，最大的风险不是AI有泡沫，而是当核聚变点火成功的那一刻，你甚至不在现场。
2026年，或许就是那个分水岭。别眨眼，好戏才刚刚开始。