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人工智能热潮过后：我们可能留下什么？ 作者：Rob Bowley 发表于 2025年10月12日 原文：# After the AI boom: what might we be left with?

这是一个非常深刻且切中要害的问题。它触及了资本市场、技术创新和人类心理的核心矛盾。 我们先来剖析为什么历史总在重演——科技泡沫的必然性，然后再探讨人工智能（AI）能否成为例外。 一、科技泡沫周而复始的

给AI装上“手脚”：大模型如何自动执行复杂任务？ 在过去，人工智能大多只能进行简单的问答或单项任务处理。如今，大语言模型已经进化成为能够​​自主规划、执行多步复杂任务​​的智能体。它们不再只是被动地回

理解人工智能大模型的经济学，需要跳出传统技术的分析框架。它不仅仅是一个新产业，更是一种正在重塑经济底层逻辑的基础性力量。 下面这张图梳理了AI大模型经济的核心产业链，帮助你直观地理解其整体结构。 💰

基于“训练成本大幅提升，推理成本大幅降低”的背景，未来大模型的开源与闭源路线并非简单的二选一，而是会走向一种功能互补、生态共存的混合模式。 下面的表格梳理了两种模式在当前及未来的核心对比，可以帮助你快

三要素 机器学习的是算法、算力和数据，LLM的是模型、算力和数据。 ——约去同类项，那么问题来了：算法和模型之间是什么关系？ 这是一个非常敏锐且深刻的观察。您提出的论述没有根本性的逻辑矛盾，但揭示了在

人工智能不仅仅是在改变我们的生活方式，它确实在从根本上重塑人类的生活范式。这并非简单的工具升级，而是一次全方位的“操作系统”级别的更换。 我们可以从以下几个层面来理解这个宏大的转变： 1. 从“人类执

我们来详细解释一下“范式”以及它在生活中的应用——“生活范式”。 第一部分：什么是范式？ “范式”这个词的核心思想来自于科学哲学家托马斯·库恩的经典著作《科学革命的结构》。它不是一个简单的“模式”

这是一个非常精彩的问题，它触及了软件行业的核心。简单的回答是：软件开发同时包含“从0到1”和“从1到n”两种创新，但绝大多数日常开发活动属于“从1到n”。 这两种创新模式在软件开发中并非对立，而是相辅