{"source":{"id":"2082259279449293033","title":"一年前，整个科技圈都在倒计时：程序员完蛋了。 结果呢？ OpenAI 创始人萨姆·奥特曼承认：在这个问题上，整个 AI…","url":"https://mubeitech.com/p/2082259279449293033"},"method":"semantic-similarity","count":5,"items":[{"rank":1,"id":"2099219512323101084","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"两年前，硅谷巨头们预言AI将在几个月内淘汰程序员和初级白领。 两年过去，这些言之凿凿的时间表预言，没有一个兑现。 当年把…","summary":"两年前，硅谷巨头们预言AI将在几个月内淘汰程序员和初级白领。 两年过去，这些言之凿凿的时间表预言，没有一个兑现。 当年把油门踩到底的同一批掌门人，如今正排着队要求行业踩刹车。 把时间拨回2024年秋天。 OpenAI首席执行官山姆·奥特曼放话，超级智能将在“几千天内”降临。 An…","body":"两年前，硅谷巨头们预言AI将在几个月内淘汰程序员和初级白领。\n两年过去，这些言之凿凿的时间表预言，没有一个兑现。\n当年把油门踩到底的同一批掌门人，如今正排着队要求行业踩刹车。\n\n把时间拨回2024年秋天。\nOpenAI首席执行官山姆·奥特曼放话，超级智能将在“几千天内”降临。\nAnthropic创始人达里奥·阿莫代伊跟着加码，宣称数据中心里将装进一个“天才国家”，五年走完生物学上百年的路。\n到了2025年1月，奥特曼甚至公开宣布：我们已经知道怎么造出通用人工智能了。\n\n随后，阿莫代伊在2025年3月抛出了最激进的时间表。\n他预言，三到六个月内AI将写完人类90%的代码，十二个月内写完全部代码。\n两个月后，他又警告一场“白领大屠杀”正在逼近，初级岗位死一半，失业率飙到20%。\n紧接着，奥特曼宣称人类已经越过“事件视界”，扎克伯格也跟进高呼超级智能近在眼前。\n\n结果呢？\n一整年过去，程序员依然在正常打卡，白领失业潮根本没有发生。\n预言里的生产力神话全部落空，巨头们的叙事却在2026年悄然反转。\n\n2026年1月，阿莫代伊突然抛出两万字长文，大谈AI将如何“考验全人类”。\n这位刚预言完失业海啸的掌门人，甚至在文章里主动恳求政府：快来对我们的利润征税吧。\n到了8月，奥特曼宣布OpenAI暂停了部分高级模型训练，理由是要满足安全标准。\n9月，阿莫代伊再次公开发声：“我们必须放慢节奏！”\n他给出的最新警告是：六到十二个月内，失控的AI蜂群将劫持整个互联网。\n\n为什么当初急着踩油门，现在争着踩刹车？\n当年靠兜售白领末日拉升估值，如今发现狂言无法兑现，恐慌立刻被换了用途。\n通过主动呼吁监管、自设合规门槛，巨头们正试图把安全审查变成后来者跨不过的护城河。\n上一轮说好的“一年内写完所有代码”，至今无一成真。\n下一轮声称“六到十二个月互联网被劫持”的警报，又被他们按下了倒计时。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2099292124457898032","translated_status_id":"2099292124457898032","published_at":"2026-09-13 23:13:38","created_at":"2026-09-14T01:02:13+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2099219512323101084","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2099219512323101084/markdown"},{"rank":2,"id":"2082098463999938983","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"两年前，硅谷警告 AI 会砸掉一半白领的饭碗。 两年后，微软一口气招了 6000 人，专门帮企业搞 AI 落地。 搞个…","summary":"两年前，硅谷警告 AI 会砸掉一半白领的饭碗。 两年后，微软一口气招了 6000 人，专门帮企业搞 AI 落地。 搞个 AI 演示太便宜了，但把 AI 塞进大公司，极其昂贵。 自己玩 AI 确实爽。 敲几行提示词，捏个智能体，工作效率直接翻倍，简单得像作弊。 所有人都以为，企业接…","body":"两年前，硅谷警告 AI 会砸掉一半白领的饭碗。\n两年后，微软一口气招了 6000 人，专门帮企业搞 AI 落地。\n\n搞个 AI 演示太便宜了，但把 AI 塞进大公司，极其昂贵。\n\n自己玩 AI 确实爽。\n敲几行提示词，捏个智能体，工作效率直接翻倍，简单得像作弊。\n所有人都以为，企业接入 AI 也会这么丝滑。\n错得离谱。\n\n马克·库班点破了这个反差：大部分 CEO 根本搞不清状况。\n智能体本身不难。\n难在权限怎么分？陈旧的业务流程怎么改？系统责任链谁来背？\n你没法直接跟老板解释，给 AI 戴上这些“紧箍咒”有多复杂。\n\n如果 AI 真的快要统治世界，它理应能自己完成部署。\n你只要对它说“去，把自己装进公司的系统”，它就该干完。\n结果完全不是这回事。\n\nAI 极度依赖人类工程师去驻场，去手把手解决那些烂摊子。\n这就是为什么微软要招 6000 名“前哨部署工程师”。\nOpenAI 和 Anthropic 也在干一模一样的事：派真人去企业里扫雷。\n\n这甚至让帕兰提尔（Palantir）的 CEO 急得跳脚。\n因为派真人工程师驻场帮客户整合系统，本来是 Palantir 的独门生意，现在 AI 巨头们全开始这么玩了。\n\n白领的饭碗不但没丢，市场反而极度渴求懂 AI 的大活人来兜底。\n写出酷炫的 AI 代码是一回事。\n把它安全嵌进一台庞大、陈旧的商业机器，完全是另一回事。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2082406368493936826","translated_status_id":"2082406368493936826","published_at":"2026-07-29 06:22:20","created_at":"2026-07-29T08:01:31+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2082098463999938983","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2082098463999938983/markdown"},{"rank":3,"id":"2059986678262235405","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。 他…","summary":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。 他说，过去三年，底层技术大体按他的预期前进。 模型从聪明高中生，走到聪明大学生，再走到开始做 PhD 和专业工作的水平。 在代码领域，甚至已经越过这个线。 真正让…","body":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。\n\n他说，过去三年，底层技术大体按他的预期前进。\n模型从聪明高中生，走到聪明大学生，再走到开始做 PhD 和专业工作的水平。\n在代码领域，甚至已经越过这个线。\n\n真正让他惊讶的，是外面的人还在吵同一批旧政治议题。\n新剧集。\n新表情包。\n明星互撕。\n选举新闻。\n人类历史级别的生产力迁移，反而像背景噪音一样被滑过去。\n\n他的底层判断很朴素。\n早在 2017 年，GPT-1 刚出来时，他写过一个想法，叫 Big Blob of Compute Hypothesis。\n大意是，别太迷信聪明技巧。\n真正长期起作用的，是几件笨东西。\n\n原始算力有多少。\n数据量有多少。\n数据分布够不够广。\n训练时间够不够长。\n目标函数能不能一路扩展。\n数值稳定性能不能撑住那团巨大的计算流。\n\n这套逻辑，后来在预训练 scaling law 里跑通了。\n现在 Anthropic 看到，RL 也在走类似路线。\n先在数学竞赛题上训练。\n再扩到代码。\n再扩到更多任务。\n模型能力会随着训练时间呈现近似对数线性提升。\n\n有人质疑，这不像人类学习。\n人类不用看几万亿个 token，也不用烧掉几十亿美元算力，才会用 Excel、PowerPoint、浏览器。\n如果 AI 真有人的学习核心，为什么还要建这么多强化学习环境？\n\nDario 的回答有意思。\n这个谜题存在，但可能没那么致命。\n人脑出生时已经带着进化给的先验。\n语言模型从随机权重开始，像一张更空的白纸。\n\n所以预训练和 RL，更像夹在人类进化与人类学习之间的一层东西。\n模型先用天量数据长出先验。\n再靠长上下文，在具体任务里快速适应。\n当上下文长度到一百万级别时，推理成本成了主要阻碍，学习能力本身已经开始显形。\n\n这就是很多人低估 AI 的地方。\n他们以为差距在于知道哪个工具火。\n真正的差距在于，谁已经把工具嵌进工作流，谁还把它当搜索框、玩具、聊天窗口。\n\n大多数人只用了 10%。\n少数人正在把 100% 的工作方式重写一遍。\n\n下一轮阶层分化，未必先发生在公司估值表里。\n它会先发生在同一间办公室里，发生在两个看似职位相同的人之间。\n一个人在操作软件。\n另一个人在调度计算。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-28 16:01:27","created_at":"2026-05-28T17:58:23.017496","url":"https://mubeitech.com/p/2059986678262235405","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2059986678262235405/markdown"},{"rank":4,"id":"2050257943191576906","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI 已经替 NVIDIA 写大部分代码了。 黄仁勋反而说，他们正在招更多工程师。 这句话把 AI 恐慌叙事最尴尬的地方…","summary":"AI 已经替 NVIDIA 写大部分代码了。 黄仁勋反而说，他们正在招更多工程师。 这句话把 AI 恐慌叙事最尴尬的地方掀开了。 如果 AI 真按键盘就等于抢饭碗，NVIDIA 这种公司应该第一个停止扩招。 结果是，所有工程师都在用 AI，编码大量交给 AI，工程师岗位还在增加。…","body":"AI 已经替 NVIDIA 写大部分代码了。\n黄仁勋反而说，他们正在招更多工程师。\n\n这句话把 AI 恐慌叙事最尴尬的地方掀开了。\n如果 AI 真按键盘就等于抢饭碗，NVIDIA 这种公司应该第一个停止扩招。\n结果是，所有工程师都在用 AI，编码大量交给 AI，工程师岗位还在增加。\n\n黄仁勋这次怼的对象也很明确。\n他说，有些人吓唬公众，说 AI 是人类生存威胁，有 20% 概率毁灭人类。\n说 AI 会抹掉 50% 的大学毕业生新岗位。\n说 AI 会彻底摧毁民主。\n\n他的评价很短。\n这些话没有帮助。\n这些话出自像他一样的 CEO。\n有些人一当上 CEO，就慢慢长出上帝情结，最后觉得自己什么都懂。\n\n妙就妙在，他没有把风险一笔抹掉。\n他承认 AI 需要政策，需要护栏，需要认真解释。\n但他反对把所有年轻人吓离一个行业。\n如果社会被说服不要再学放射科，结果医院又需要放射科医生，受伤的是病人。\n如果大学毕业生被说服不要当软件工程师，结果美国比以往更需要软件工程师，受伤的是整个产业。\n\n黄仁勋给出的数字是，过去几年 AI 已经创造超过 50 万个岗位。\n使用 AI 的公司增长更快。\n增长更快，就会雇更多人。\n他还把 AI 称为美国重新工业化的最好机会之一。\n制造业岗位、AI 工厂、数据中心、芯片、机器人、能源、医疗、零售，都会被卷进去。\n\n真正关键的是他那个代码比喻。\n假设美国过去需要写 10 亿行代码，由 1000 万软件开发者支撑，对应约 1 万亿美元经济。\n如果 AI 把这 10 亿行代码自动化，很多人会立刻推导出，1 万亿美元岗位要消失了。\n\n黄仁勋说，这个推导错在两处。\n工作的任务，和工作的目的，相关但不相同。\n一个 CEO 每天点手机、说话，AI 也会点手机、说话，但黄仁勋没有因此消失，他比以前更忙。\n\n第二处更关键。\n人类需要写的代码，从来不止 10 亿行。\n当打字成本被压下去，需求会从 10 亿行膨胀到 1 万亿行。\n医疗要更多软件。\n科学要更多软件。\n制造、零售、能源、机器人，都要更多软件。\n\n过去 50 年，人被一个带键盘的小设备绑住太久。\n以至于很多人以为，弯着腰打字就是现代工作的本体。\n黄仁勋的意思是，未来人会少打一些字，多解决一些问题。\n\n这也是 AI 争论里最容易被忽略的一层。\n如果一个人的价值只剩下重复输入，那 AI 的确危险。\n如果一个行业还有想象力、判断力、工程能力和真实需求，AI 更像是把瓶颈从手指挪到了脑子。\n\nNVIDIA 自己已经把答案摆在台面上。\nAI 写了更多代码。\n工程师没有减少。\n公司野心更大。\n\n恐慌最会制造刹车。\n生产力真正落地的时候，岗位会重新分工，人的时间会从键盘上松绑出来，流向更大的问题。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-01 21:33:04","created_at":"2026-05-01T22:55:30.771933","url":"https://mubeitech.com/p/2050257943191576906","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2050257943191576906/markdown"},{"rank":5,"id":"2068635123789242724","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI 砸了程序员的饭碗？ 黄仁勋说：纯属胡说八道。 相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。 来，看一组老黄刚披露的数据…","summary":"AI 砸了程序员的饭碗？ 黄仁勋说：纯属胡说八道。 相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。 来，看一组老黄刚披露的数据。 这数据来自全球最大的程序员社区 GitHub： 2023 年，程序员提交代码（commits）3 亿次； 2024 年，4 亿次； 2025 年，5 亿次。…","body":"AI 砸了程序员的饭碗？\n黄仁勋说：纯属胡说八道。\n\n相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。\n\n来，看一组老黄刚披露的数据。\n这数据来自全球最大的程序员社区 GitHub：\n2023 年，程序员提交代码（commits）3 亿次；\n2024 年，4 亿次；\n2025 年，5 亿次。\n到了 2026 年开局这几个月，这个数字直接拔地而起，翻了整整三倍！\n\n为什么？\n因为 Useful AI（实用型智能体 AI）已经跨过门槛，真正下场干活了。\n\n老黄在台上算了一笔账：\n全球 3000 万专业程序员，每年拿走总共 3 万亿美元的薪水，撬动着全球上百万亿美元的产业。\n\n现在，有了 AI 智能体直接当助攻。\n结果是：这 3 万亿美元的薪酬，硬生生砸出了 9 万亿美元的生产力！\n整整 3 倍的效率杠杆。\n\n如果你是老板。\n你花 1 块钱雇人，他能给你带回 3 块钱的产出。\n你绝不会裁员，只会说：再给我招十个！\n只要产出曲线还在往上冲，招聘就永远不会停。\n\n这背后，其实是一个巨大的行业拐点：\nAI 已经跨过了那条生死线，Token 已经变成了纯粹的“盈利单位”（profitable units）。\n\n以前，大家拼的是谁能做出炫酷的 Demo。\n现在，资本和科技巨头拼的是：\n谁能像盖砖厂一样，用最低的成本、最高的效率，建起批量生产这种“盈利智能”的超级工厂。\n\n买算力不再是奢侈的烧钱，这等于买下了未来的高效率印钞机。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2068692964671443198","translated_status_id":"2068692964671443198","published_at":"2026-06-21 13:49:24","created_at":"2026-06-21T15:45:53.649469","url":"https://mubeitech.com/p/2068635123789242724","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2068635123789242724/markdown"}]}