那些坐在旧金山喝着拿铁的 AI 天才们，根本不知道真实的物理世界有多脏、多乱、多玩命。 CNBC 记者问 Palanti…

那些坐在旧金山喝着拿铁的 AI 天才们，根本不知道真实的物理世界有多脏、多乱、多玩命。

CNBC 记者问 Palantir 的 CEO Alex Karp：现在大模型这么猛，OpenAI 和 Anthropic 随时能写代码，你们这些做数据服务的会不会被轻易替代？ Karp 直接嗤之以鼻。 在他看来，只有华尔街那帮盯着短期利益、不懂技术的投资人，才会得这种焦虑症。 真正的工业和国防客户，一个都不慌。

为什么大模型替代不了他们？ 因为目前主流的 AI 依然是概率模型。 做投资或者写文案，准确率能达到 51% 就算好用，因为有容错空间。 但在真实的硬核世界里，概率游戏是要人命的。

你想制造一辆汽车，少一个特定的零件都无法出厂。 你想把火箭送上月球，容错率是绝对的零。 你想把导弹精准砸在敌人头上，保障前线士兵安全回家，你敢用一个“大概率有用”的系统吗？ 这种高精尖的硬核现场，根本容不下半点概率偏差。

硅谷的顶级工程师们确实聪明，但他们和真实的产业现场完全脱节。 他们有一种近乎宗教式的傲慢。 你去旧金山找他们，他们的态度通常是：我今天不需要解决你这个具体而脏乱差的现实问题，因为明天我们的 AI 就会自动进化，到时候一切都会迎刃而解。 他们指望用一个一键部署的软件，去替代在泥潭里摸爬滚打的现场工程，这完全是一场滑稽的戏码。

企业 AI 的真正护城河，在于你能不能进得去那些最混乱、最昂贵、容错率极低的组织现场，并有能力把手弄脏，去解决那些恶心的细节。 拼模型参数大小或写代码能力，根本解决不了这些问题。 大模型可以生成完美的 PDF，但物理世界的逻辑，依然在工厂、车间 and 战场上。