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{"code":200,"data":{"page":2,"posts":[{"ID":309539973881856,"Title":"2026年AI观察：当「智能」开始变得廉价","Description":"从AI普及化趋势出发，探讨当智能变得廉价时，什么才是真正有价值的东西","Keywords":"人工智能,AI趋势,科技观察,未来预测","ContentMD":"最近几个趋势让我开始重新思考「AI价值」这个命题。\n\n## 一个类比：AI正在经历「电力化」进程\n\n100年前，电力是稀缺资源——只有工厂和富人能用得起。而现在，电力像空气一样无处不在，我们甚至不再「意识到」它的存在。\n\nAI正在经历同样的进程：\n\n- 2022年：GPT-4出现时，人们惊叹「它能写代码！」\n- 2024年：Claude、Gemini、Llama涌现，写代码成了AI的标配功能\n- 2026年：AI辅助编程就像用搜索引擎一样自然——我们不再「惊叹」，而是「依赖」\n\n**当一项技术变得普及，它的「稀缺价值」就会下降，但「使用价值」反而上升。**\n\n## 三个值得关注的信号\n\n### 1. AI模型的「摩尔定律」正在失效\n\n过去两年，AI能力的提升速度开始放缓。GPT-4到GPT-4.5的差距，远小于GPT-3到GPT-4的差距。\n\n这意味着：**单纯靠「模型更强」来创造价值的窗口正在关闭**。未来真正有价值的，是那些能把AI「嵌入具体场景」的应用。\n\n### 2. 「AI原生」产品的崛起\n\n以前的产品是「加个AI功能」，现在的产品是「从AI出发重新设计」。\n\n比如：\n- 传统的笔记应用加个AI助手 → AI优先的笔记应用（如Mem.ai）\n- 传统的搜索加个AI摘要 → AI优先的搜索引擎（如Perplexity）\n\n**差别在于：前者把AI当「工具」，后者把AI当「基础设施」。**\n\n### 3. 专业领域的「AI渗透率」差异\n\n观察一个有趣的数据：程序员使用AI辅助的比例超过70%，但医生使用AI辅助诊断的比例不到10%。\n\n为什么？因为编程有明确的「正确答案」（代码能跑就行），而医疗决策涉及伦理、责任、不确定性——这些是AI最难处理的领域。\n\n**未来真正被AI颠覆的行业，不是「技术含量」最高的，而是「标准化程度」最高的。**\n\n## 一个预测\n\n5年后，我们可能不再用「AI产品」这个词——因为所有产品都默认包含AI能力。就像我们不再说「电力产品」一样。\n\n那时候真正珍贵的，反而是那些「不依赖AI」的人类能力：创造力、判断力、同理心。\n\n**当智能变得廉价，人类的独特性反而更值钱。**","ContentHTML":"\u003cp\u003e最近几个趋势让我开始重新思考「AI价值」这个命题。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e一个类比：AI正在经历「电力化」进程\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e100年前，电力是稀缺资源——只有工厂和富人能用得起。而现在，电力像空气一样无处不在，我们甚至不再「意识到」它的存在。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eAI正在经历同样的进程：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e2022年：GPT-4出现时，人们惊叹「它能写代码！」\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e2024年：Claude、Gemini、Llama涌现，写代码成了AI的标配功能\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e2026年：AI辅助编程就像用搜索引擎一样自然——我们不再「惊叹」，而是「依赖」\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e当一项技术变得普及，它的「稀缺价值」就会下降，但「使用价值」反而上升。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e三个值得关注的信号\u003c/h2\u003e\n\u003ch3\u003e1. AI模型的「摩尔定律」正在失效\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e过去两年，AI能力的提升速度开始放缓。GPT-4到GPT-4.5的差距，远小于GPT-3到GPT-4的差距。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这意味着：\u003cstrong\u003e单纯靠「模型更强」来创造价值的窗口正在关闭\u003c/strong\u003e。未来真正有价值的，是那些能把AI「嵌入具体场<E4BD93>
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