## 712｜【年度观察】AI大神发年终总结：我们还处在“刚换上蒸汽机”的阶段

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19世纪50年代，13岁的安德鲁·卡内基穿梭在泥泞的匹兹堡街头。那时，他是一名电报局的信差，周薪2.5美元。那时候，十个美国人里有六个是农民，马车是主要交通工具，建筑物很少超过六层楼。

但就在半个世纪的时间里，卡内基和他的同龄人彻底改变了这个世界：马匹变成了铁路，烛光变成了电力，铁变成了钢。到了1913年，纽约建起了241米高的伍尔沃斯大厦，在之后的17年里一直是全世界最高的建筑。人们给它起了个名字——“商业大教堂”。

为什么我今天在广播站里说这个，是因为这周看了两篇非常有意思的文章。也许是因为马上到年底了，这些AI大神们都腾出时间，可以写点儿东西，向世界发出一些声音。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025122722/1897135535160489600/122722.png)

首先，Notion创始人赵伊万（Ivan Zhao）写了篇长文，标题叫《蒸汽、钢铁与无限心智》。我前面说的关于卡内基的细节，也是在读了他的这篇文章后去了解的。伊万在文章里抛出了一个很有意思的观察：每个时代都由它的“奇迹材料”定义。

钢铁锻造了镀金时代，半导体开启了数字时代，而AI将以“无限心智”的形式定义我们这个时代。这听起来有点儿抽象，你别着急，等会儿我展开和你聊聊。

几乎同一时间，智谱AI的创始人唐杰也发了条长微博，从技术专家的角度分析AI的发展路径。在国内的AI领域，智谱这几年都是一个主要玩家，而且唐杰老师作为一位学者，很早就看到了大模型的前景并投身其中。

所以，这两个人的分享，一个是产品经理与创业者视角，一个是技术专家视角，但都在谈同一件事：AI很火，但真正的变革还没到来。

赵伊万的文章里，提到了工业革命时期的一个细节。

19世纪之前，建筑物很难超过六七层楼。不是因为建不高，而是因为铁太脆、太重，加建更多楼层后，建筑会因自身重量而坍塌。1856年，英国人贝塞麦发明了转炉炼钢法，钢铁的生产成本一下子大幅下降、产量激增。钢铁更轻、更坚固，摩天大楼从此成为可能。

1913年的伍尔沃斯大厦，用了24000吨钢铁、1700万块砖头。整座建筑60层楼高，3年建成，在当时是史无前例的速度。建筑师卡斯·吉尔伯特把它设计成哥特式风格，外表像教堂，内部全是办公室——这就是钢铁时代的精神象征：用神圣的外表包裹着商业的内核。

为什么一个AI公司的创始人会聊这个呢？这其实是他在文章里用的一个很生动的类比。他说钢铁是工业时代的“奇迹材料”，让建筑可以向天空延伸。那么到我们这个时代，AI无疑就是知识经济的“奇迹材料”，让知识工作可以无限扩展。

而更关键的是第二个故事，关于蒸汽机的比喻。我们一提到AI革命，就会提起工业革命和蒸汽机，不过这些对我们来说都是非常抽象的概念。但是这篇文章里，提到了很多细节。

早期的工厂都建在河流旁边，因为要靠水车驱动机器。但如果遇到连续干旱，河流停流，工厂可能就会停摆。蒸汽机发明后，工厂主们最初只是把水车换成了蒸汽机，生产力提升有限。

真正的突破发生在他们意识到：既然不用依赖河流，为什么还要把工厂建在河边？为什么还要用旧的工厂布局？当工厂主们重新设计工厂、解除地理束缚后，生产力才出现了爆炸式增长。

伊万说，我们现在就处在“刚换上蒸汽机”的阶段。这句话是什么意思？就是说大家都在用AI，但只是把它当成一个更好用的搜索框、一个更聪明的助手。我们还在用旧的工作方式、旧的组织结构，只是把AI塞进去而已。这就像把蒸汽机装在河边的旧工厂里——当然有用，但远远不够。我们更应该期待的是，蒸汽机和工厂离开河边会发生什么样的变化。

他提到，Notion一直在做实验：公司除了有1000名员工外，现在有超过700个AI智能体在并行工作，处理会议记录、IT请求、员工入职、写周报这些重复性工作。这不是把AI当工具，而是把AI当成“数字同事”。

更具体的例子是伊万的联合创始人西蒙·拉斯特（Simon Last）。西蒙原本就是传说中的“10x程序员”——效率是普通程序员10倍的顶尖工程师。但现在，他同时指挥着3到4个AI编码智能体。每天午饭前或者睡觉前，他给这些智能体排好任务然后离开，智能体在他不在的时候继续工作。所以，西蒙现在变成了“30到40倍工程师”了。

更有意思的是，第三个关于城市的类比。

伊万说，几百年前，城市还是以人的尺度建造的，比如佛罗伦萨，40分钟就能步行穿过，生活的节奏取决于一个人能走多远，声音能传得多响亮。文艺复兴时期的佛罗伦萨，人口大约4到9万人，是当时欧洲最繁荣的城市之一。

但后来钢结构使摩天大楼成为可能，蒸汽机为连接市中心与内陆的铁路提供动力，城市规模和密度都爆发式增长，比如东京、重庆、达拉斯。这些城市不仅仅是佛罗伦萨的放大版，它们的规模、密度、速度都完全不同。你可能很难理解这些巨型城市的运作方式，但不得不承认，它们提供了佛罗伦萨无法提供的更多的机会和自由度。

而现在我们的很多知识工作或者白领工作，正在经历同样的“城市化”。过去，一个公司几百人就开始出现管理问题，因为人类的沟通基础设施会崩溃，比如开不完的会、对不齐的信息、做不完的汇报。但如果AI能维持跨工作流的上下文，在需要时浮现决策，组织规模就能突破人类的限制。

人类团队每周2小时的对齐会议，可能变成AI只需要5分钟的异步审查。以前需要人类三级审批的决策，可能AI几分钟就完成了风险评估。这可不是我们经常提的降本增效，而是整个从组织到工作节奏，都要发生根本改变。

历史上有个经典的反面教材。1865年，英国通过了《红旗法案》，规定汽车行驶时必须有人在车前举红旗，提醒行人和马车注意。我们现在听起来，可能觉得这也太魔幻了。但说实话，放到当下使用AI的环境里，很多公司用AI的方式就像那个举红旗的人——让AI做事，但人必须在旁边盯着、审核、修改。需要注意的是，这不是说监督不重要，我们人类一定要做好验证和审查。这里的问题在于，我们还在用“马车时代”的思维管理“汽车时代”的工具。

好，伊万的这篇文章很有深度，讲的是“怎么用”的问题。不过你可能好奇，那技术本身呢？还有哪些关键突破没完成？

智谱AI的创始人唐杰老师的长微博，给出的判断更直接。他说的第一件事是：更多数据、更大参数、更饱和的计算，仍然是最高效的办法。这话听起来有点“卷”，但其实是在说——AI的基础能力还在快速增长，这条路还没走到头。

但他紧接着指出了一个关键问题。模型在考试中表现很好，到了真实场景就不行了。就像有些学生考试能拿高分，但一到实际工作就抓瞎。真正的挑战是如何让模型更快地适应各种真实场景，增强实际体感。

然后他谈到了2025年最火的Agent（智能体）的概念，这是我觉得最有意思的部分。

唐杰老师用了一个特别形象的比喻：没有Agent能力，大模型就停留在“理论学习”阶段。就像一个人不断学习，哪怕学到博士，也只是知识积累，还没有转化为生产力。

你看，这个比喻说的是不是身边某些“永远在学习”的人，他们上了很多课、看了很多书，但从来不动手做事。AI也一样，如果只是回答问题、生成文本，那永远只是个“学霸”。只有当它能自己规划任务、调用工具、在真实环境中完成工作，才真正变成了“职场人”。

但现在的问题是，AI在一个场景学会的东西，很难直接用到另一个场景。就像你教会AI处理客服工作，它不会自动学会做法务审核。每个新场景都需要重新训练、重新适应。

这里还有一个更底层的问题：记忆。

唐杰老师说，人的记忆是分层的：短期记忆（前额叶）、中期记忆（海马体）、长期记忆（分布式大脑皮层）、人类历史（wiki或史书）四个阶段。AI也需要类似的记忆系统——不能每次对话都从零开始，也不能把所有东西都塞进“大脑”里。但如何让AI真正“记住”东西，如何更新它的记忆，这些都是还没解决的问题。

最后，他提到了一个我觉得特别关键的能力：在线学习与自我评估。

目前的大模型都是定时重新训练，这有几个问题：模型无法真正自我迭代，重新训练比较浪费，同时也会丢掉很多交互数据。要想让模型自我学习，首先要知道自己对或不对。如果知道了（哪怕是概率性地知道），模型也就有了优化目标，能够自我改进。

这可能是下一个突破：不是靠更多数据和算力，而是靠模型自己学会“反思”和“纠错”。

说实话，当我看完这两位的分享，我发现他们虽然角度不同，但有几个判断是一致的。

第一，我们还在“过渡阶段”。

伊万说我们还在人工智能的“水车阶段”，刚把蒸汽机装上，但还没重新设计工厂，还在河边等着靠天吃饭。唐杰说领域大模型是个“伪命题”，但AGI还没实现，领域模型会长时间存在。

换成大白话就是：大家都知道未来会很不一样，但现在还没到那一步。就像19世纪60年代的工厂主，他们知道蒸汽机很厉害，但还没想明白该怎么用。

第二，真正的突破不是“工具化”，而是“重新设计”。

伊万强调的是组织重构：不是给每个员工配个AI助手，而是重新思考工作流程、决策方式、组织规模。唐杰强调的是AI替代工种：不是创造新的App，而是研发能替代不同工种的AI。

两个人说的其实是一件事：AI不是锦上添花的工具，而是重新定义游戏规则的基础设施。不管对于企业还是个人，不能仅仅是用几个聊天助手就算拥抱AI了，必须从上到下，从公司内部到给用户的产品，都随着AI时代的深入而发生变化。

第三，下一个独角兽可能不在硅谷，而在工厂车间。

唐杰说得很直接：AI的本质是替代人类工作，因此研发替代不同工种的AI是应用的关键。2026年将是AI替代工种的关键一年。

伊万也在说类似的事：知识工作正在经历“城市化”，规模会爆炸式增长，但不是所有人都能适应这种变化节奏。

这意味着什么？意味着机会不在于做一个更好的聊天机器人，而在于找到那些最需要“数字同事”的场景。可能是客服、可能是数据分析、可能是法务审核，也可能是我们现在还没想到的某个工种。

就像卡内基从电报员变成钢铁大王，不是因为他发明了钢铁，而是因为他看到了铁路和钢铁的机会。掌握“奇迹材料”的人，不一定是发明它的人，而是最会用它的人。

回到开头那个画面：19世纪50年代，13岁的卡内基在泥泞街头奔跑送电报。他当时肯定想不到，两代人后，自己会成为定义那个时代的人物之一。

现在我们也站在类似的时刻。AI是这个时代的“钢铁”，它会让一些东西成为可能，也会让一些旧的方式被淘汰。区别在于：卡内基那个时代，机会属于那些掌握了钢铁的人。而在AI时代，机会属于最敢重新定义自己工作的人。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接： 
> 1. Ivan Zhao：Steam，Steel，and Infinite Minds
> https://www.notion.com/blog/steam-steel-and-infinite-minds-ai
> 2.清华大学教授、智谱AI创始人唐杰：
> https://weibo.com/2126427211/5247011059141988

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