AI 时代简记

自从两年前加入 Microsoft AI 组织，参与 Copilot 产品开发，我们就进入了一种疯狂冲刺的工作模式。这场全民搞 AI 的热潮，我们一点没落下。

咱们公司的一个特色，就是每隔 6、7 周就让我们出差到一个地方开大会，可能是 Redmond，也可能是湾区，讨论下一阶段目标，制定工作计划。

作为中国分部的员工，我们是很乐意借着机会出去看看世界的。毕竟每次都是万把多块钱的来回机票，自己平时也没什么机会出去；可你要说公司财大气粗吧，每次又只允许开会一周就赶回来。所以每次出差都疲惫不堪。但是看着一个个美国同事天真无邪又充满激情，眼里像打了鸡血一样要去解决 AI 时代的问题，你又很容易被他们感染，那点疲劳算什么。

是的，这 LLM 玩意儿太神奇了。明明只是从最基础的 GPT-3.5 补全下一句话起步，工程化之后就可以来回问答，再进一步就能做出应用、写代码、执行任务，发展快到无法想象。它懂我们，准确地解决了办公室白领日常的工作。

想象一下，过去要做半年的事情，现在几小时就给你搞定；而且这个进化的速度还在进一步加快——过去好几年的项目，现在几个小时给你搞定，这还得了？而且近乎免打扰。每天晚上我都夜不能寐，焦虑又激动。回溯过往，美好又单纯的时代回忆历历在目；往前看，又感觉 everybody can do everything，我的个人特殊价值在哪儿？自己得出的结论是：得赶紧搞钱，尽快搞到，否则只剩最后的窗口了。

其实这种价值坍缩的冲击，最先来到的就是软件公司。过去那么多年挖的护城河，到底有多少能抵抗得住「我们让 AI 再做一套出来」这一句话？

我觉得有几点还能撑一撑。一个是用户习惯，是很难搬走的——譬如微信里的联系人，譬如 Google，一想到搜索，你就离不开它。哪怕世界上有千万种聊天软件、几十家搜索公司，用户习惯依旧很难迁移。

另一个就是平台能力。如果你能把 LLM 沉淀成高级的业务能力，that’s great，也许还能保住一席之地。

说到最后，其实就是一件事：你做出来的 value，要比大家自己花 token 再做一遍来得更划算，那你还能赢一会儿。按照博弈论，下一步就是要比一家专门做这件事的公司卖得还便宜，那也行，边际成本趋向于 0，你的毛利也得被压迫到零。这种感觉就像可口可乐几十年如一日地卖 2 块钱，让其他饮料公司觉得这个买卖吃力不讨好，不值得干，才能守住自己的位置。

所以恐慌吧？AI 的需求是无穷大的，产业链也是巨大的。所有的事情，都值得再用 AI 做一遍。

Word 文档不提了，就连 Markdown 也过时了；我甚至觉得 HTML 协议都值得更新一版——毕竟，爬一个网站那么麻烦，贵网站能不能给 AI 提供一套标准化的爬取接口呢？什么时候出 OAuth 3.0支持 Agentic role?

计算机语言？nobody cares 了，反正 AI 会翻译。好像就剩下视觉类的图片视频，总是无法跟语言描述一一映射；但凡能映射的，AI 都已经能准确地做出来了。

但是这种压抑焦虑的感受，又揉合着「点亮一切不可能」的激动。过去我们生活在一个互联网与移动软件的时代，不好用，也没办法。抖音传递负能量，天天赢学麻痹中央误导群众，你也无法取代它；拼多多卖假货，你投诉无门；你看着周鸿祎搞了个流氓软件，赚得盆满钵满还得瑟着秀个人音响，暴殄天物；你看着腾讯马化腾用抄袭碾压各种小团队，小团队几乎无法独立生存；微信几万年不更新，守着一个几乎不聊天的聊天软件，谁也无法逃离这个死局。我们活在了他们为主角的年代。而我们终于，终于，for the very first time in our life，可以跟这些大团队站到平等的舞台上，公开较量，一比高下——因为 AI 赋予了我们平等创作的能力。

我觉得token 是新时代的生产资料，本就应该是人人都值得享有的权利。公司有钱可以自己买，但是开发者也应该人人都有配额，公平竞争。期待吧，精彩的比赛即将上演。

说回 LLM 流行的初期，OpenAI 火上了天。我知道好多人从 OpenAI 跳槽回国，都拿到了高薪。这些孩子仗着机会好，去收割国内那些啥也不懂的大公司，动辄千万年薪到手，真是羡慕得我们牙痒痒——不就是 LLM 工程化吗？

其实 AI 这东西吧，一头是训练大模型，一头是用大模型做应用，两件事都重要，相辅相成。像 Alibaba 那种管理层不懂的，就闹出训练大模型还要背 DAU KPI 的笑话。但我也看到 DeepSeek 刚起来的时候，auth、platform 搞得一塌糊涂——光练好了模型，没练好平台基础，也是不行的。

不过 DeepSeek 真是给我们国人长脸，也不枉它从股市里吸了那么多钱，对得起我们股民。因为有了 DeepSeek，我们出差去美国，对方都会高看一眼。他们知道，中国人民的技术力量是无穷的。

其实过去中美科技公司一比，就是中国人敢加班、拼命。随着 AI 时代来临，美国人终于也傲气起来了：有 AI 写代码，谁还稀罕你们加班？

不过仔细想一想，AI 写的代码真的完美了吗？并没有。那谁来 review 代码？谁的架构思想到位？谁来验证效果？谁来为 AI 托底？这又是一摊子事情，都需要人来干。所以美国人，也没占到什么真正的上风。最终，你交付了产品给客户，客户记得的是你的品牌，质量，记得的是你值不值得托付这份业务。质量很重要！Scalability 也非常重要——它决定了你的业务从 100 个人给你打满分，到一千万人还能给你打高分，差距大得不得了。

说到这个，还要骂一声可恶的拜登 EO 14117。它让中美合作几乎不能碰敏感数据，哪怕我们自己不在乎，也无法线上调试 bug。我身边很多人在其他外资公司，因为法律理解执行困难，公司就一刀切把中国团队切掉，真是可惜。国人当自强啊！要 build 自己的生态，掌控自己的命运！

说回这两年的 madness，也因为我之前苦练了 3 年 Identity 的内功，熟悉很多 Auth 上下文，会搭建服务——而构建一个新 app，第一个要解决的总是 Auth。于是那种被需要感就充斥着每一次 meetup，大家都跑过来：「Jacob，我要做某某某，到底怎么做？」从 Auth 入门，到转型做后台，再到彻底掌握 LLM → Application，花了我一年多时间；苦练技术、招募技术大拿，从胆怯不敢下手，到下场扛起大梁，最后真正胜出，又花了我们一阵子。

最近一次，我还上台演讲了一小段。其实我很早就有感觉自己该上台了，等到真正站上去的时候，似乎来得已经有点晚；但是同事默默地站在台下给我拍了张照片，我看着还是略微感慨。从不熟练到熟练，再到掌握精通、可以输出帮助别人，it takes a while. But we nailed it!

最后，老板最近也撤掉了。又一个新的 epic madness 要开始了吧——故事还长，我们继续往下写。