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黄子伦 | 比中东更危险的两颗隐雷

人工智能发展的势头是不可逆，但在这条道路上，如果有一家巨头倒下，整个科技行业，无论是软体还是硬件，美国还是中国，大语言模型还是机器人，都可能瞬间进入寒冬，人类社会前进的驱动力也会暂时熄火。上个星期的专栏提到，我不认为此次的中东冲突是一场重大危机，因为我把危机定义为 “系统性” 这种类似宿命的、不可逃避的危机。而这次的中东冲突更多是人为因素，而非系统。华尔街某家调研机构直接派遣分析师赴中东勘查，发现原来霍尔木兹海峡的航运量不减反增。只要运营方愿意给伊朗支付高额的 “过路费” ，那么就可以通过。这些通过的船会关闭AIS（自动识别系统），除了省下保险费用，并避免成为保险公司眼里的 “高风险客户” 或者黑名单。这就使得我们这些远离中东地区的人们，即使订阅再多数据服务，都无法掌握当地真实状况。不过，至少证明了一件事，那就是霍尔木兹海峡的状况没有想象中那么恶劣。当然，形势是变得更复杂，或者说有更多势力卷入这场航海博弈。故此，我们可以大胆猜测，在中东冲突所引发的石油供需关系问题中，有许多因素发挥了超乎现实的影响。一个自然是媒体上的互相引述，另一方面则是各个投资机构的量化操作，造成人踩人砸盘。我不敢说这场危机很快就会过去，但我个人会乐观看待。真正让我紧张的是另外两则新闻。一个是最近美国的私募信贷（private credit）问题，其中以Blue Owl为首。这个问题主要是市面上有巨大的借贷需求，而银行受到巴塞尔协议影响，在借贷方面是越来越保守，最终导致借款人只能另辟蹊径，并诞生了私募借贷行业。 Blue Owl为首的这类私募借贷，主要借款人都是美国科技企业，尤其是软件开发。这本来就没什么问题，即便大语言模型横空出世，人们多认为这只会加速相关软件开发公司的开发速度。万万没想到，长期不在主流媒体亮相的Anthropic所推出的各种开发工具（该公司被美国政府 “开除” 后反而声名鹊起），让软件开发公司所积累的层层优势，瞬间崩塌。虽然软件开发公司还是能够仰仗他们申请的各种ISO标准来避免客户群流失，但是Anthropic的大语言模型却是让许多软件客户意识到 “我其实可以尝试自己单干，不需要买软件” 。这种思想种子对仍由创办人掌舵的公司尤其重要 [vip_content_start] （因为职业经理人不怎么具备冒险精神），也就会减少软件开发公司的潜在客户群及收益。因此，Anthropic掀起的浪潮可说是直接冲击整个软件行业，让类似Blue Owl的私募借贷基金备受考验。偏偏这类工具在美国体系中早已存在一段时日，而Blue Owl管理的资金规模已经超出3,000亿美元，如果加上其他玩家，规模可能高达1.8万亿美元。这不是一个小数目，更重要的是，这是系统中的数目。要是没有新的资金进场托住（类似美联储救市），当歌曲骤停，大家就会四散而逃。另一个风险则是Sam Altman带领的OpenAI。对于OpenAI的融资数目，我已经懒得去跟进，就像我也不记得Anthropic的Claude到底更新到第几个版本了。但是，从OpenAI决定停止运营Sora一事中，可以看到他们的商业模式有岌岌可危的迹象。这一点，其实从ChatGPT在2022年面世后，OpenAI决定走向多元业务发展的战略来看，已隐约显现出一些问题。这和马斯克创立特斯拉和SpaceX初期非常像，那就是——钱不够用。这些改变人类命运的技术，都需要大量的前期资金作为燃料驱动。要不是SpaceX拿到NASA的订单，以及特斯拉能够不断拿美国政府的碳排放补贴，我们就不会看到马斯克如今在X平台和网民吵架时扔下一句 “老子不是Billionaire，老子是Trillionaire” 的嚣张模样。 Sam Altman拥有与马斯克相同的野心，却没有相同的资金条件。我知道OpenAI融资了很多钱，但他们也在烧很多钱。而Sam Altman计划让OpenAI上市，或者说他没有别的选择。于是，即便Sora拿到迪士尼的10亿美元订单，他们仍然在毫无预警的情况下停止运营，因为影片生成的成本太高了（据说每天都要烧掉1,500万美元），Sora又不像Seedance，背靠字节跳动这样的大山。虽然我认为人工智能发展的势头是不可逆，但在这条道路上，如果有一家巨头倒下，整个科技行业，无论是软体还是硬件，美国还是中国，大语言模型还是机器人，都可能瞬间进入寒冬，人类社会前进的驱动力也会暂时熄火。以上就是两个我认为影响更大，更难对抗的风险。希望对你有所帮助。回顾上周专栏：黄子伦 | 中东冲突下的两个高概率变化相关新闻： Cliffwater基金恐限赎引次贷危机阴影再现私募信贷赎回潮扩大 OpenAI宣布下架 Sora影片生成平台

2月前

【多点AI】全自动程式设计：程式员会消失吗？

究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现？如果会，它何时才能成为现实？作为专栏作者，我经常思考一个问题：在心中有几个不同的商业构想时，如果能够透过人工智能完全自动化地营运，将会是怎样的一幅景象？试想像，不再需要与软件工程师反复沟通、不必等待冗长的开发周期，也不必为调试或维护而烦恼。若人工智能能够全自动完成应用程式的开发与部署，这将彻底改变创业与创新的方式。于是，一个核心问题浮现：究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现？如果会，它何时才能成为现实？ ◢从“写程式”到“对AI讲话” 这个未来已经逐步成形。生成式人工智能工具，例如GitHub Copilot、ChatGPT、Claude，能够自动生成代码、修正错误，甚至完成简单的应用程式。根据GitHub的研究，开发者使用Copilot的情况下，编码速度提升高达55%，并有约30%的建议会被直接采用，而90%的开发者已经提交过包含Copilot代码的程式。到2025年，微软更宣布Copilot已有2000万用户，并推出能够执行多步任务的“Coding Agent”模式，让AI可以自动化处理更复杂的开发工作。这已经意味着，软件开发正从“人写程式”转向“AI主导、工程师监督”。另一方面，“低代码╱无代码”平台则让没有技术背景的人，也能拖拉模组、输入简单指令，搭建业务流程或手机应用。这种趋势令数码化创新加速普及，技术门槛被进一步打破。同时，新一代“AI程式代理”（AI Dev Agents），例如Cognition推出的Devin，已经展示出能自我规划与调试的能力：它能够自动撰写代码、执行测试，再反复优化。这家公司在2025年初更获得5亿美元融资，并得到Goldman Sachs、Ramp、Nubank等大型企业采用，显示资本与产业对这类自动化工具的高度信心。 ◢为何仍未能全自动？虽然AI的进展惊人，但要达到“全自动”仍有三大难关： ●第一，规格差距（Specification Gap）。人类的需求经常模糊或矛盾，甚至在开发过程中随时改变。AI虽能生成代码，但未必理解背后真正的业务逻辑或市场意图。 ●第二，安全与可靠性。程式不仅要能运作，更要符合保安、合规、隐私与效能要求。今天的AI仍然会“幻觉”（hallucination），输出错误或不完整的代码。在医疗、金融等高风险行业，这种风险是无法接受的。 ●第三，社会整合。软件必须嵌入真实世界，涉及法律、文化与用户体验。AI可以模仿规范，但难以真正理解使用者情感、社会规范或组织内部复杂关系。 ◢产业观点与时间表对于“程式设计将走向自动化”的未来，不少科技领袖已公开表态。NVIDIA CEO黄仁勋在多个场合表示：“未来的编程语言将会是人类语言”，甚至强调“每个人现在都是程式员，这就是AI的奇迹”。微软CEO Satya Nadella则直言，AI正在把“过去三十年的变化压缩到未来三年”，并预告AI代理（AI Agents）将重新定义SaaS和知识工作，从根本上改变应用开发的方式。研究机构亦给出具体的时间框架。Gartner预测，到2028年将有三分之一的企业软件内建AI代理，约15%的日常决策会由系统自动完成。麦肯锡则指出，到2035年，自动化与生成式AI将可能影响高达55%的工作活动。这些数据与预测，为“2025–2035是自动化软件开发的关键十年”提供了清晰的佐证。 ◢能力曲线的突破技术评测亦显示出飞跃式进展。以AI模型在SWE-bench（软件工程修Bug基准）上的表现为例，2023年初最佳模型仅能解决2%的问题；2024年Devin把正确率推升到13.86%；而在2025年，OpenAI GPT-4.1已能解决54.6%的任务，GPT-5更声称可达74.9%。虽然这些数据仍有争议，但整体曲线清楚显示：AI已经从“几乎无法处理”进入“能完成一半以上任务”的区间，逼近大规模实用的临界点。 ◢真正的挑战：想像力与治理当“写程式”逐步被AI取代，最大的挑战反而不再是技术，而是“人类如何使用这项能力”。未来任何人只需一句话，就能生成一个应用程式。这样的环境一方面可能带来“垃圾应用”泛滥，让市场被大量低质素的程式充斥；另一方面，也可能迎来一个全新的黄金时代，真正具备创造力的人能够即时将想法付诸实现，推动创业与创新以前所未有的速度发生。因此，未来的竞争将不再是谁的技术最强，而是： ●谁的想像力更具价值，能提出对社会与商业最有影响力的构想。 ●谁能建立有效的治理与伦理框架，决定哪些应用应该存在，哪些应该被禁止。这不仅是企业的课题，也是政府与社会共同面对的挑战。 ◢十年之内，定义将被改写综合科技领袖的言论、研究机构的数据与产业现况，我们可以得出一个清晰的结论：2025至2035年将是程式设计从“人工为主”迈向“AI主导”的关键十年。黄仁勋提出“人类语言就是未来的编程语言”，Satya Nadella强调“AI代理将重塑应用开发”；Gartner预测2028年三分之一的企业软件内建AI代理，麦肯锡则指出2035年一半以上工作活动将受自动化影响。再加上Copilot的普及、Devin的巨额融资，以及SWE-bench能力曲线的突破，这些都印证了自动化程式开发的未来已在眼前。然而，这并不等于程式员将完全消失。程式的形式会被重新定义，人类的角色会上移到更高层次——规划规格、设计架构、把关合规、设定伦理与社会边界。到那时候，真正的问题将不是“还需不需要程式员”，而是“人类要保留多少创造世界的控制权”。在这个意义上，程式员或许会逐渐退居幕后，但“创造者”的角色，将永远不会消失。更多文章：【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验【多点AI】用AI强化ESG中被忽略的“G”──企业管治的新武器【多点AI】AI重塑娱乐产业：虚拟歌手如何改写音乐与影视的未来？

8月前

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