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日期: 2026-03-11 | 來源: 華爾街見聞 | 有20人參與評論 | 字體: 小 中 大
與此同時，AI 正在推動整個知識經濟的生產力提升。以放射學為例，現在 AI 已經可以輔助讀取掃描影像，但對放射科醫生的需求卻仍在持續增長。這並不是壹個悖論。
放射科醫生的核心職責是關懷患者，而讀取影像只是這過程中的壹項任務。當 AI 承擔了更多日常的重復性工作時，放射科醫生就可以將精力集中在診斷判斷、溝通交流和患者護理上。這樣壹來，醫院的效率提高了，能夠服務更多的患者，進而也會雇傭更多的員工。
生產力創造了容量，容量帶來了增長。
過去壹年發生了什麼改變？ 在過去的壹年裡，AI 跨過了壹個重要的分水嶺。模型變得足夠優秀，能夠在宏觀規模上發揮實用價值。推理能力提升了，幻覺減少了，事實依據的准確性（Grounding）有了顯著提高。這是有史以來第壹次，基於 AI 構建的應用開始產生真正的經濟價值。
在藥物發現、物流、客戶服務、軟件開發以及制造業等領域的應用，已經展現出了極強的產品市場契合度。這些應用有力地拉動著它們底下的每壹個技術層。
在這裡，開源模型發揮著至關重要的作用。世界上大部分的模型都是免費的。研究人員、初創公司、大型企業乃至整個國家，都依賴開源模型來參與到先進的 AI 浪潮中。當開源模型達到最前沿水平時，它們改變的不僅僅是軟件，它們更是激活了跨越整個技術棧的需求。
DeepSeek-R1 就是壹個強有力的例子。通過讓壹個強大的推理模型被廣泛使用，它加速了應用層的落地，同時也增加了對其底層的訓練、基礎設施、芯片和能源的需求。
這意味著什麼 當你將 AI 視為不可或缺的基礎設施時，其深遠的影響便清晰可見。
AI 始於 Transformer 架構的大語言模型。但它遠不止於此。這是壹場工業變革，它重塑了能源的生產與消耗方式、工廠的建造方式、工作的組織方式，以及經濟的增長方式。
之所以要建設 AI 工廠，是因為現在智能是實時生成的； 之所以要重新設計芯片，是因為效率決定了智能擴展的速度； 能源之所以成為核心，是因為它設定了智能產能的絕對上限； 應用之所以在加速落地，是因為它們底層的模型已經跨過了分水嶺，最終能夠在大規模場景中發揮實用價值。
每壹個層級都在與其他層級相互促進。
這就是為什麼這場基礎設施建設的規模如此宏大。這就是為什麼它能同時觸及如此多的行業。這也是為什麼它不會局限於單壹的國家或單壹的領域。每壹家公司都將使用 AI，每壹個國家都將建設它。
我們仍處於早期階段。大部分的基礎設施尚未建成，大部分的勞動力尚未得到培訓，大部分的機會尚未被發掘。
但是，方向已經拾分明確。
AI 正在成為現代世界的底層基礎設施。而我們現在所做出的選擇——我們建設的速度有多快，我們參與的范圍有多廣，我們部署 AI 的態度有多負責任——將最終塑造這個時代未來的模樣。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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