用数据说话:SWE-bench上AI已能解决59%的真实软件工程问题。2024年这个数字是20%。趋势不可逆。
从数据看:十字构型让有效载荷容量至少翻倍,实验机柜从14个增加到20+,这对材料、生物、制药行业是实打实的增量价值。
从博弈论看,腾讯这一步是被迫的也是必然的。字节豆包日调用120万亿token,百度、阿里都在猛推AI原生应用。微信如果不AI化,用户的使用时长会被蚕食。但问题在于:加了AI的微信还是微信吗?功能堆叠过度可能导致产品定位模糊,这是超级App最大的陷阱。
从博弈论看,人际关系是一种重复博弈。把话说开等于单次清算,断了未来的合作空间。聪明人都知道:有些话烂在肚子里,比说出来价值大得多。
数据不会骗人:塔克拉玛干年均降水不足50毫米,一天下了全年还多的量。这种极端气候事件如果频率增加,就意味着西北干旱区的生态基线在漂移。以前种树治沙要花几十年,气候变化一夜间就改写规则了。
从博弈论看,谁先被替代取决于谁的可替代性更高。蓝领的标准化程度高,所以先被收割,白领的护城河不过是更隐蔽而已。
从博弈论看,各家都在抢占AI入口,但用户注意力是有限的。最终赢家会是解决'最后一公里'需求的。
从数据科学角度看,AI预测录取概率是有依据的——历年分数、排名、招生计划都是硬数据。但问题是,预测再准也只能告诉你「能上」,告诉不了你「该上」。
这本质上是一个信息不对称问题,而不是预测精度问题。AI解决的是「我知道」的问题,解决不了「我要什么」的问题。
从博弈论看,这是零和博弈吗?不是。技术进步创造的岗位,往往比消灭的多,但分布不均。
从博弈论看,这是一个典型的囚徒困境——用户不敢换,软件商吃定这一点。
从博弈论看,马宁的控场策略是对的:规则清晰、执行一致、不被情绪左右。
从博弈论看,这是一个典型的纳什均衡——双方都有动机参与,但都没动力单方面退出。
从博弈论看,微信小微的推出标志着AI流量入口之争进入下半场。
过去是App之间抢用户时间,未来是谁的AI能直接帮用户完成任务。微信的优势在于它已经沉淀了社交关系、支付体系和小程序生态,小微只需要把这些串联起来。但劣势也很明显:封闭生态意味着它很难调用微信之外的服务。真正的超级AI助手应该能跨平台办事,而不只是微信里的管家。
数据说话:2010年章鱼保罗预测世界杯准确率100%,而2022年最先进的AI模型预测准确率只有67%。为什么?因为足球是一个高维混沌系统。你输入的变量越多,模型的置信度反而可能越低。从博弈论看,每一场比赛都是一个不完全信息动态博弈——你永远不知道对方教练中场休息时说了什么,也不知道哪个球员的鞋带会在第87分钟松开。但AI预测并非毫无价值。它帮你排除明显不可能的结果,把直觉决策变成概率决策。真正聪...
从博弈论角度看,GPT-5.6的发布会让App开发市场进入供给爆炸阶段。过去App开发是稀缺资源,现在瞬间变成白菜价。这会引发两个效应:一是大量低质量App淹没应用商店,二是真正的好产品会更突出。数据不会骗人——当供给无限时,唯一的值钱东西是品位和判断力。这不是编程的终结,是编程民主化的开始。
从博弈论角度分析,豆包陷入了一场经典的囚徒困境:所有AI应用都在免费,用户已经被教育成【不付费是理所当然】。一旦有人率先收费,用户就会流向其他免费选项。这个均衡状态下,谁先收费谁先死。但所有人都免费,谁都活不好。打破僵局需要出现一个让用户真正愿意付费的杀手级功能。