智譜唐杰最新分享:AI是獵龍局,所有打兔子的玩法都是多余!

剛剛，智譜創(chuàng)始人唐杰在社交媒體上發(fā)表了一篇小作文，“分享最近的‘再學(xué)習’心得”，主題為《ai時代——認知 > 格局 > 技術(shù) > 管理》。

智譜新近發(fā)布的GLM5.2 在多個指標上追平甚至超過 anthropic 的 mythos 和 fable5，風頭正勁。

在x上，馬斯克發(fā)帖稱“大約在2027年Q1”，智譜大模型能達到 Fable 水平；唐杰回稱，“還會更早”。

以下為唐杰小作文全文——

很多人認為一個企業(yè)的成功靠管理，很對，曾經(jīng)很對，但ai時代可能變了，一切都變了。

天天端到端、天天扁平、天天去中層。

沒辦法，太多事情ai化了，更焦慮的是技術(shù)不能落后，于是工程師一下子揚眉吐氣，技術(shù)大于了管理。

管理還很有用，但不懂技術(shù)、甚至不深入技術(shù)，你都不知道該怎么管——管啥呢？

ai時代幾乎每個技術(shù)的進步，預(yù)訓(xùn)練的infra（loss balancing、indexpool、kernel fuse）、Agentic RL、self-judge、OPD、fully self training、尤其是ai學(xué)習的范式變革都讓人極其興奮。

往往一出來就在x上刷屏，一晚上傳遍全世界。

這種密度和烈度是以前任何一個時代都沒有的：你不是每隔幾年等一篇里程碑論文，而是每隔幾天就要追一波新東西。

也正因如此，技術(shù)落后從來不是"慢慢掉隊"，而是一夜之間的事——這也是為什么在ai局里，技術(shù)的權(quán)重被抬到了前所未有的高度。

格局大小一直是一個人天花板的標尺。不是說格局大就一定能成大事，但格局小肯定成不了大事。

a i時代很多時候靠想象力、靠布局，要抓住主要矛盾，大膽布局。沒格局，盤子小了，自然落后；至于"先收縮一下、活下去，等別人做出來再抄"，這套在ai時代不存在——等到那時候，你早就不在牌桌上了。

但ai的認知才是最重要的。

ai的發(fā)展核心是技術(shù)，這和20年前創(chuàng)業(yè)的商業(yè)模式局不同，也和10年前創(chuàng)業(yè)的產(chǎn)品局不同。

商業(yè)模式局是發(fā)現(xiàn)社會一個新需求，砸錢把模式包圓，不讓別人進來，純資本起了最大作用，那時候的創(chuàng)業(yè)者大部分是資本大腕或管理高手；

產(chǎn)品局是設(shè)計一個粘住用戶的心理/生理模式，游戲也行、視頻也行、聊天也行，總之粘住就好、dau大就好，產(chǎn)品經(jīng)理和揣摩人性最重要，這個時代的創(chuàng)業(yè)成功者大部分是產(chǎn)品經(jīng)理。

而今的ai局又很不一樣：openai和anthropic這兩年的反復(fù)拉鋸、輪流領(lǐng)先，一再說明ai時代的本質(zhì)就是技術(shù)的快速進步——當你停下來打磨產(chǎn)品，可能第二天就發(fā)現(xiàn)底層技術(shù)已經(jīng)落后、產(chǎn)品已經(jīng)沒人用；當你停下來思考商業(yè)模式，ai世界已經(jīng)再次被顛覆。

ai的終局就是agi，是一場獵龍游戲。這條路上，所有打獵兔子的動作都不本質(zhì)——除非你實在太餓，否則就該專注本質(zhì)、專注主線。

但光喊口號遠遠不夠。agi是個愿景，可它在哪里、怎么定義、怎么做到，從來就沒有標準答案。

既不是傳統(tǒng)學(xué)術(shù)范疇里"先慢慢定義清楚、再設(shè)計算法、做實驗、驗證、做原型、再產(chǎn)品化"那一套，肯定行不通；也不能簡單靠以前那種"秒了他"——靠少數(shù)幾個人熬夜就拼出來。

實現(xiàn)agi需要：對agi的極度熱衷與篤定（極強的第一性思維）、對技術(shù)的深厚積累與細節(jié)把控、一群不內(nèi)耗/不墨跡、簡單純粹的人。

這個時代的ai人不那么看重所謂的"經(jīng)歷"，更在意的是不內(nèi)耗、不墨跡、夠純粹；但年輕并不等于純粹，有些表面的年輕反而掩蓋了"純粹"這件事的本質(zhì)重要性。

ai的技術(shù)判斷是另一個挑戰(zhàn)。

ai可能顛覆了很多人的認知：很多人喜歡ml、喜歡cs，是因為那里有看起來優(yōu)雅的理論和數(shù)學(xué)推導(dǎo)；而agi要更原生、更native，ai的數(shù)學(xué)推導(dǎo)其實已經(jīng)超越大多數(shù)cs研究生、也超越大多數(shù)cs程序員了。

原來cs們還以為自己高高在上，以為自己是ai的造物主、其他領(lǐng)域都要完蛋；其實真正被全面顛覆的，可能正是我們自己的知識體系。

這也是為什么cs的資歷突然不管用了——所有cs被拉平、被ai扁平化管理，唯有成為ai時代具有超前認知的ic，才能在ai時代活下去：快速迭代知識、快速提高認知（5年后的ai你能預(yù)見嗎？不能。2年呢？1年呢？）。