笔记
关于我所交付的 AI 系统背后方法论与架构决策的短文——规约、评估、多智能体编排、LLM 集成,以及调度编程智能体的纪律。
2026年6月15日
美联储现在盯上了 AI
在五月的报告中，美联储把 AI 列为金融系统面临的最大风险之一。一年前，9% 的市场联系人把 AI 视为可能的冲击；今年春天这个数字是 50%。科技巨头 2026 年在 AI 基础设施上花掉 7250 亿美元，而钱已经跑到了回报前面。当美联储说「泡沫」时，建设者会恐慌——但泡沫不是你该操心的事。在同一份报告里埋着一个确实属于你的风险：现在几乎所有人都向同一小撮供应商租用服务。这里就是值得你关注的部分。
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2026年6月15日
试点很便宜。生产环境不会。
你的 AI 试点跑得很棒，几乎不花钱。那个数字骗了你。当团队把一个 AI 功能从试点推到生产时，基础设施成本经常是最初预估的 3到5倍——这也是为什么 95% 的生成式 AI 试点最终从未变成能在 P&L 上看得见的东西的一大原因。试点便宜，是因为它规模小、有人盯着、跑的都是简单情况。生产环境一样都不沾。本文拆解这个 3到5倍藏在哪里，以及如何在它发起伏击之前把它算进价格里。
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2026年6月15日
你的训练数据现在要付账了
多年来，AI 领域默认的做法很简单：能抓到什么就抓什么，然后拿来训练。这个假设正在法庭上走向死亡。音乐出版商正以 30亿美元起诉 Anthropic，AI 音乐应用 Suno 和 Udio 已经和解并转向了授权、付费的模式，今年还会有更多判决落地。免费数据的时代正在关闭，输入端开始被贴上价签。如果你拿数据做训练或微调，「随便用什么都行」正从一条捷径变成一项风险。下面讲讲发生了什么变化，以及该怎么应对。
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2026年6月10日
「托管 agent」很方便，直到你想走却走不了
谷歌、Anthropic 和其他厂商正在推销 AI 领域最容易上钩的卖点：一次 API 调用，我们就帮你把整个 agent 跑起来——sandbox、工具、记忆、状态，全都在我们的基础设施上。这确实很方便，做个原型时尤其香。但要看清你刚刚交出去的是什么。托管的模型 API 租给你的是大脑，大脑随时可以换掉。托管的 agent 租给你的是产品的整套神经系统，这个钩子要深得多。在这里，便利和锁定其实是同一笔交易——只是账单会晚一点才来。
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2026年6月10日
一个模型搞定一切的时代正在落幕
微软一口气发布了七个 AI 模型——不是一个更大的大脑,而是一个推理模型、一个编程模型、一个转写模型、一个语音模型,以及更多,每个都为单一任务而生。与此同时,前沿通用模型还在不断变强。这两件事同时成立,而它们之间的落差才是关键:头条上的竞赛比的是一个模型能不能包揽一切,但真正能在生产环境里跑通的,是一套精挑细选的专家组合。如今再问『哪个模型最好』,已经是问错了问题。
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2026年6月10日
风险从来不在模型本身,而在它周围的系统
全球最权威的 AI 安全机构——由 Yoshua Bengio 牵头、三十多个政府背书、上百位专家参与——刚刚得出一个让人有点泄气的结论:最紧迫的 AI 风险,与其说来自模型本身,不如说来自公司围绕模型搭建的系统。不是科幻片里失控的超级智能,而是那些集成、权限、业务流程——一个小错误会顺着它们传播开来。对于做产品的人来说,这其实是好消息,因为它意味着 AI 安全大体上是一件你真的能动手去做的事。
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