@dengji85 那就看你敢不敢赌了……

油车也不舍得闲置放那么久，保费和折价才是大头。

现在才凹硬已经挺晚了。
一年时间，WDC 从 60 涨到 600 了，AMD 从 120 涨到 550 了，MU 从 120 涨到 1000 了，SNDK 从 45 涨到 2100 了。

笑死，兄弟们回帖前看清楚啊，人家要的是「能装」垃圾软件全家桶……

最近几天老外论坛有人报 GPT 5.5 疑似降智，可能是为 5.6 发布而调整算力分配，如果你是这两天刚测的，那有这个可能。之前至少没什么问题。
你说的这些我在 Gemini 3.5F 上经常见到，Codex xHigh 上没遇到过。只能说你的描述不符合正常 GPT 模型的水平。至于是官方降智还是什么原因这个我不好说。我这边就只开了一个 superpowers ，别的啥都没装。

最近几天老外论坛有人报 GPT 5.5 疑似降智，可能是为 5.6 发布而调整算力分配，如果你是这两天刚测的，那有这个可能。之前至少没什么问题。
你说的这些我在 Gemini 3.5F 上经常见到，Codex xHigh 上没遇到过。只能说你的描述不符合正常 GPT 模型的水平。至于是官方降智还是什么原因这个我不好说。我这边就只开了一个 superpowers ，别的啥都没装。

@ntdll
> 但是对于提上限的工作，AI 是难以有所帮助的，比如把全行业的顶尖资料都喂给 AI ，他有机会设计出芯片嘛。
难说。

假如我们可以假设，AI 的能力上限与人类相同（毕竟 AI 就是在用硬件去模拟真实的人类智力），那么人类能做到的 AI 没有理由做不到。设计芯片这种相对「简单」的工作对 AI 来说只会更简单。大部分同类工作对人类来说都是属于智力能及但时间精力不可及。比如编程，只要给你足够的时间去分析系统结构，调试运行状态，一个普通人也足够可以从零写出 Linux 内核，只不过这个人写到现在这个规模可能要花上几千年时间。我们现在谈及的大部分普通编程工作都是属于这类。芯片设计也一样，写个简单的电路不成问题，提升性能提升规模反复迭代才是花时间的地方。要是 AI 能以人类 100 倍的速度自己去迭代呢。

我倒是觉得现在芯片行业最难的还是在那些物理化学之类的工艺问题上。光刻胶，EUV ，如何制造出这些硬件设备，如何对抗这个宇宙的基本法则，这些才是 AI 搞不定的部分。

@LeeReamond #10
当然有预测未来预测得很准的，但这意义不大。学过信息论就知道，这样的讨论就等于没有信息量。
比如你预测，明天可能下雨，但也可能不下。晚上可能吃面，也可能不吃面。
你说未来 50 年内核聚变可能可以投产使用，但也可能无法投产使用。这是不是预测了个寂寞。

咱不说那么复杂的东西，就像你说的 GPT3.5 出来的时候谁会想到现在大模型+Agent 可以直接上手半自动化开发复杂的软件。当时的你可能连 Agent 这样一个东西将会被发明出来都不知道。没有多少人类可以凭空想象出还不存在的东西，如果你可以，那你应该开始创业。

很久以前在油管上看过一个视频，里面就提到了未来人类会遇到的情况。你进入大学学习，然后大一大二学到的前沿知识，到了大学毕业的时候就已经过时了。你高中时候对未来做了职业规划，想着将来我要在某某行业做某种工作，结果到了找工作的时候发现，这个工种已经消失了。而取而代之的工作岗位，可能是三五年前根本还不存在的工作，工作内容要处理的，甚至是人们可能从来没想过的问题。整个世界都在以指数级的速度发展，过去 5 年内创作出的新知识可能比过去 5000 年的还要多。

当然我不是说不能去预测未来，只是未来的变化实在太快了，在新的变化出来之前你可能根本就没想到这会是个变化，历史的滚滚洪流就把你当减速带碾过去了。

顺便一提，就算能去掉 CUDA 护城河，你用 AMD 的显卡也不会便宜。如果 N 卡和 A 卡都降价了，Cerebras 也不会便宜。Cerebras 如果便宜了，那人类就可以迈出一大步了。

现在大模型的弱点，除了上面说的注意力和智力，还有速度。现在普通人用的 AI 无非也就是几十 tps ，你要用美国豆包 3.5 Flash ，那说不定能跑个小几百 tps ，要实时响应还是太慢了。如果能保持现在 5.5 xHigh 的智力水平然后再把速度提升 20 倍，那开发的体验会好很多。当然价格如果能打下来那就更好了。现在写个大项目一个月得花好几千，要不是公司买单，我自己掏钱做开源软件那是真用不起。

> 但是又能聪明到哪里去呢
之前大家也是这么说的。

现在的模型还有非常大的提升空间。比如超长上下文注意力不集中的问题，给个 250k 的上下文 AI 就不知道自己前面在想什么了。还有思考能力的问题，现在模型可以做中高级难度的开发，但是再往上，比如到复杂的系统设计，就开始不行了。这些如果能再改善一些，就又能大幅提升一把智力。

至于将来会变成怎么样，说实话谁都说不准，问了也无非就是大家拍脑袋想想而已。

我这么跟你说吧。
我司让我们用 AI 开发。他们是怎么做的呢？他们引入了 GPT 企业版，每人有无限量的 Codex GPT 5.5 Fast 可以用。公司要求员工在能节约的地方节约，比如简单问题可以用 Instant 就别开 Thinking/Pro ，但写代码写文档要求尽可能全部用 AI 生成而不是靠自己手写来节约 token 。之前要求 5.3-Codex xHigh ，现在是 5.5 xHigh 。每个员工基本上一个月 AI 花费在 2 千左右。像我上个月花得多了点，干了 4 千多。

这才叫「公司让员工用 AI 开发」。不是这种老板跟员工说去用 AI 然后员工还得自己找工具还要担心老板给不给报销的。老板连张开嘴说我给你们一个月报一千块钱都不肯，难道让员工自己开口问老板要钱吗。

好，就算老板不懂，心里没数，那老板要不要想想底下员工连和老板讨论的动力都没有，是什么原因？老板和员工每周做 1 on 1 吗？知道员工的实际需要吗？老板相信员工吗，员工相信老板吗？

> 这些兄弟为什么要最终弄成这样，工作也没了

这些老板为什么要最终弄成这样，员工也没了

卡爆了，我(Windows)和同事(macOS)都觉得卡爆了。

你也没让 OpenAI 扣你信用卡啊，OpenAI 不是扣的 Google Pay 么。

C 有更多的优化手段，比如 SIMD 化，比如智能内联减少函数调用次数。
具体优化效果要看具体代码，不过一般而言计算密集型的差距确实会很大的。
所以一旦开始资源密集型计算，早点切到 Java 或 C++家族才是明智的选择。

你用好 AI 你就是天才程序员。读研如果你将来不搞科研的话，大多就只是为了一张文凭。

楼下的回复能不能先说说自己高中的时候有没有吃过记过或者更严重的处分或者直接被开除了进厂打工。
别搞得自己高中的时候老老实实的啥错都不敢犯，遇到别人的事了就觉得高中记过甚至开除了都是小问题。

比如说各大云计算厂商卖的云服务，如果是政企军用的，会在政府用地造新大楼新机房，服务器部署进去，然后运维人员全部要通过政审才能访问，普通员工线上也访问不了特殊机房。如果搞 AI 的话，大概率也是专项部署到政府大楼然后隔离运行。

我司和 OpenAI 合作，用他们的企业版。
这种民用的设施用合同约束也就到顶了，你真要机密数据政企军用那就得自建机房内网部署。

NC 确实不可以商用。
commercial purposes — A commercial use is one primarily intended for commercial advantage or monetary compensation.
GPL 是可以商用的。
直播打游戏不构成侵权。以直播打游戏获取收入，则是以营利为主的行为，当然是构成侵权的。
相对的，如果你直播只是和朋友一起看一起玩，没有开打赏没有带货，就没问题。
分享精神也分宽松精神和激进精神，激进的会要求你和他一样免费分享，所以会禁止商业行为。宽松的则是随便你怎么玩都行。类比一下就是 GPL 和 MIT 的区别。（当然 GPL 是允许商用的。）

Gemini 的翻译很强。干活的话你要不要试试 Codex 之流？