AI编程工具印钞了。其他所有AI代理用例都远远落后。原因简单得离谱。

差距确实惊人。Cursor从几乎零收入到年收入数十亿美元，仅用了一年左右，成为有史以来增长最快的软件产品，据传SpaceX同意以600亿美元收购它。而其他地方：95%的企业AI试点项目没有带来可衡量的价值，大多数代理试点从未投产，一些公司正在放弃代理相关计划。同样的模型。同样的资金。结果却截然不同。那么，真正的变量是什么？我认为不是模型。我认为是这个：代码可以自我评分。运行它，通过或失败，瞬间完成，且完全免费。这意味着你可以在数百万次自动检查的尝试上训练它，没有任何人为瓶颈。Karpathy基本上说过：AI只有在能够自动验证输出的领域才能快速达到超人类水平。反面的最佳例子：有一个客户服务基准测试，同一任务运行8次，顶级模型在全部8次中都正确的概率不到25%。这不是产品，这是老虎机。不是因为模型笨，而是因为“好的支持”没有一键变绿的测试。企业失败报告也证实了这一点：项目死于“无法定义成功”和“输出不一致”，而不是模型质量。所以我的看法：每一个“AI代理用于X领域”的初创公司，都在暗中押注X是否可以验证，而大多数公司没有意识到这一点。护城河不是模型。验证器才是。编程获胜不是因为开发者是早期采用者，而是因为软件是唯一一个真相免费的工作。编程之外的出路不是更好的模型。而是构建一个原本不存在的反馈循环。网友们！来爆料吧……哪个工作现在看起来不可验证，但暗中其实有一个没人建造的廉价评分器？