大模型统一竞赛700天后，AI走向“分野之年”

"世界不是由事实构成的，而是由事实之间的关系构成的。" 如果用维特根斯坦的理论来反推 AI 的能力边界，智能的上限或许从一开始就不取决于模型"知道多少"，而取决于它是否理解Context(语境)、规则，以及 这些知识在不同场景中如何被使用。 也正是在这一意义上，今天更有竞争力的模型们，开始逐步逼近维特根斯坦后期所说的"语言游戏"：意义并不来自词本身，而来自使用。能否参与这种游 戏，决定了 AI 只是一个高效的工具，还是正在进入更深层的认知结构。 但这一变化，并没有被舆论第一时间捕捉。过去两年，舆论场被 ChatGPT 与 Claude 轮番占据，行业习惯将 AI 视为一个整体的、线性的竞赛，更强的模 型、更大的参数、更通用的智能被视为唯一的进化方向。 身处一线的从业者，先于市场感知到了"温差"。前OpenAI成员姚顺雨，便在此前AGI会谈上分享到： AI 在 To C 端和 To B 端正遵循不同的发展轨迹。 从 GPT-4 到后续迭代版本，普通 C 端用户的体感差异微乎其微；但另一边，Claude，已开始深入编程等核心环节，改变程序员们的工作模式。 陷入马太效应的"垂直整合" 过去两年，市场曾笃信"模型+应 ...