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为什么 AI 建设正在演变成一场基础设施竞赛？

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你有没有注意到，大家谈论人工智能时，总把它形容成漂浮在云端的魔法？我们用它写邮件、生成宇航员猫咪的搞笑图片，感觉它轻盈得仿佛没有重量。但这里有一个大多数人都忽略的秘密：AI 其实极其“沉重”。它由成堆的硅片和绵延数英里的铜线组成，居住在嗡嗡作响、风扇轰鸣的巨大建筑里。现在，我们正目睹一场巨大的转变，重心正从单纯的智能软件转向支撑其运行的硬核物理设施。这就是为什么全球突然痴迷于建设更多电厂、圈占更多土地的原因。这不再仅仅是谁的代码更聪明，而是谁拥有最强大、最顶级的引擎来驱动这些代码。结论很简单：你所钟爱的 AI 工具的未来，正取决于一场正在我们脚下进行的全球性基建大工程。

要理解为什么会发生这种情况，我们需要看看最近的变化。过去，我们认为提升 AI 性能的关键在于编写更精妙的指令。但我们发现，如果用同样的指令在更强大的机器上运行，AI 会变得聪明得多。把它想象成一个专业厨房：你可以拥有世界上最好的食谱，但如果只有一个小炉子，你只能喂饱几个人。如果你想喂饱整座城市，你需要一个装满工业级烤箱的巨大仓库和一支厨师大军。在这个领域，GPU 就是那些高科技烤箱。它们是专门的芯片，处理数学运算的速度远超你的笔记本电脑。各大公司正成千上万地采购这些芯片，并将它们塞进面积堪比好几个足球场的数据中心。每一个这样的中心可能覆盖 50000 m2 或更多的空间，仅仅是为了容纳那些计算机机架。这简直是一场建造史上最大厨房的物理竞赛。

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这种转变正在全球范围内产生巨大影响，因为它改变了科技领域的领导权格局。过去，几个聪明人在车库里用一台笔记本电脑就能改变世界，虽然这在一定程度上仍然成立，但现在的巨头们需要数十亿美元来构建下一代工具所需的物理基础设施。这已将 AI 提升到了国家战略高度。各国政府正审视自己的电网，思考是否有足够的电力来跟上步伐。这不再仅仅是科技公司的事，更是能源供应商和建筑公司的事。各国政府甚至开始讨论“主权 AI”，这意味着他们希望在自己的领土内拥有数据中心和芯片，而不必依赖他人。这对当地经济来说是好消息，因为这些项目为曾经安静的农田带来了巨额投资和高科技岗位。这是一场全球性的建设热潮，正以一种非常实在的方式连接着整个世界。

日常对话背后的能源动力

我们往往低估了一个简单请求背后所付出的努力。当你要求机器人帮你规划假期时，一切似乎瞬间完成。实际上，该请求穿过海底电缆，飞速进入数据中心，那里成千上万的芯片在瞬间协同工作，为你提供答案。这就是基础设施对用户体验至关重要的原因。如果建筑太远或芯片太慢，你就会感到延迟；如果电力不足，服务可能会崩溃。人们往往高估了 AI 的自我进化能力，却低估了让这种智能显得流畅自然所需的物理能源和硬件规模。现在正是一场竞赛，确保随着用户增加，支撑系统的架构不会在压力下崩塌。这是一个巨大的物流难题，涉及每天在全球范围内调动数百万个零部件。

让我们来看看在安静小镇经营面包店的 Sarah 的一天。Sarah 使用 AI 来管理库存并撰写社交媒体帖子。她以为自己只是在使用手机上的一个 app，但她实际上是全球产业链的一环。当她醒来询问助手天气时，请求可能会跳转到弗吉尼亚州的数据中心；当她使用工具设计新 Logo 时，工作可能在爱荷华州的一组芯片上完成。对 Sarah 而言，这意味着她能以每月几美元的价格获得世界级的计算能力，从而与大企业竞争。这之所以成为可能，是因为像 Microsoft 这样的公司正投入数十亿美元，确保数据中心无处不在。这让一家本地面包店变成了科技驱动的企业，而 Sarah 甚至不需要看到一个服务器机架。这就是基础设施竞赛的现实影响，它以一种看似魔法的方式，将顶尖力量带给了普通人，尽管它是由钢铁和玻璃构成的。

在我们耗尽资源或空间之前，建设有上限吗？许多专家带着友好的好奇心提出了这个问题，因为增长速度实在太快了。我们知道，这些巨大的计算机仓库需要大量电力，还需要水来为芯片降温。有些人怀疑我们能否在不给地球造成负担的情况下找到足够的绿色能源来维持这一切。这对工程师来说是一个激动人心的挑战，他们现在正研究小型核反应堆或大型太阳能农场来保障电力供应。我们还看到了回收这些建筑热量来为附近住宅或温室供暖的新方法。这是一个不断演进的难题，看着行业在保持记录级增长的同时寻找创造性的高效方案，是一件很有趣的事。

网格背后的极客视角

对于热爱技术细节的人来说，基础设施竞赛的核心在于互联和功率密度。我们已经告别了那种随便在房间里放几台服务器就能搞定的时代。现代 AI 集群需要专门的网络，让成千上万的 GPU 像一个巨大的大脑一样交流。这涉及处理每微秒海量数据的专用电缆和交换机。我们还看到向边缘计算的重大推动，即部分 AI 工作在靠近用户的地方完成，以减少延迟。这可能意味着在每个大城市建立较小的数据中心，而不是在荒郊野外建立几个巨型中心。API 限制往往是这些物理约束的结果。如果一家公司没有足够的芯片，他们就必须限制你的请求次数。这就是为什么本地存储和在个人设备上运行较小模型成为热门话题的原因。如果你能在自己的硬件上运行模型，就不必在数据中心排队等待。

极客部分的另一个重点是散热思路的转变。标准空调对于最新款芯片来说已经不够用了，因为它们会变得极其炽热。许多新建筑正在使用液冷技术，让水或特殊流体直接流过硬件来吸收热量。这效率更高，允许在同样的面积内塞入更多芯片。我们在数据存储方面也看到了很多创新。快速访问内存与处理器速度同样重要。如果芯片必须等待数据到达，它们就会空转并浪费电力。这就是为什么最新设计专注于将存储尽可能靠近芯片。这是一场硬件工程的华丽舞蹈，其规模超乎大多数人的想象。根据 国际能源署 的数据，这些中心的能源需求是全球规划的重中之重。

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硬件领军者

当我们审视谁在赢得这场竞赛时，通常取决于谁能最先拿到最好的硬件。像 NVIDIA 这样的公司已成为最重要的参与者，因为他们设计了每个人都需要的芯片。但这不仅仅是芯片的问题，还关乎那些建造变电站和冷却系统的公司。甚至生产光纤电缆特种玻璃的公司也看到了需求的激增。这是一个触及工业世界几乎每个角落的完整生态系统。如果你想了解硬件如何改变世界的最新动态，可以查看 AI 基础设施新闻 的最新报告，以保持领先地位。竞赛远未结束，每个月都会有关于更大规模数据中心或更高效能源的新公告。

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底线是，AI 不再仅仅是一个软件故事。这是一个关于物理世界以及我们建造宏大工程能力的故事。我们正处于为下一个世纪的科技奠定基础的竞赛之中。虽然很容易沉迷于算法和数字大脑的讨论，但真正的行动正在建筑工地和发电厂发生。这是一个乐观的时代，因为它迫使我们在能源和工程领域进行前所未有的创新。剩下的最大问题是，我们将如何平衡这种对电力的渴求与我们对清洁地球的目标。这是一个将长期困扰科技界的现实问题。目前，我们可以享受这样一个事实：每当我们使用 AI 工具时，都有一个不可思议的机械世界在努力工作，让我们的生活变得更轻松。

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    今年 AI 领袖们到底在聊些什么？

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    关于人工智能的讨论重心已经从模型规模转向了思维过程的质量。过去几年，整个行业都在追逐“缩放定律”（scaling laws），即认为更多的数据和芯片必然带来更智能的系统。现在，各大实验室的领袖们正在释放转向信号。核心结论是：单纯的规模扩张正面临边际效应递减。相反，焦点已转移到研究人员所称的“推理时计算”（inference-time compute）。这意味着在模型开口前，给予它更多思考时间。在 2026 年，我们正见证聊天机器人时代的终结与推理时代的开启。这种变化不仅是技术上的微调，更是从早期系统那种快速、直觉式的响应，向更深思熟虑、更具战略性的智能形态的根本性转变。那些期待模型只会变得更快的用户会发现，最先进的工具反而变慢了，但在解决数学、科学和逻辑难题方面，它们的能力却大幅提升。 从速度到策略的转型要理解正在发生的事情，我们必须看看这些模型是如何运作的。大多数早期的大型语言模型（LLM）运行在心理学所称的“系统 1”思维模式下。这种模式快速、本能且感性。当你问标准模型一个问题时，它会基于训练中学到的模式，几乎瞬间预测出下一个 token。它并没有真正规划答案，只是开始输出。而以 OpenAI 等公司为代表的新方向，涉及向“系统 2”思维的迈进。这种模式更缓慢、更具分析性和逻辑性。当模型暂停以验证自己的步骤或在过程中修正逻辑时，你就能看到这种运作方式。这个过程被称为“思维链”（chain of thought）处理。它允许模型在生成响应的当下分配更多的计算能力，而不是仅仅依赖几个月前训练阶段学到的东西。这一转变纠正了一个主要的公众误区。许多人认为 AI 是一个静态的信息数据库。实际上，现代 AI 正成为一个动态的推理引擎。感知与现实之间的分歧显而易见。虽然公众仍将这些工具视为搜索引擎，但业界正将其打造为自主的问题解决者。这种向 **inference-time compute** 的转变意味着 AI 的使用成本正在发生变化。它不再仅仅关乎模型训练一次的成本，而是关乎每一次查询所消耗的电力和处理能力。这对科技公司的商业模式产生了巨大影响。他们正从廉价、高频的交互转向高价值、复杂的推理任务，这些任务每一次输出都需要消耗大量资源。你可以在领先实验室的 官方研究笔记 中阅读更多关于这些转变的内容。 计算的地理政治成本这一转变的全球影响集中在两点：能源与主权。随着模型需要更多时间思考，它们需要更多的电力。这不再仅仅是硅谷的担忧，对许多国家而言，这已成为国家安全议题。各国政府意识到，为数据中心提供海量电力的能力是经济竞争力的先决条件。我们正目睹一场争夺能源的竞赛，从核能到大型太阳能农场。这在有能力负担基础设施的国家与无力负担的国家之间制造了新的鸿沟。环境成本也在上升。虽然 AI 可以帮助优化能源电网，但对电力的即时需求已超过了效率提升带来的收益。这是 Google DeepMind 等机构的领袖们正试图通过更高效的架构来解决的矛盾。各国现在将计算集群视为与发电厂或港口同等重要的关键基础设施。对专用硬件的需求正在造成供应链瓶颈，影响全球电子产品价格。能源丰富的地区正成为技术发展的新中心，无论其历史上的科技底蕴如何。监管机构正努力在创新需求与这些系统巨大的碳足迹之间寻找平衡。劳动力市场也感受到了连锁反应。过去，人们担心 AI 会取代简单的体力劳动。现在，目标已转向高水平的认知工作。由于这些新模型能够通过法律文档或医学研究进行推理，其影响对专业阶层的冲击比预期更大。这不仅仅是自动化，更是专业知识的重新分配。伦敦的初级分析师或班加罗尔的开发人员现在都能获得资深合伙人的推理能力。这扁平化了层级，改变了传统教育的价值。问题不再是谁知道得最多，而是谁能最好地引导机器的推理能力。 自动化办公室里的一周二设想一下项目经理 Sarah 的一天。一年前，Sarah 使用 AI 来总结会议或修改电子邮件中的错别字。今天，她的工作流围绕着在最少监督下运行的 **agentic workflows** 构建。当她开始一天的工作时，她不再查看收件箱。相反，她查看一个仪表板，她的 AI 智能体已经在那里整理好了她的消息。该智能体不仅标记了重要邮件，还查看了她的日历，识别出周四会议的冲突，并联系了其他三位参与者，根据他们的公开可用时间提议了新时间。它还根据她前一天下午的谈话起草了一份项目简报，从共享驱动器中提取数据，并根据最新的会计报告核实了预算数字。中午时分，Sarah 正在审查一份复杂的合同。她没有阅读全部五十页，而是要求模型找出任何与公司知识产权政策相冲突的条款。模型花了数分钟才做出响应。这就是推理阶段。它正在根据企业规则数据库检查每一个句子。Sarah 知道等待是值得的，因为输出不仅仅是摘要，而是一次逻辑审计。她发现模型在解释特定税法时有一个小错误，但她对已经完成的大部分繁重工作印象深刻。当天晚些时候，她收到通知，智能体已经完成了对竞争对手公司的竞争分析。它抓取了公开文件，综合了市场趋势，并制作了一份幻灯片，已经完成了董事会演示文稿的 80%。你可以在我们平台上的 最新行业见解 中找到更多这些实际应用的例子。 这里的利害关系很实际。Sarah

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    OpenAI、Google、Meta 与 Nvidia：谁在掌控一切？

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    现代数字权力的架构科技行业的权力天平已经向少数几个控制数字生产资料的实体倾斜。OpenAI、Google、Meta 和 Nvidia 构成了新基础设施的四个支柱。他们不仅是在构建工具，更是在定义软件所能达到的极限。虽然 OpenAI 凭借 ChatGPT 拥有极高的品牌知名度，但 Google 通过数十亿台 Android 设备和 Workspace 账号掌控着分发渠道。Meta 则另辟蹊径，通过提供开源权重，让其他人无需许可即可进行构建。而在这一切之下，是 Nvidia。他们提供了使现代计算成为可能的芯片和网络技术。这不仅仅是 App 之间的常规竞争，更是对未来十年互联网基石的争夺。消费者触达与企业需求之间的张力正在引发裂痕。企业必须决定是构建自己的系统，还是从主导供应商那里租用智能。这种选择将决定谁能从即将到来的生产力变革中获益。到 2026 年底，赢家将是那些控制了最高效数据和能源管道的人。 新经济的四大支柱要理解当前的市场，就需要观察这四家公司是如何互动和冲突的。Nvidia 提供了物理基础。他们的 H100 和 B200 处理器是目前快速训练大规模模型的唯一可行选择。这造成了一个瓶颈，使得其他所有公司都依赖于单一的硬件供应商。Google 则凭借其庞大的现有用户群占据优势。他们不需要寻找新用户，因为他们已经拥有了搜索栏、电子邮箱和移动操作系统。他们的挑战在于如何在不破坏支撑其运营的广告收入的情况下，整合生成式 AI 功能。他们必须在保护搜索帝国的同时，推进 AI 优先的体验，尽管这可能会在无需点击赞助链接的情况下直接回答问题。OpenAI 充当了主要的研究实验室和消费者前端。他们已经从一个非营利研究组织转变为 Microsoft 的大型企业合作伙伴。对于那些希望获得最高性能而又不想管理自己服务器的开发者来说，他们的 API 生态系统已成为行业标准。Meta 则提供了对抗这种中心化的制衡力量。通过发布 Llama 系列模型，他们确保了没有哪一家公司能够垄断这项技术。这种策略迫使竞争对手降低价格并加速创新。Meta 利用开源来防止竞争对手在软件层收取高额租金。这种四方博弈创造了一个复杂的环境，硬件、分发、研究和开放获取始终处于紧张状态。Nvidia 提供核心硬件和网络堆栈。Google 利用其在搜索和 Workspace 领域的庞大用户群。OpenAI 设定了模型性能和品牌忠诚度的节奏。Meta 确保开发者能够获得高质量的模型权重。 全球资源配置的转变这种权力集中的影响远超硅谷的边界。全球各地的政府和行业现在被迫与这些特定的平台保持一致。当一个国家决定制定国家级 AI 战略时，他们往往需要在 Nvidia 硬件和 Google

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    全新的模型栈：聊天、搜索、智能体、视觉与语音

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    告别“十个蓝色链接”时代互联网正在告别过去二十年定义的目录模式。多年来，用户输入查询词，然后获得一堆网站列表。如今，这种交互正被一套复杂的模型栈所取代。这套栈包括聊天界面、实时搜索、自主智能体、计算机视觉和低延迟语音。目标不再是帮你找到某个网站，而是直接给出答案或代你完成任务。这种转变给传统出版商的点击率带来了巨大压力。当AI概览能完美总结文章时，用户往往没有理由再访问原始来源。这不仅是技术的变革，更是互联网经济基础的改变。我们正见证着“答案引擎”的崛起，它们将综合信息置于导航之上。这种全新的模型栈要求我们以不同的方式思考可见性。在搜索页面排名第一，已不如成为模型训练集或实时检索系统的核心来源重要。 绘制多模态生态系统这种新环境的结构建立在四个不同层级之上。第一层是聊天界面，这是用户以自然语言表达意图的对话前端。与过去僵化的关键词结构不同，这些界面允许更细致的交流和追问。第二层是搜索引擎，它已演变为检索系统。它不再仅仅索引页面，而是将高质量数据输入大语言模型，以确保准确性和时效性。这里，可见性与流量之间的矛盾最为明显。一个品牌可能出现在AI回复中，但这种可见性并不总是能转化为访问量。第三层由智能体组成，它们是旨在执行多步骤工作流的专用程序。智能体不仅会告诉你哪趟航班最便宜，还会直接登录网站并完成预订。最后一层包括视觉和语音，这些是让模型栈与物理世界交互的感官输入。你可以用摄像头对着损坏的引擎询问维修方法，或者在开车时通过语音让系统总结一份长报告。这种集成式方法正在取代孤立的App体验。用户不再想为了完成一件事而在五个不同的平台之间切换，他们想要一个能处理后台复杂性的单一入口。这种转型正推动互联网进入更主动的状态。信息不再是你主动去寻找的东西，而是以即用格式交付给你的服务。这种变化正迫使每一家数字企业重新思考如何向这些系统传递其价值。 信息发现的经济转型在全球范围内，这种新模型栈的影响对那些依赖信息套利的人来说最为显著。出版商、营销人员和研究人员正面临一个中间商被自动化的世界。在旧世界，用户可能会点击三个不同的博客来对比新笔记本电脑的功能。在新世界，单个AI概览就能从这三个博客中提取数据并生成对比表。博客提供了价值，但AI捕获了注意力。这给内容质量信号带来了危机。如果出版商无法获得流量，就无法资助高质量的报道。如果高质量报道消失，模型也就没有实质内容可供总结。这种循环依赖是科技行业在 2026 面临的最大挑战之一。我们正目睹向“零点击”现实的转变。对于企业而言，这意味着传统的SEO已不再足够。他们必须优化自身，成为AI信任的权威来源。这涉及结构化数据、清晰的权威信号，并专注于成为事实的主要来源。全球受众在信任信息的方式上也发生了转变。当耳边的声音告诉你一个事实时，你比在屏幕上看到链接时更不容易去核实来源。这给构建这些模型的公司带来了巨大的责任。它们不再仅仅是互联网的地图，而是充当了互联网的“神谕”。这种转变在不同地区以不同速度发生，但方向很明确。过去的守门人正在被未来的综合者所取代。 与集成助手的一天想象一下，一位名叫Sarah的营销经理正在准备产品发布。过去，Sarah早上会打开二十个标签页：查看Google了解竞争对手新闻，使用单独的工具进行社交媒体分析，再用另一个工具起草邮件。有了新的模型栈，她的工作流被整合了。她开始一天的工作时，只需对着工作站说话，询问竞争对手的最新动态。系统不仅给她链接，还利用搜索层查找新闻，利用视觉层分析竞争对手的Instagram帖子，并利用聊天层综合出一份报告。随后，Sarah要求智能体层根据她的品牌调性起草回复策略。系统从她的本地存储中提取信息，确保语调与之前的活动保持一致。在开车去开会时，她使用语音界面调整草稿，发现文档中的错别字并通过快速语音指令进行修正。这不是一系列孤立的任务，而是单一、连续的意图流。稍后，她需要为发布会寻找场地，于是用手机摄像头对着潜在空间拍摄。视觉系统识别出位置，调出平面图并计算容量。她让智能体查看日程表并向场地经理发送预订咨询。智能体处理了邮件并设置了跟进提醒。Sarah一天都在做决策，而不是进行手动数据录入。这个场景说明了可见性与流量的区别。场地经理收到了咨询，因为Sarah能够通过她的AI栈找到并验证该空间。场地网站可能没有收到来自搜索引擎的传统点击，但它获得了一个高价值的潜在客户。这就是新的发现模式：它不再是关于浏览，而是关于执行。旧互联网的摩擦力正被一层理解语境的智能自动化所磨平，这让专业人士能够专注于策略，而模型栈则处理信息收集和沟通的后勤工作。 即时答案的伦理代价向这种集成式模型栈的转变引发了关于便利性代价的难题。如果用户从不离开聊天界面，我们如何确保开放互联网的生存？我们必须自问，是否正在用思想的多样性换取访问速度。当单个模型决定哪些信息相关时，它就充当了一个巨大的过滤器。这个过滤器可能会引入偏见或隐藏异议。此外还有隐私问题。为了让智能体预订航班或管理日程，它需要深入访问个人数据。这些数据存储在哪里？谁能看到？能源成本是另一个隐性因素。生成多模态回复所需的计算能力远高于传统关键词搜索。我们还看到人类专业知识的价值正在发生变化。如果AI能总结法律文件或医学研究，那些花费多年学习这些技能的专业人士会怎样？风险在于我们变得过度依赖少数控制模型栈的大型平台。这些平台掌握着我们看待世界的方式。我们必须考虑这对我们认知能力的长期影响。如果我们停止搜索而只开始接收，我们是否会失去对信息来源进行批判性思考的能力？ BotNews.today 使用人工智能工具进行内容研究、撰写、编辑和翻译。 我们的团队审查并监督整个过程，以确保信息有用、清晰和可靠。 这些不仅是技术问题，更是社会问题。我们正在构建一个将效率置于一切之上的系统。我们必须决定这是否是唯一重要的指标。这种转型的隐性成本可能多年后才会显现，但决策正由硅谷及其他地区的少数工程师和高管在今天做出。 现代意图的技术架构对于高级用户来说，新的模型栈由其底层架构定义。从简单的API调用转向复杂的RAG（检索增强生成）工作流是这一演变的核心。开发者不再仅仅是调用GPT端点，而是在管理连接本地向量数据库与实时搜索结果的复杂管道。最大的障碍之一是API限制。随着模型越来越多地集成到日常工作流中，处理的Token数量正在飙升。这导致了对本地存储和边缘计算的关注。用户希望数据保留在设备上，同时又能受益于大模型的能力。这就是小语言模型发挥作用的地方：它们在本地处理基础任务以节省延迟和成本，仅在需要重型计算时才连接云端。上下文窗口也是一个关键指标。更大的上下文窗口允许模型记住更多的对话或项目历史。然而，随着窗口扩大，模型失去焦点或产生幻觉的几率也会增加。我们正看到向更结构化输出的转变。模型不再只返回文本，而是返回JSON或其他机器可读格式，供智能体触发操作。这是从“交谈”到“行动”的桥梁。视觉和语音的集成增加了另一层复杂性。实时处理视频需要巨大的带宽和低延迟。这就是为什么我们看到对能够处理这些特定工作负载的专用硬件的需求。目标是实现一种无缝体验，让打字、说话和观看之间的切换对用户来说是隐形的。这需要硬件和软件之间达到智能手机早期以来从未见过的协调水平。 你有什么想让我们报道的AI故事、工具、趋势或问题吗？ 向我们提交你的文章想法 — 我们很乐意听取。 发现的未来尚未定论向多模态栈的转型并非一个已完成的过程，而是一个充满激烈实验的时期。我们目前处于一种困惑状态，用户不确定何时该使用搜索引擎，何时该使用聊天界面。这种困惑可能会持续到两种体验完全融合为止。剩下的最大问题是，在零点击搜索时代，互联网将如何获得资金。如果传统的广告模式崩溃，必须有新的模式取而代之。这可能涉及数据使用的小额支付，或完全转向基于订阅的服务。唯一可以确定的是，我们与信息交互的方式已经永远改变了。我们不再寻找链接，而是在寻找解决方案。新的模型栈提供了这些解决方案，但我们才刚刚开始计算其代价。这是否会带来一个信息更灵通的社会，还是一个更加孤立的社会，只有时间能给出答案。 编者按：我们创建本网站，旨在作为一个多语言人工智能新闻和指南中心，为那些并非电脑极客，但仍然希望了解人工智能、更有信心地使用它并关注正在到来的未来的人群服务。 发现错误或需要更正的地方？告诉我们。