夜雨聆风由于懒，以下于3月中上旬思考形成的观点，到了4月才写出来，不过经过大半个月的时间考验，观点没有变化，可能对于我自己来说，更有记录的价值。
先说观点
1、小龙虾只是AI Agent发展过程中的早期形态，比Chatbot乃至vide coding更Agent，打开了新时代的交互视角，但当前的问题多且致命、成熟形态肯定跟现在大不相同。
2、数据中心不上太空不太可能把Token变得像网络流量一样便宜，那么以小龙虾这类Agent的运作模式来说，大概率需要一个大龙虾来降本提效。
3、软件和SaaS归零这个说法更像是自媒体的标题党技法，但软件行业的未来确实不在人而在Agent，是不是归零取决于对软件的定义要加多少个定语，Agent用软件的基建会带来颠覆垂直领域软件霸主的机会，但AI用的软件也还是软件，看谁能更好的抛掉历史的包袱。
4、AI的技术平权对个体带来的美好幻觉维系不了几天了，技术革命越剧烈，寡头的优势就越大，AI会造成前所未有的马太效应。
稍微详细展开一下。
关于小龙虾
现在热度已经有所下降了，其实大部分人应该发现这东西可能对自己来说就是个玩具，甚至连玩具的价值都没有。但对一些人来说，这东西确实也很好用。OpenClaw的价值，在我看来主要还是扩大了普通人对AI Agent的认知，教育意义很大，再就是打开了一些Agent的思路。放心吧，当下的小龙虾对于大部分人来说意义有限，但对产业来说，它给Agent作为生产工具指了一条意义巨大的路，比Manus、Genspark等要更有历史意义。
首当其冲的就是明确了Agent将来会是各种服务的直接用户，CLI比MCP更能继承和运用人类的的代码资产。先是谷歌的Workspace的CLI化，这一步十分的激进，紧跟着就是飞书的CLI，企微跟的也很快。包括前阵子飞书发布的一系列Agent服务，在我看来是比全民热情安装小龙虾要有意义很多的事情，也是当代AI火起来以后，中国互联网大厂给我留下的特别深印象的操作。在此之前，大家更多的是从0搞AI，不管你是chatbot还是Agent，但这一批SaaS服务的Agent改造，是如何基于用户的工作场景来让AI这个跨越性的生产工具来用生产资料更好的生产。
叫不叫什么爪子，源头是哪个项目，很快就会变得毫无意义。基于这个思路去让Agent融入真正的人类应用场景，而不是让人类去适应或者学习一个AI Agent，才是真正应用起来的可行路径。OpenClaw的模式，很极客、很fomo，但其实对资源的浪费极其严重，且不说大部分人是付费提供了训练语料，付费做了测试员。就算你用的很顺手，为你赋能量多，这里面都存在巨大的浪费。以如今谁都瞧不起的软件来说，它是一个把需求的解决方案效率化的逻辑，你有一个问题需要解，你自己开发了一个软件或者你知道有这么一个软件可以用，那么接下来解决问题的成本就变得极低。但小龙虾的方式，包括其他的Agent模式，都存在共性需求大面积地从提出需求这一步开始消耗token，有时候快速解决，有时候兜几圈都没能解决。skills虽然一定程度上对此有所优化，但制造功能重叠的skills显然是更普遍的情况。
软件虽然确实落后了，但依然有它可取之处。这里的解决方案不一定是我说的大龙虾——有个近乎全知全能的虾神，大部分人找小龙虾解决的问题，大龙虾都知道解决方案，不用重复造轮子在哪里烧token，直接给你个最优解。但小龙虾现在是真正的去中心化的，搞个虾神出来似乎也不太现实。但大厂基于自己的办公SaaS服务融入龙虾Agent逻辑，在我看来也是个好的解决方案，连安全问题都替你处理了，开盒即用，终归是省了大量的token和人类的精力。
关于token
目前我不认为token会像网络流量一样便宜，所以我不认可现在小龙虾之类的很浪费token也无所谓，当年流量贵的要死，现在不是随便用，token也一样这种观点。生产token比供给流量要贵太多、难太多了。显卡和电其实比一两年前的缺口还要大，只是现在的缺口主要是推理层面的，训练层面的成本用不值一提有些夸张，但显然已经退居二线，不再是关注的焦点。训练的卡不够电不够，凑一凑、调度一下甚至节奏放缓一下等一等，都可以应付过去。但推理层面是用户端立刻要消耗的，不然就没有产出啊，谁产出慢了谁就落后了要被淘汰了。
在我所能接触到范围里，token都是不足的，虽然AI的渗透率就全世界的人口来说，真的不高，甚至有些低，但现在的推理消耗缺口已经很大很大了，没有一家说我这里token富裕，客户来下单随便买，都是要抢的，没有那么多算力让消费端使用。
电和显卡是没法靠魔法变出来的，有物理学上的限制，单位时间里能产出的就那么多。G2一个电不是问题，卡是问题；一个卡问题不算太大但电的问题几乎是无解的。数据中心飞上太空不一定能让token变得跟流浪一样便宜，但飞不上去很可能是无解的。
某种意义上，这种局限，让碳基生命可以多蹦跶几年。
关于软件和SaaS
这个前面其实多少提到了，看你怎么定义软件和SaaS了，给AI用的软件就不是软件吗？现在我看把AI融进SaaS也很好啊，这就不是SaaS了吗？但确实眼下是时代变革的启动期，老霸主很可能会丢掉自己的位置被取代，这是每一次时代革新时，都必然出现的情况。
祖上的家业到了新时代，往往会变成拖累，这个案例太多了。不过呢，也不是祖上阔的就都会跌落马下，紧跟时代的巨头也不是没有。至少目前来说，虽然老登股们似乎有点儿落后，但很难说就一定会把位置让出来。比如说目前最落后的腾讯，通道和用户还有用户数据，还是在自己手上的，想开一点儿，自己的大模型能力就算完全不行，最后用别人的优秀模型来提供服务是不是也走得通？虽然这会导致出让一些资源和利润，看着也没有那么有面子，但位子还是在的。
当然了，从AI源生角度来说，新生代报复少，确实会更AI。去年和朋友一起攒的AI游戏引擎项目最后虽然没融到资，但我们当时的思路跟TAPTAP制造高度一致，说的更宽一些跟现在把软件加上CLI方便AI用在底层逻辑也是一样的。我们当时的核心思路就是用AI来做游戏，没必要去让AI操作unity之类的成熟工具，而是建设人类不可见，但AI用起来很方便的底层开发引擎，比如是用各种游戏的玩法模块代码构成的一个库，AI根据需求先去找能直接用的，没有就去找长得类似的来修改，最后都没有才从0开始写代码，这个库会越积累越多，里面有各种AI直接拿来用的武器，而不是训练AI去替你操作传统的开发引擎。
当然，这个逻辑也很理想化，也需要极多的积累。已经有积累的传统服务商，是不是能把人的因素抛掉，基于人类的知识结晶去做更适合AI用的服务，可能就是能不能跨进新时代的关键。
某种意义上，AI其实对传统强者很友好，数据毕竟是极深的护城河，差不多条件下只要用起来，后来者因为私有化的数据不足，从逻辑上是永远追不上的。
关于技术平权
AI是不是技术平权，是的，毕竟我这种一点儿代码都不懂的，都能让AI去github上找可以解决我需求的项目，然后部署给我用。放以前我是没有能力直接用上这些人类智慧结晶的。
但技术平权不意味着普通人的机会就多了。远了我不清楚，就从第三次工业革命开始，互联网、移动互联网尤其典型，每次看着都是降低了门槛，让更多人可以参与其中，最后培育出了几个寡头，说句不好听的，整个产业里大部分中小团队都是依附于寡头来吃饭的。AI带来的不平等性就更强了，大语言模型就只有几个人可以上桌，如果腾讯今年上不了桌，那可能就不会再有新人可以上桌了。海外更明显，就只有美国御三家了。视频模型或许还存在变量，但连sora都关门了，也比较难想象怎么再突出来个什么团队可以跟字节、谷歌甚至快手打一打的。
都是写代码，用得起200刀模型的，一定比用不起的人厉害，从这一步就已经很残酷了。
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最后扯点儿不那么相关的。有时候想小龙虾为啥能这么火，从功能上很难找到什么比御三家的IDE真正强的地方，明显弱甚至高风险的地方倒是很多。最后只能想到拟人化对于人类来说，有天然的好感和无视能力高低的偏爱。高达之类的人形机器人在各国都有受众，各国神话又都有比着神的样子造了人的逻辑。像个人或许才是流行起来的原动力。
恰好最近又因为学习了解以色列和伊朗源于宗教层面的世仇关系时，想起来《异度装甲》基于犹太教的一些元素写的设定，如果AI或者说硅基生命是一个需要人类来复活的“神”的话，那或许神就不是人类基于自身条件想象出来的样子，而真的是神比着自己的样子在这个星球上用长久岁月培养出了现代人。
扯远了，祝大家愚人节快乐。
