终于到了这样一个拐点：即使给足时间，我也来不及尝试重要的进展和更新。比如Microsoft的GraphRAG，Florence，Meta的Chameleon，Apple的4M-21，更别提之前还欠下的LLaMA Agents，NuExtract，Jina Reranker，ChatTTS，等等等等的部署。
每看到一个稍有名气的startup推出的方案，都会深陷“终于等到你”和“为什么我这么慢”的精神内耗之中，唯快速部署，跑通一遍可解。
即使是最好的前沿模型，Claude3.5，GPT-4o，Gemini 1.5，都还有太多很“傻”很原始的地方，用移动互联网的要求看，都是远达不到“交付标准”的实验室产品，更别说，这些之外的模型和产品了。
当然也有些快速火爆的应用，但是只需要短短的一段时间后，不是少有问津，就是被自己的更新搞的面目全非。
所有这些贡献最大的，可能除了计算资源外，就是社交媒体流量。
所以红杉再次发声了：AI成本和收入之间的巨大鸿沟进一步扩大了。
当我们的市场就是需要不断的爆款，不断的短时间几倍甚至几十倍收益的标的时，红杉的判断没错。
可是，这是一个纯在数字世界里的产物，如果数字世界都是一个巨大的实验室，那么里面的产物都在实验室里，而不跑到真实世界中产生巨量收入，在当下，甚至在未来的两三年里，这是个问题吗？
无论被人叫做第几次“工业革命”，抑或被人认为配不上“工业革命”。我们首先确定的是，自从有了“工业革命”之后，所有的产物原型都来自于“实验室”。
只是，如今的这个“实验室”，是历来参与人数最多的，少说点500万（OpenAI的开发者数量），多一点应该是过千万（当然，我们甚至可以把全世界的程序员都算进去）。都集中在一个叫做“AI”的领域，多数以生成式模型为基石开始雕花，少数寻找底层模型或架构的突破。
ChatGPT每日访问量破亿，llama3-8B-instruct模型过去一个月的下载量是243万。
或许，我们只是在短的多的时间里再造一个数量级远超过往的“程序世界”的进程中。
十多年前在学校机房第一次看到屏幕打出“Hello，World！”的程序员们，或许已经到了讨论35岁人生问题的时间。
那么从一个chatbot回复“你好，我是您的AI助手！”开始，需要几年，去见证如今“实验室产品”达到难以想象的惊人高度呢？
或许，我们质疑的不是趋势本身，我们只是希望有一次类似于2000年互联网泡沫破灭那样的重新洗牌的机会，而已。
是的，估值很贵，甚至半年一年内来一次巨大的调整都不是小概率事件。可是，这是市场规律而已，是天然的“贪婪与恐惧”使然，与“埋头实验室”有何干系？
最重要，只是需要技术视角看出去“越来越多的可能性”，如今，在“终于等到你”和“为什么我这么慢”的巨大精神内耗中，被看见的“可能性”正在几何级数增长着。
没有创造被“所谓市场”（我从不觉得市场从业者可以代表市场）定义的“收入”，有问题吗？