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我做了七百轮 AI Infra 实验，三十五个小时全被环境启动吃掉。一开始还以为是 GPT-5.5 fast 模式不够快，后来发现根本不是模型在思考，是模型在等 CPU。Intel 已经把服务器 CPU:GPU 配比从 1:8 收紧到 1:1。

Claude 在任务跑到一半的时候让我「睡一觉」，GPT-5.5 探一下就把方向关了。用了一周新模型我反而看清一件事：模型再强，跟它协作的那部分还是得人来扛。

代号 SPUD 的 GPT-5.5 上线两周，我把 Claude Code 卸得差不多了。让我意外的不是它强了几个百分点，是几个老短板一次性补完之后，agent 的设计哲学第一次变得清晰。

几十年前的 AI 是机器学习，三年前是 ChatGPT，今年是智能体。词没变，里面装的东西换了三遍。多数人还停留在上一代的认知里讨论一个其实不存在的东西。

60 人公司一夜被封号、110 人公司账号封了 API 还在扣钱、Altman 家被扔燃烧瓶、Meta 搞 token 烧钱排行榜——AI 时代的权力问题已经摆到桌面。这一波重新分配里，公司、国家、个人各自该把什么握在自己手里？

做完 AIMA 管理层和售后层之后我发现还差一块。Ollama 太傻、llama.cpp 精度被自己的格式吃了、vLLM 又太重。市面上没有现成的解，那就自己来。

前几天大会上聊 AI for science，有人提到三堵墙：付费墙、湿实验墙、感知墙。陶哲轩说我们正在经历智能的哥白尼革命，人不再是智能的中心。全球 880 万全职科研人员，AI 之后可能是几亿。门外汉先冲进来了，但真正的瓶颈不在模型。

23 岁的 Liam Price 让 GPT-5.4 Pro 在 80 分钟里破了 Erdős 困了人类 60 年的猜想，陶哲轩说大家在第一步就集体走偏了。同一周电梯里两个陌生人在谈裁员。AI 把过去最贵的资源给到了每个个体，问题只是你拿来给世界多加点东西，还是把交差做得更漂亮。

GPT-5.5 今天发了，距 5.4 才一个半月。Opus 4.7 上周发了，距 4.6 才两个月。更逗的是 GPT 终于说人话了，Opus 反而开始不说了。这个节奏下，判断本身的半衰期都变短了。

V4 能力卡在 Opus 4.6 一档，但把 FP4 推到生产、百万上下文做成默认、国产芯片 day-0 适配，对所有做推理 Infra 的人都是灾难。加上 GPT-5.5、Vision Banana、LPM 1.0，这一周挤进来的新东西比过去一整个季度都多。

起因是儿子小声跟我说，学校里认字能得小红花，他经常拿不到。我用 coding agent 给他做了一个汪汪队 IP 的认字游戏，前后一天半。最意外的不是儿子玩到不肯走，是我妻子的反应——她第一次真正感觉到，AI 这东西落到了我们家客厅里。

价格本来是用来调节供需的，大模型这件事偏偏卡在一个奇怪的位置——供给被芯片管制锁死，需求被三类用户拉成完全不同的形状。Coding Plan 这种当年看起来理所当然的模式，现在反而被反复挑战。