我们时代的电力

最近 Anthropic 的 Fable 5 发布，以及紧随其后的短暂供应中断，又冲上了热搜。一个如此强大的模型，人人都想用，但 Anthropic 和美国政府的态度却相当暧昧：一边大搞饥饿营销——不安全、跟 GPT 对比云云——一边又拿安全说事，路由层面限制用户在任意场景使用，甚至明文禁止非美国国民访问。

Anthropic 这种 “America/democracy first” 的嘴脸不是一天两天了。坦白说，令我极度反感。要知道他们公司内部有大量非美国国民，不少人还拿着 EB-1 或 H-1B 身份。这些人贡献了智慧和汗水，在这片土地上创造了一个伟大的模型，却因为狭隘的国家边界被排除在外——而公司居然还能面不改色地宣称自己为了某种伟大理想。可笑至极。

但这篇文章不打算止步于批评 Anthropic。我想问的是一个更大的问题：AI 到底应该是什么样的科技？AI 作为一个整体，究竟应该给人类带来什么？

在 AI 刚开始发展的时候，我就在想：如果有一天 AI 可以接管所有工作，世界会变成什么样？是绝大多数人不再被需要，AI 只服务于极少数人；还是所有人都能享受到这场红利，我们真正摆脱繁琐的劳作，放飞想法，去探索世界和宇宙的边界。我不希望我们的未来是第一种——那种灰暗的、令人恶心的颜色。

AI 已经在制造人与人之间的鸿沟了。对于一个好奇的孩子来说，没有什么比一本可以互动的百科全书更有吸引力。在美国、中国或欧洲的发达国家，这样的资源触手可得；但在一些其他国家，孩子们连互联网都没有，更不可能接触到这些极度聪明的”教师”。他们拿什么跟其他孩子站在同一条起跑线上？甚至不需要看那么远——在美国或中国，对每天为生计打拼的穷人来说，AI 就是个奢侈品，每个月 20 美元的订阅费，都需要思索再三。

而硬币的另一面，LLM 的发展已经出现了肉眼可见的边际效用递减。行业重心转向了后训练和垂直场景适配，大厂们基本已经放弃了所谓的 AGI 追求，转而寻求当下 LLM 能力的变现。单机可运行的小模型，能力已经能达到大模型的 70%–80%——指数级的算力投入，换来的是不到线性的智能增长。昂贵的 token 不再意味着不可替代。Agent 技术找到了护城河：优质的 harness 可以让弱模型表现出比强模型更好的效果。OpenRouter 的 fusion 技术证明了，通过组合多模型互相校验，可以达到超越单一强模型的效果。

基于以上观察，我认为关于 token 供应，行业应该逐渐形成两个共识：

1. Token 的供应就是我们时代的电力。 只有大家用得起、稳定供应的 token，才是好的 token。
2. Token 的使用，量变引起质变。

从这两点出发，可以得出三个启示：

1. Agent / harness 的设计，必须不依赖任何一家模型厂商。你永远不知道某家模型提供商会不会突然掐断你的 token 供应。围绕某一家模型开发 harness，就是把绳索套在自己脖子上。
2. Token 的成本控制会成为一个越来越重要的课题——就像电气化革命一样，我们的生活中会在越来越多的地方出现 token 的消耗。
3. 如何系统性地拆解任务，降低任务复杂度，让更小、更弱的模型也能胜任，会成为 agent harness 能力强弱的核心区分点。

我由衷希望所有人都能享受到 AI 的红利。普罗米修斯为人类带来了火种，他没有写：“仅限希腊公民使用”。