允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

AI如今已經(jīng)成為一個(gè)全民話題，但到底有多少人真正理解AI？

從6月以來，Meta豪賭Scale AI，開啟“超級(jí)智能大戰(zhàn)”；OpenAI秘密提交IPO申請(qǐng)，被認(rèn)為是未來幾年最重要的科技IPO之一……

在這些熱點(diǎn)新聞中，有人在討論模型參數(shù)，有人在轉(zhuǎn)發(fā)產(chǎn)品發(fā)布，有人在販賣焦慮，也有人在兜售“普通人如何抓住AI紅利”。

但一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問題是，我們看到的內(nèi)容究竟有多少是“理解”，多少只是“復(fù)述”？

互聯(lián)網(wǎng)上從不缺觀點(diǎn)，真正稀缺的是這些熱點(diǎn)與我究竟有什么關(guān)系？有沒有什么可復(fù)現(xiàn)的方法論？

AI也從來不是一個(gè)可以靠新聞來理解的行業(yè)，它需要測(cè)試、使用、長(zhǎng)期觀察和下場(chǎng)驗(yàn)證。

這些問題的答案不在熱點(diǎn)里，它們正在被一群人記錄、探索、重構(gòu)，并持續(xù)沉淀在一個(gè)地方：知乎。

知乎上的AI答主，不是講故事的人，而是親自下場(chǎng)的人

記錄者：為高速變化的AI建立“認(rèn)知坐標(biāo)系”

在AI高速迭代的時(shí)代，最大的混亂往往不是技術(shù)本身，而是認(rèn)知。

今天某個(gè)模型“全面領(lǐng)先”，明天另一個(gè)新技術(shù)“刷新SOTA”，普通人很難判斷這些變化究竟意味著什么。在這些海量信息中，有人選擇圍觀，有人選擇轉(zhuǎn)述，但也有人選擇——記錄。

知乎答主toyama nao就屬于后者。

在大多數(shù)人追逐熱點(diǎn)時(shí)，他把AI測(cè)試做成了一項(xiàng)持續(xù)數(shù)百小時(shí)的長(zhǎng)期工程。

在2025年，他累計(jì)測(cè)試模型126個(gè)，累計(jì)耗時(shí)超過400小時(shí)，持續(xù)發(fā)布模型排行榜和評(píng)測(cè)結(jié)果。

正如他對(duì)自己的定位——要“立志于做好達(dá)模型發(fā)展記錄的‘賽博史官’”，他記錄下了大模型迭代最真實(shí)的軌跡。

但他做的事情，本質(zhì)上并不是評(píng)測(cè)，而是在建立一套“可追溯的認(rèn)知體系”。

△toyama nao的長(zhǎng)期記錄為高速變化的AI建立坐標(biāo)系

從GPT到Claude，從DeepSeek到各種開源模型，很多人只看到發(fā)布會(huì)上的參數(shù)，而他關(guān)注的是一個(gè)更本質(zhì)的問題：模型真正變強(qiáng)了嗎？

通過固定題庫和長(zhǎng)期測(cè)評(píng)，toyama nao試圖建立一套持續(xù)追蹤體系，把他對(duì)AI的“感覺”變成“證據(jù)”，幫助行業(yè)理解變化。

如果把2025年的大模型發(fā)展寫成一本編年史，toyama nao就是其中最執(zhí)著的記錄者之一，真實(shí)的幫助人們理解技術(shù)究竟進(jìn)步到了哪里。

在技術(shù)高速演進(jìn)的時(shí)代，toyama nao的這種長(zhǎng)期主義，反而成為最稀缺的能力。

探索者：AI不僅是工具更是“搭檔團(tuán)隊(duì)”

AI對(duì)于絕大多數(shù)人最常見的使用方式，是被當(dāng)成效率工具——寫文案、做總結(jié)、生成圖片，用來提升工作效率、降低門檻。

但真正進(jìn)入深水區(qū)的人才會(huì)發(fā)現(xiàn)：AI改變的不是效率，而是“創(chuàng)造方式”。

知乎答主德里克文的路徑，具有典型的AI時(shí)代特征。

德里克文既不是AI科學(xué)家，也不是算法工程師，而是一名資深設(shè)計(jì)師。

在AI出現(xiàn)之后，他沒有停留在“用工具提效”，而是開始重新思考：創(chuàng)作可以被機(jī)器參與嗎？AI加入后創(chuàng)意本身會(huì)發(fā)生什么變化？

因?yàn)槭窃O(shè)計(jì)師出身，德里克文對(duì)視覺審美有天然的敏感，他把設(shè)計(jì)師的審美、表達(dá)與AI的生成能力融合在一起，持續(xù)輸出視覺作品和創(chuàng)作方法論，探索人機(jī)共創(chuàng)的邊界。

△德里克文在知乎分享AI繪畫的描述關(guān)鍵詞邏輯

在這個(gè)設(shè)計(jì)創(chuàng)作過程中，德里克文定義方向、設(shè)計(jì)審美、把控關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，與此同時(shí)一群各司其職的Agent自主協(xié)調(diào)執(zhí)行。

AI不再只是德里克文的設(shè)計(jì)工具，而是設(shè)計(jì)“搭檔團(tuán)隊(duì)”，德里克文在自身專業(yè)基礎(chǔ)上，運(yùn)用AI并逐步探索AI能力的邊界。

在德里克文看來，AI的出現(xiàn)并沒有消滅創(chuàng)意，相反，AI在重塑創(chuàng)造力本身，定義AI時(shí)代新的創(chuàng)造力形態(tài)。

而知乎，正是德里克文進(jìn)行這些探索的最早發(fā)生地之一。

建設(shè)者：在AI時(shí)代重新定義程序員

AI帶來的另一個(gè)巨大沖擊，是對(duì)職業(yè)的重塑。

程序員，是AI出現(xiàn)后被討論最多的群體之一。

在知乎，僅“AI感覺已經(jīng)能替代程序員了，作為程序員如何自救呢？”一條問題下，就有2194個(gè)回答。

事實(shí)上，這個(gè)問題的背后其實(shí)是對(duì)大模型時(shí)代“人還剩下什么價(jià)值”的焦慮。

57歲的“高齡”程序員Jeff Tao陶建輝給出了自己的答案。

作為擁有數(shù)十年基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的老兵，Jeff Tao陶建輝沒有把AI視為終點(diǎn)，而是在討論AI時(shí)代人的價(jià)值重構(gòu)。

通過他在知乎的討論不難發(fā)現(xiàn)，相比追逐最新模型，Jeff Tao陶建輝長(zhǎng)期扎根基礎(chǔ)軟件和工業(yè)場(chǎng)景，從執(zhí)行到創(chuàng)造、從編碼到解決問題，創(chuàng)業(yè)TDengine做時(shí)序數(shù)據(jù)庫和工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。

他的實(shí)踐為無數(shù)技術(shù)人提供了借助AI面向未來的參考答案。

目前，TDengine的核心代碼在GitHub開源，為全球各大公司提供服務(wù)。

“你只要看過代碼，就不會(huì)再問我年齡”，Jeff Tao陶建輝在知乎上寫下自己的回答。

△TDengine的核心代碼在GitHub開源

Jeff Tao陶建輝的故事之所以有力量，不只是“年齡逆襲”，而在于他代表了一整代正在轉(zhuǎn)型的技術(shù)人真正面臨的問題：技術(shù)如何創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值？

而Jeff Tao陶建輝的故事，也正是很多技術(shù)人都要面對(duì)的轉(zhuǎn)變，是一份極具啟發(fā)性的樣本。

為什么這些人會(huì)長(zhǎng)期聚集在知乎？

在不同平臺(tái)討論AI，你會(huì)看到兩種截然不同的內(nèi)容形態(tài)。

有的平臺(tái)更擅長(zhǎng)告訴你“發(fā)生了什么”：哪個(gè)AI產(chǎn)品火了，哪個(gè)公司發(fā)布了新模型，誰又拿到了融資。

但在知乎你會(huì)看到另一類內(nèi)容：為什么火、技術(shù)線路是什么、Agent工作流為什么成立。

前者是信息，后者是理解。

而理解，本身需要更高密度的表達(dá)空間，也需要更長(zhǎng)時(shí)間的推理與驗(yàn)證。

這決定了AI領(lǐng)域最有價(jià)值的內(nèi)容，不會(huì)停留在短平快的傳播結(jié)構(gòu)中，而是會(huì)自然流向更適合深度表達(dá)和專業(yè)討論的場(chǎng)域。

如果把德里克文、toyama nao和Jeff Tao陶建輝放在一起看：德里克文探索變化，toyama nao記錄變化，Jeff Tao陶建輝建設(shè)變化，記錄者、探索者和建設(shè)者，這三種角色本質(zhì)上構(gòu)成了技術(shù)創(chuàng)新最重要的三個(gè)環(huán)節(jié)。

他們背景不同、年齡不同、關(guān)注方向不同，但他們有一個(gè)共同點(diǎn)——都在做“慢變量”的事情。測(cè)試、驗(yàn)證、創(chuàng)作、建設(shè)，這些都無法靠熱點(diǎn)完成，而是需要通過長(zhǎng)期積累獲得。

這正是知乎的底層機(jī)制所鼓勵(lì)的方向。

知乎獎(jiǎng)勵(lì)思考過程，而不僅僅是結(jié)果。在這里，被放大的不是情緒，而是思考本身；被沉淀的不是一次爆發(fā)，而是持續(xù)積累。

因此，知乎所吸引的從來都不是某一種特定人群，而是一類人：愿意花時(shí)間把問題想清楚的人，愿意把經(jīng)驗(yàn)講明白的人，以及愿意在復(fù)雜問題中反復(fù)驗(yàn)證的人。

對(duì)于這群認(rèn)真思考、認(rèn)真實(shí)踐的人，知乎給了他們持續(xù)表達(dá)和交流的空間，而這種討論天然會(huì)吸引創(chuàng)業(yè)者、工程師、研究者、興趣愛好者等長(zhǎng)期留下并沉淀。

當(dāng)這樣的人不斷聚集，知乎的內(nèi)容結(jié)構(gòu)也由此發(fā)生變化——從“信息的流動(dòng)”，轉(zhuǎn)向“認(rèn)知的沉淀”。

如果說AI行業(yè)是一條奔騰向前的河流，那么知乎更像是河流中的深水區(qū)：流速不一定最快，但最能看清水的方向。

知乎記錄的不只是AI，而是時(shí)代變化本身

AI正在改變世界，但真正值得被記錄的，從來不只是技術(shù)本身。

從測(cè)試126個(gè)模型的賽博史官，到探索人機(jī)共創(chuàng)邊界的超級(jí)創(chuàng)作者，再到57歲重新定義程序員價(jià)值的技術(shù)老兵，三位創(chuàng)作者看似路徑各異，實(shí)際上在回答同一個(gè)問題——

當(dāng)一個(gè)新時(shí)代到來時(shí)，人們?nèi)绾卫斫馑?、適應(yīng)它，并最終推動(dòng)它向前發(fā)展。

技術(shù)會(huì)迭代，模型會(huì)更新，但認(rèn)知的建立、經(jīng)驗(yàn)的沉淀，以及人與人之間基于真實(shí)問題的交流，才是更長(zhǎng)期存在的部分。

“人和人之間的討論交流變得更加活躍，即使沒有AI，這種活躍也依然會(huì)發(fā)生”，關(guān)于社區(qū)與AI的關(guān)系，知乎創(chuàng)始人、CEO周源在今年第一季度公司財(cái)報(bào)電話會(huì)議上進(jìn)一步闡釋。

周源認(rèn)為在社區(qū)中，用戶真正所需要的并不是AI本身，而是認(rèn)知提升、經(jīng)驗(yàn)分享以及人和人之間真實(shí)的連接。

因此，知乎記錄的從來不只是AI這一項(xiàng)技術(shù)，知乎所記錄的，是一群人如何面對(duì)變化、理解變化，并最終參與到變化之中。

在這個(gè)過程中，各行各業(yè)中無數(shù)個(gè)德里克文、toyama nao和Jeff Tao陶建輝，他們共同構(gòu)成了知乎生態(tài)中的真實(shí)主體。

當(dāng)創(chuàng)作者愿意分享真實(shí)的思考過程，并與用戶專業(yè)討論，知乎的獨(dú)特生態(tài)也就無可替代。

當(dāng)所有人都在談?wù)撟兓臅r(shí)候，有人在圍觀，有人在轉(zhuǎn)述，也有人在創(chuàng)造、記錄和建設(shè)。

而這些真正理解變化本身的人，他們最終會(huì)在知乎相遇，把這個(gè)時(shí)代一點(diǎn)點(diǎn)講清楚。

*本文系量子位獲授權(quán)刊載，觀點(diǎn)僅為原作者所有。