智能体开始替人干活之后，最先被拉开的不是技术，是资源。🤖
一篇分析指出，智能体的兴起正在加剧一种错配，模型能力被摊到每个人手里，但真正用得上的资源，还是集中在少数地方。便宜的是调用模型的成本，贵的是让它跑起来需要的算力、数据与权限。
工具变便宜，不等于机会变平均。
每出现一次效率革命，先受益的都是已经握着场景和数据的一方，因为他们知道该让机器去干什么。普通人拿到一个更聪明的助手，仍然要自己找问题，自己承担试错的代价。智能体能把执行做得更快，但它不负责告诉你该往哪走。这一处岔路，比模型强弱更要紧。
真正的问题也许不是谁先用上。
回头看每一次技术扩散，走的路子都差不多。电、互联网、云计算，先变成基础设施，再落进普通人手里，中间隔的时间比宣传里长得多。智能体大概也在同一条路上，只是走得快一些。
而是当它替一部分人省下大把时间之后，这些时间被用去了哪里。📊
一篇分析指出，智能体的兴起正在加剧一种错配，模型能力被摊到每个人手里，但真正用得上的资源，还是集中在少数地方。便宜的是调用模型的成本，贵的是让它跑起来需要的算力、数据与权限。
工具变便宜，不等于机会变平均。
每出现一次效率革命，先受益的都是已经握着场景和数据的一方，因为他们知道该让机器去干什么。普通人拿到一个更聪明的助手，仍然要自己找问题，自己承担试错的代价。智能体能把执行做得更快，但它不负责告诉你该往哪走。这一处岔路，比模型强弱更要紧。
真正的问题也许不是谁先用上。
回头看每一次技术扩散，走的路子都差不多。电、互联网、云计算，先变成基础设施，再落进普通人手里，中间隔的时间比宣传里长得多。智能体大概也在同一条路上，只是走得快一些。
而是当它替一部分人省下大把时间之后，这些时间被用去了哪里。📊
