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关于 AI 模型、软件机器和日常任务的真相
作者认为传统软件不会因可靠性需求被 LLM 取代，而是会整合 AI 以维持价值。
- LLM 缺乏可靠性和错误检测能力，不适合作为关键任务的独立替代品。
- 传统软件提供了 LLM 目前缺乏的必要冗余和验证机制。
- 软件公司将把 LLM 工作流整合到其工具中，结合 AI 的速度与传统软件的可靠性。
- 由于市场担忧被替代，LLM 正在对软件公司的股价造成短期冲击。
- LLM 需要基于 GPU 的付费订阅，将成本从基于 CPU 的软件转移到 AI 基础设施上。
我注意到，AI 大语言模型已逐渐成为我们日常任务中的通用工具。许多软件公司因这一认知而遭受股价冲击——人们认为，只需在 Claude、ChatGPT 或 Gemini 中输入数据，就能替代过去那些看似高效但需订阅才能使用的软件。我们被这些新技术工具的视觉效果所吸引，但……
有一个巨大的转折点。
这些只是大语言模型（LLM），它们从收集的数据中学习，并对类似情境进行推断。它们无法识别输入数据中的错误。如果你给模型提供错误信息，结果自然也会出错，因为整个流程本身就错了。
一家软件公司开发的是一个工具；而大语言模型生成的只是一个工作流程。我可以举一个医疗领域的例子。
当你要求解读一张胸片时，LLM 会返回一份基于此前用户数据的、详尽的类似病例报告。但如果你对结果表示怀疑或质疑，模型大多数时候会试图将最终结论向你的观点靠拢。
原因就在于：我们有橡皮擦和铅笔。冗余是大脑执行任务时的天然备份机制。大语言模型只是加速器，必须经过正确编程才能真正高效。最终你得到的，不过是一套基于 GPU、需付费订阅的软件，而非基于 CPU、同样需付费订阅的传统软件。
这又回到了最初的观点：真正能为用户提供巨大优势的，是那些将 LLM 流程融入自身体系的软件公司。它们拥有完整的冗余机制来验证结果，而 LLM 输出则不具备这种能力。因此，萨博（Saab）或本地部署（On-premise）系统始终是最可靠的工具。一旦网络因任何原因中断，人类不可能依赖数千公里外的中心化系统。你真正需要的，是触手可及的笔记本电脑或个人计算机。
大语言模型虽然加快了我们的生活节奏，却在输出可靠性上存在缺陷（这一点可以改进），且无法提供离线独立运行的能力（你仍需连接数据中心）。
我认为，一旦这波大语言模型热潮退去，软件公司的真正价值将重新显现。
我很想听听大家对投资那些被严重低估的软件股前景的看法。
附注：这不是一篇 AI 内容，而是借助一杯埃塞俄比亚浓缩咖啡创作而成。