当前，对生成式AI的理解普遍存在着两极分化：一极是技术乐观主义者，他们见证着AI能力以前所未有的速度扩张，几乎每天都在刷新我们对“可能”的认知，似乎“AI无所不能”的时代已经来临；另一极，则是身处一线的企业和开发者，他们在将这些强大能力转化为可靠、可规模化的商业价值时，却面临着巨大的现实挑战和不确定性。
这两极之间的巨大鸿沟，源于对AI能力边界的普遍误解。人们往往将其视为一条平滑、持续推进的战线，而实际上，它更像是一条崎岖不平、充满锯齿的边缘。这一现象被精辟地称为“智能的锯齿状边缘”(Jagged Edge of Intelligence)。
Source: Jason Wei (以下所有slides均来自Jason Wei的分享)
原DeepMind、OpenAI，现Meta的资深研究员Jason Wei最近在斯坦福AI Club做了一个题为《Three ideas to understand in AI in 2025》的分享，提供了一个理性理解当前AI技术边界的高质量框架。该分享主要围绕三个核心思想展开：
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智能商品化 (Intelligence as a Commodity)：获取智能的成本将会走近于零。知识将实时可得。
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验证者定律 (Verifier’s Law)：训练模型来解决一个任务的可行性与验证这个任务的难易程度直接相关。
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智能的锯齿状边缘 (The Jagged Edge of Intelligence)：AI能力和提升速度针对不同类型的任务差异非常大。
一、 智能商品化 (Intelligence as a Commodity)
Jason Wei分享的第一个论断是“智能商品化”，即获取知识或进行推理的成本和可及性正趋近于零。
一旦某项AI能力被开发出来，它就会通过技术扩散迅速普及，变得廉价且触手可及。这并非简单的成本线性下降，而是一场范式转移。理解这一趋势，是识别AI时代商业价值和构建竞争壁垒的第一步。
