站在2025年的门槛回望，你会发现AI领域的时间感已经彻底扭曲。仅仅一年前，Gemini还停留在1.5版本，视频生成模型尚未成气候，图像模型甚至无法正确处理图片中的文字。那时候没有Deepseek R1，o1的推理能力才初露锋芒，FrontierMath的准确率只有可怜的2%，而非如今的41%。这种跨越式的发展揭示了一个深刻的现实：我们面临的最大挑战并非低估了某个特定的模型，而是低估了基准线自我重定义的速度。当下的AI进步不再是线性的累加，而是指数级的跃迁。去年12月的技术蓝图，往往在次年3月就显得陈旧过时。对于开发者和决策者来说，2026年的长期规划在某种程度上更像是科幻小说，因为每一个预测都可能被突如其来的技术断层所颠覆。我们正在经历从实验室跑分向功能差异化的转变。诸如氛围编程这类一年前还不存在的概念，如今已成为行业常态。这种转变意味着竞争的焦点已从单纯的算力堆砌，转向了更深层的应用场景重塑。在非线性增长的曲线中，坚持线性规划往往意味着主动迎接挫败。2026年不会是2025年的平滑延伸，它将像过去12个月一样，充满令人措手不及的断裂与重生。在这个时代，平庸的规划者在预测未来，而敏锐的参与者在适应加速度。x.com/Afinetheorem/status/2002034413866303918
