当AI的智力跨越了某个临界点，开发者对其进化的诉求正在发生根本性的位移。一位深耕C++与JIT编译器的资深工程师在评价Opus 4.5时直言：我不需要它更聪明，我只需要它更便宜、更快，并拥有500k的上下文窗口。这个观点揭示了AI应用层的一个新现实：在许多专业领域，模型智力已经超越了70%到80%的人类工程师。当智力逐渐成为一种标准化的日用品，竞争的护城河便从逻辑推理转向了工程效率。对于处理大型单体代码库的团队而言，当前的AI就像是一个患有健忘症的天才。它能解决最难的算法，却记不住几百个文件外的接口定义。500k甚至更大的上下文窗口，本质上是将AI的运作模式从CPU缓存扩展到系统内存。只有让庞大的代码库在模型中自由呼吸，真正的生产力革命才会发生。然而，单纯的扩容并非没有代价。技术底层的挑战在于，随着上下文窗口的拉长，注意力机制往往会被稀释，导致模型在细节上的精准度下降。如何在保持深度理解的同时扩展广度，是当前大模型厂商必须面对的平衡木。更有趣的洞察在于人类自身的局限。AI在定义清晰的问题空间（如编译器开发）中表现卓越，但在处理模糊的人类需求时依然受限。系统的瓶颈往往不在于AI不够聪明，而在于人类难以清晰地表达为什么要这么做。我们正在见证从追求质量到追求效率的范式转移。吞吐量就是新的智力。当模型能够以极低的成本、极快的速度处理极大规模的代码全景时，AI将不再只是一个辅助对话框，而是真正融入血肉的编程伙伴。未来的胜负手不再是基准测试上的几个百分点，而是谁能让开发者在八小时的工作流中，感受到丝滑且无感的支撑。x.com/deedydas/status/2002707408788029645
