允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

AI如今已經(jīng)成為一個全民話題，但到底有多少人真正理解AI？

從6月以來，Meta豪賭Scale AI，開啟“超級智能大戰(zhàn)”；OpenAI秘密提交IPO申請，被認為是未來幾年最重要的科技IPO之一……

在這些熱點新聞中，有人在討論模型參數(shù)，有人在轉(zhuǎn)發(fā)產(chǎn)品發(fā)布，有人在販賣焦慮，也有人在兜售“普通人如何抓住AI紅利”。

但一個更現(xiàn)實的問題是，我們看到的內(nèi)容究竟有多少是“理解”，多少只是“復(fù)述”？

互聯(lián)網(wǎng)上從不缺觀點，真正稀缺的是這些熱點與我究竟有什么關(guān)系？有沒有什么可復(fù)現(xiàn)的方法論？

AI也從來不是一個可以靠新聞來理解的行業(yè)，它需要測試、使用、長期觀察和下場驗證。

這些問題的答案不在熱點里，它們正在被一群人記錄、探索、重構(gòu)，并持續(xù)沉淀在一個地方：知乎。

知乎上的AI答主，不是講故事的人，而是親自下場的人

記錄者：為高速變化的AI建立“認知坐標系”

在AI高速迭代的時代，最大的混亂往往不是技術(shù)本身，而是認知。

今天某個模型“全面領(lǐng)先”，明天另一個新技術(shù)“刷新SOTA”，普通人很難判斷這些變化究竟意味著什么。在這些海量信息中，有人選擇圍觀，有人選擇轉(zhuǎn)述，但也有人選擇——記錄。

知乎答主toyama nao就屬于后者。

在大多數(shù)人追逐熱點時，他把AI測試做成了一項持續(xù)數(shù)百小時的長期工程。

在2025年，他累計測試模型126個，累計耗時超過400小時，持續(xù)發(fā)布模型排行榜和評測結(jié)果。

正如他對自己的定位——要“立志于做好達模型發(fā)展記錄的‘賽博史官’”，他記錄下了大模型迭代最真實的軌跡。

但他做的事情，本質(zhì)上并不是評測，而是在建立一套“可追溯的認知體系”。

△toyama nao的長期記錄為高速變化的AI建立坐標系

從GPT到Claude，從DeepSeek到各種開源模型，很多人只看到發(fā)布會上的參數(shù)，而他關(guān)注的是一個更本質(zhì)的問題：模型真正變強了嗎？

通過固定題庫和長期測評，toyama nao試圖建立一套持續(xù)追蹤體系，把他對AI的“感覺”變成“證據(jù)”，幫助行業(yè)理解變化。

如果把2025年的大模型發(fā)展寫成一本編年史，toyama nao就是其中最執(zhí)著的記錄者之一，真實的幫助人們理解技術(shù)究竟進步到了哪里。

在技術(shù)高速演進的時代，toyama nao的這種長期主義，反而成為最稀缺的能力。

探索者：AI不僅是工具更是“搭檔團隊”

AI對于絕大多數(shù)人最常見的使用方式，是被當(dāng)成效率工具——寫文案、做總結(jié)、生成圖片，用來提升工作效率、降低門檻。

但真正進入深水區(qū)的人才會發(fā)現(xiàn)：AI改變的不是效率，而是“創(chuàng)造方式”。

知乎答主德里克文的路徑，具有典型的AI時代特征。

德里克文既不是AI科學(xué)家，也不是算法工程師，而是一名資深設(shè)計師。

在AI出現(xiàn)之后，他沒有停留在“用工具提效”，而是開始重新思考：創(chuàng)作可以被機器參與嗎？AI加入后創(chuàng)意本身會發(fā)生什么變化？

因為是設(shè)計師出身，德里克文對視覺審美有天然的敏感，他把設(shè)計師的審美、表達與AI的生成能力融合在一起，持續(xù)輸出視覺作品和創(chuàng)作方法論，探索人機共創(chuàng)的邊界。

△德里克文在知乎分享AI繪畫的描述關(guān)鍵詞邏輯

在這個設(shè)計創(chuàng)作過程中，德里克文定義方向、設(shè)計審美、把控關(guān)鍵節(jié)點，與此同時一群各司其職的Agent自主協(xié)調(diào)執(zhí)行。

AI不再只是德里克文的設(shè)計工具，而是設(shè)計“搭檔團隊”，德里克文在自身專業(yè)基礎(chǔ)上，運用AI并逐步探索AI能力的邊界。

在德里克文看來，AI的出現(xiàn)并沒有消滅創(chuàng)意，相反，AI在重塑創(chuàng)造力本身，定義AI時代新的創(chuàng)造力形態(tài)。

而知乎，正是德里克文進行這些探索的最早發(fā)生地之一。

建設(shè)者：在AI時代重新定義程序員

AI帶來的另一個巨大沖擊，是對職業(yè)的重塑。

程序員，是AI出現(xiàn)后被討論最多的群體之一。

在知乎，僅“AI感覺已經(jīng)能替代程序員了，作為程序員如何自救呢？”一條問題下，就有2194個回答。

事實上，這個問題的背后其實是對大模型時代“人還剩下什么價值”的焦慮。

57歲的“高齡”程序員Jeff Tao陶建輝給出了自己的答案。

作為擁有數(shù)十年基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的老兵，Jeff Tao陶建輝沒有把AI視為終點，而是在討論AI時代人的價值重構(gòu)。

通過他在知乎的討論不難發(fā)現(xiàn)，相比追逐最新模型，Jeff Tao陶建輝長期扎根基礎(chǔ)軟件和工業(yè)場景，從執(zhí)行到創(chuàng)造、從編碼到解決問題，創(chuàng)業(yè)TDengine做時序數(shù)據(jù)庫和工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺。

他的實踐為無數(shù)技術(shù)人提供了借助AI面向未來的參考答案。

目前，TDengine的核心代碼在GitHub開源，為全球各大公司提供服務(wù)。

“你只要看過代碼，就不會再問我年齡”，Jeff Tao陶建輝在知乎上寫下自己的回答。

△TDengine的核心代碼在GitHub開源

Jeff Tao陶建輝的故事之所以有力量，不只是“年齡逆襲”，而在于他代表了一整代正在轉(zhuǎn)型的技術(shù)人真正面臨的問題：技術(shù)如何創(chuàng)造真實價值？

而Jeff Tao陶建輝的故事，也正是很多技術(shù)人都要面對的轉(zhuǎn)變，是一份極具啟發(fā)性的樣本。

為什么這些人會長期聚集在知乎？

在不同平臺討論AI，你會看到兩種截然不同的內(nèi)容形態(tài)。

有的平臺更擅長告訴你“發(fā)生了什么”：哪個AI產(chǎn)品火了，哪個公司發(fā)布了新模型，誰又拿到了融資。

但在知乎你會看到另一類內(nèi)容：為什么火、技術(shù)線路是什么、Agent工作流為什么成立。

前者是信息，后者是理解。

而理解，本身需要更高密度的表達空間，也需要更長時間的推理與驗證。

這決定了AI領(lǐng)域最有價值的內(nèi)容，不會停留在短平快的傳播結(jié)構(gòu)中，而是會自然流向更適合深度表達和專業(yè)討論的場域。

如果把德里克文、toyama nao和Jeff Tao陶建輝放在一起看：德里克文探索變化，toyama nao記錄變化，Jeff Tao陶建輝建設(shè)變化，記錄者、探索者和建設(shè)者，這三種角色本質(zhì)上構(gòu)成了技術(shù)創(chuàng)新最重要的三個環(huán)節(jié)。

他們背景不同、年齡不同、關(guān)注方向不同，但他們有一個共同點——都在做“慢變量”的事情。測試、驗證、創(chuàng)作、建設(shè)，這些都無法靠熱點完成，而是需要通過長期積累獲得。

這正是知乎的底層機制所鼓勵的方向。

知乎獎勵思考過程，而不僅僅是結(jié)果。在這里，被放大的不是情緒，而是思考本身；被沉淀的不是一次爆發(fā)，而是持續(xù)積累。

因此，知乎所吸引的從來都不是某一種特定人群，而是一類人：愿意花時間把問題想清楚的人，愿意把經(jīng)驗講明白的人，以及愿意在復(fù)雜問題中反復(fù)驗證的人。

對于這群認真思考、認真實踐的人，知乎給了他們持續(xù)表達和交流的空間，而這種討論天然會吸引創(chuàng)業(yè)者、工程師、研究者、興趣愛好者等長期留下并沉淀。

當(dāng)這樣的人不斷聚集，知乎的內(nèi)容結(jié)構(gòu)也由此發(fā)生變化——從“信息的流動”，轉(zhuǎn)向“認知的沉淀”。

如果說AI行業(yè)是一條奔騰向前的河流，那么知乎更像是河流中的深水區(qū)：流速不一定最快，但最能看清水的方向。

知乎記錄的不只是AI，而是時代變化本身

AI正在改變世界，但真正值得被記錄的，從來不只是技術(shù)本身。

從測試126個模型的賽博史官，到探索人機共創(chuàng)邊界的超級創(chuàng)作者，再到57歲重新定義程序員價值的技術(shù)老兵，三位創(chuàng)作者看似路徑各異，實際上在回答同一個問題——

當(dāng)一個新時代到來時，人們?nèi)绾卫斫馑⑦m應(yīng)它，并最終推動它向前發(fā)展。

技術(shù)會迭代，模型會更新，但認知的建立、經(jīng)驗的沉淀，以及人與人之間基于真實問題的交流，才是更長期存在的部分。

“人和人之間的討論交流變得更加活躍，即使沒有AI，這種活躍也依然會發(fā)生”，關(guān)于社區(qū)與AI的關(guān)系，知乎創(chuàng)始人、CEO周源在今年第一季度公司財報電話會議上進一步闡釋。

周源認為在社區(qū)中，用戶真正所需要的并不是AI本身，而是認知提升、經(jīng)驗分享以及人和人之間真實的連接。

因此，知乎記錄的從來不只是AI這一項技術(shù)，知乎所記錄的，是一群人如何面對變化、理解變化，并最終參與到變化之中。

在這個過程中，各行各業(yè)中無數(shù)個德里克文、toyama nao和Jeff Tao陶建輝，他們共同構(gòu)成了知乎生態(tài)中的真實主體。

當(dāng)創(chuàng)作者愿意分享真實的思考過程，并與用戶專業(yè)討論，知乎的獨特生態(tài)也就無可替代。

當(dāng)所有人都在談?wù)撟兓臅r候，有人在圍觀，有人在轉(zhuǎn)述，也有人在創(chuàng)造、記錄和建設(shè)。

而這些真正理解變化本身的人，他們最終會在知乎相遇，把這個時代一點點講清楚。

*本文系量子位獲授權(quán)刊載，觀點僅為原作者所有。