别盯着AGI参数看，2030年的商业终局其实在算账
这阵子看大家还在疯狂刷模型参数规模，我这产品经理的直觉就开始隐隐作痛。别总觉得参数大就是王道，如果推理成本（Inference Cost）降不下来，这生意根本没法做，迟早得被ROI折磨死。
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直接在 VS Code 里养个能蹦迪的虚拟偶像 →
我最近在复盘几个失败的落地Case，发现现在的痛点不是模型不够聪明，而是LLM那种随机性简直是生产环境的噩梦。指望模型百分之百稳定？别做梦了。未来的真正搞法应该是用类似MCP（Model Context Protocol）这种协议去搞编排，给模型套个“确定性”的外壳，让它乖乖听话去调API和数据库，而不是在那儿瞎猜。
关于AI Agent，我预感这词儿很快就会像“数据库插件”一样消失。它不会是一个单独的SaaS产品，而是会彻底沉淀成软件底层的某个Module。甚至以后企业会玩一种BYOAI（Bring Your Own AI）的模式，拿着自己的API Key去驱动各种工具，谁也不想被单一的AI生态给Lock-in了。
说白了，行业重心正在从单纯的“卷智能”转向“卷工程落地”。大家别光顾着看热闹，得想想怎么把Token用得更便宜、更稳。
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