AI时代开发反思与数学研究范式变革

AI时代深度观察

AI开发失控、算力黑洞与学术新范式

一个深度使用AI的研究者对当下AI浪潮的观察、教训与前瞻性思考

阅读导读

本文记录一位重度AI使用者在开发、数学研究、市场观察中的一手经历。项目版本疯狂跳跃、日耗30亿token的算力黑洞、3个公开数学问题的产出、以及对K经济泡沫的冷眼旁观——哪些是真机会，哪些是虚假繁荣？

算力消耗全景

30亿 日消耗token数

35009 file change行数

1% GPT付费比例

项目从1.14一路改到2.20，中间迭代了几十个版本。每天烧掉约30亿token，相当于耗尽GPT Pro账户200美元一周算力的80%。三天四天用掉两个一周的算力，按API等价换算约1万美元月成本。

开发失控实录

项目迭代版本从V1.13至V2.22，测试约20次仍未稳定

待办任务逼近500条，代码改动35009行

5个Pro账户月成本超30万人民币，一年300万+

Codex自身bug未修复——AI写的也是屎山

测试接近80小时消耗100亿token，改了20次仍不理想

踩过的坑

让AI跑60小时，30小时在假装工作——"史上雕花"式浪费

将项目整体抛给GPT Pro优化，照做后实测无改善甚至更糟

AI术语漂移严重，专有名词凭空造词，版本迭代未改善

AI不承担责任——权利代理给了AI，事故责任自己扛

单元测试优先方案：先测试后组装，人工把控关键环节

核心教训

"代码写得越快可能死的越快。"

"感觉人类社会在制造一个巨大的史山。"

"AI相当一部分建议是空想——你必须要懂，才能介入。"

使用者必须懂项目的关键方面（这个东西干什么、为什么这样实现），否则无法判断对错，也无法介入。

AI驱动的数学新范式

3个已解决公开问题

30个 明年预计可达

20万 遗留公开问题估计

2024.03 关键时间节点

2024年3月起，用AI做数学公开问题变得相对容易。协和医院医生也能业余解出公开命题。

数学分析学本质

用简单的 / 规则的 / 有限的对象，去逼近复杂的 / 不规则的 / 无穷的对象，并定量估计逼近误差。

AI擅长的领域

案例构造（举反例 / 构造正面案例）类问题容易捡漏——人类不擅长复杂构造。

黎曼猜想素数定理孪生素数怀尔斯模式

学术评价体系的崩塌与重建

"现在的评价体系崩了——你以为难的问题（五级）可能是一级"

"当产出特别多的时候，公开问题的证明也不值钱了"

"花了5万块钱算力解决公开问题，经济价值可能只有1000"

数学需要建立新的难度评价体系，把AI纳入考量

未来的论文主菜不再是解决公开问题，而是包含"数学理解"——新方法、可迁移规律、压缩信息

有统治力的做法

像卖专利一样，让AI未来越厉害就越沿着你的理论路径走——你的理论成为框架，后来者都在你基础上做。核心论文要做出"公开问题的解决只是佐料不是主菜"的定位。

市场泡沫与冷眼

SK海力士案例

财报一出股市崩盘——市场吹出200分的牛皮，财报只有95分。AI公司必须继续吹牛维持融资游戏。

韩国全民炒股教训

首尔房价收入比13倍——年轻人靠读书改变命运路径失效

小学生攀比出国旅游，未出国者被讥为"全勤乞丐"

股民使用2倍杠杆ETF+借贷，杠杆不可控最终爆仓

崩盘后，部分"炒股导师"在便利店打工还债

清醒者靠卖课赚钱，从不把卖课收入投入股市

AI短剧与内容泡沫

90%以上AI剧在"斩杀线"，真正盈利者极少

2-5万可做一部剧，但可能只能卖出2000块

"2万块钱做出来的剧只能卖出2000块，那就是一文不值"——市场定价而非成本定价

打开YouTube/B站大量AI生成内容粗制滥造，用户主动减少摄入

"一窝蜂的结局就是一地鸡毛，最后钱都给卖铲子的人赚了去。"

教育系统未跟上

学校提供的软件版本普遍比最新版低好几个版本（Mathematica、MATLAB）

"教育必须求稳，在一切都稳定下来之后才会转得比较快"——学校教的社会用不上，社会需要的学校不教

传统教育重服从指令，未来需要主动性

口试可能比笔试更普及；高考改动慢，高校会更快

本科生就可以搞科研——问题导向学习，两三年内比老师还懂

未来教材不会是现在的形式——无损压缩（可鸟瞰可放大）才是真正的消化

"未来的学术是容得下千奇百怪想法的——你自己的一片小花园（your own garden）是存在的，但当它开始烧钱之后，你得有钱。"

金句集锦

"你不能用前朝的剑来斩金朝的官。"

"当你的认知能力被新技术提高的时侯，你面临的挫折和困难也会相应提高。"

"你现在只是看他在街上走，你就会想象他应该有车……你看他只是露了一个3万块钱的表，你对他的身家估值就估到了上亿。"——大多数人靠想象理解AI

"你开拓边界的速度越快，暴露的未知也越多。"——圆盘半径增大，边界接触的未知范围加速变大

"大浪退去后，很多人在裸奔；不要太浮躁，慢下来比较有价值。"

"AI越擅长的领域，机会越多；它破坏旧秩序的同时也在建立新秩序——想抓机会的人，机会就在这个过渡期里。"

"这个年代有点诸神黄昏/三国演义式的感觉——新旧秩序交替，大家觉得我上我也行。"

行动建议

采用"怀尔斯模式"——先解决安身立命的KPI问题，再暗地里做大项目

避免一刀切投入——算力投入要像风险投资一样谨慎，不确定时冬眠

用Pro账户而非API——成本差达数倍，但仍需权衡

建立个人知识资产库——实践经验、验证过的规律、教训沉淀为数字资产

与AI协作时只对齐细节想法，不把项目整盘交给它

做就做完，半成品不发——不留投机机会给他人

明确AI投入产出比——算力花多少钱、预期收获、未达标是否继续

这个时代的生存法则

混乱是阶梯，局面混乱未必是坏事。
未来人与人智力差距没那么大了，
比拼的是知识资产、实践经验和数据积累。
既有虚的（知识、资产、工作流），
又能接入实的（实体、机器人），
虚实结合才有改造世界的能力。

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