现在基本的共识是：大语言模型，至少相当于计算机级别的发明

现在基本的共识是：大语言模型，至少相当于计算机级别的发明。

但是有时候我就在想，如果我们是先发明了大语言模型，再发明的计算机，世界会怎么样？

为什么会这么对比呢？因为它们本身其实很像。

大模型「上下文」 vs 电脑「内存」
大模型「Rag」 vs 电脑 「存储和检索」
大模型「GPU」 vs 电脑 「CPU」
大模型「Scaling Law」vs 电脑 「摩尔定律」

最重要的是很容易因为 Scaling Law 陷入偏执，而忽略另一侧的发展，比如「神经网络」1943年就曾被提出来，但是因为算力或者能力不足而发展缓慢。

同时因为摩尔定律，大家都在加速发展芯片，半导体，促进了计算机的发展。

如果当初因为一种高密度的模拟电路、或者生物化学网络，先得到了大语言模型，发展了另一条科技线路，会怎么样呢？

也许我们都会是天生的 AI Agent 工程师，也用不着发明什么交互界面，全部通过人类语言沟通就好了。

因为不确定性，确定性变得稀缺，通过各种护栏或者AI审核机制，甚至人类辅助审核，才能完成一个95%或者更高准确率的系统。

如果万一经过了复杂的工程训练，成为了一个能做到100%确定性的工程链路，那就是现在我们看到的AI人才的议价了。

想到这里，突然发现，我的假设好像就是真实的历史。

人的大脑就是一个生物的神经网络，过去上万年发展缓慢。而刚过去这几十年，因为芯片半导体高速发展，同时也带动电脑行业突飞猛进。

唯一不一样的是，因为芯片半导体的发展的同时出现了GPU，而GPU算力足够模拟出人脑类似的神经网络，技能树从此开始互相促进，合并了。

那，未来会怎么样呢？

瞎猜一下，虽然他们因为GPU技能树合并了，也许定期都还有上限，大模型智能有上限，计算机的摩尔定律也有上限。

也许未来都在等着各自的技术爆炸，一轮一轮周而复始。