为什么你的 AI 路线图不应该有 12 个月的计划
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我上个季度合作的一个团队花了六周时间构建了一个“智能文档分类器”——微调模型、评估框架、自定义 UI,以及整个生产流水线。它在周二上线。接下来的周一,一个全新的通用模型发布了,在同样的评估中,它以零样本 (zero-shot) 的方式击败了他们的微调模型,且无需任何基础设施投入。他们整个第二季度的 OKR 变成了一个仅包含一行 API 调用的包装器。路线图在 12 个月前承诺要“掌控分类技术栈”。而这项承诺在墨迹未干之前就已经错了。
这并非孤例。行业追踪器记录显示,仅在 2026 年第一季度,各大实验室就发布了 255 个模型,到 3 月份为止,平均每周约有三次意义重大的前沿模型发布。成本已经崩溃:API 定价自 GPT-3 以来下降了 97%,顶级供应商之间的差距在大多数基准测试中已缩小到统计噪声范围内。当底层技术变化如此之快时,一份为期 12 个月的特性路线图就不再是计划——而是一份你无法重新审视的赌注清单,这些赌注是根据在你交付第二个项目之前就会过时的信息做出的。
