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凡人小北
行道途中。
23年扎进AI，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。
围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
我最近有个小困惑，用 Agent 干活（尤其 AI coding）到底真提效了吗？
我自己的体感是这样的：
我基本只能单线程才能保持高效。一旦在不同任务/不同上下文之间切换，效率直接掉一截，脑子反复冷启动。
现在的 agent 做不到全自动。它跑到关键节点就得我确认：要不要继续？要不要改？
结果变成一种很尴尬的节奏：
我不能彻底放手去做别的，因为随时要回来接管；但我也没法一直盯着它，因为那更浪费。
中间那段 agent 执行时间，像被卡在进度条里：
去做别的吧，怕错过；不做吧，又干等。
所以这到底是效率提升，还是把执行时间省出来了，却把注意力成本加倍了？
想听听大家的真实用法：是怎么在 agent 跑的时候安排自己的？
2
本来大家都以为 AI 的剧本已经写死了：
模型看 OpenAI，芯片看英伟达。
结果 Gemini 3 一出，剧情突然就反转了。
Google 除了大秀模型，还把真正的杀招摊开摆在桌上，TPU 不止在云里跑，现在要进 Meta 的机房。
市场瞬间整明白了：Google 想建立的一条完整的谷歌链开始成型了。
听懂的也包括Nvidia，
谷歌刚给 Anthropic 扔了 100 万片 TPU，
黄仁勋立刻回手几十亿投资，把对方再锁回 GPU 阵营。
动作跟被谁刺了一刀一样麻利。
划重点，
这是第一次有人证明除了 GPU，TPU 也能撑起最强模型。
而且还便宜省电。
以后英伟达的日子就不会再像去年那么舒服了。
故事还没完，但很明显：
Google 掺合进来后 已经开始改写 AI 的供应链叙事，
英伟达也得开始算一笔从没算过的账。
看好 Google。
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