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凡人小北
行道途中。
23年扎進AI，打通Know-How，不少賺錢專案，踩過坑，也見過光。
圍城裡待得夠久了，出來聊聊世界，聊聊技術、聊聊賺錢。
我最近有個小困惑，用 Agent 幹活（尤其 AI coding）到底真提效了嗎？
我自己的體感是這樣的：
我基本只能單線程才能保持高效。一旦在不同任務/不同上下文之間切換，效率直接掉一截，腦子反覆冷啟動。
現在的 agent 做不到全自動。它跑到關鍵節點就得我確認：要不要繼續？要不要改？
結果變成一種很尷尬的節奏：
我不能徹底放手去做別的，因為隨時要回來接管；但我也沒法一直盯著它，因為那更浪費。
中間那段 agent 執行時間，像被卡在進度條裡：
去做別的吧，怕錯過；不做吧，又幹等。
所以這到底是效率提升，還是把執行時間省出來了，卻把注意力成本加倍了？
想聽聽大家的真實用法：是怎麼在 agent 跑的時候安排自己的？
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本來大家都以為 AI 的劇本已經寫死了：
模型看 OpenAI，芯片看英偉達。
結果 Gemini 3 一出，劇情突然就反轉了。
Google 除了大秀模型，還把真正的殺招攤開擺在桌上，TPU 不止在雲裡跑，現在要進 Meta 的機房。
市場瞬間整明白了：Google 想建立的一條完整的谷歌鏈開始成型了。
聽懂的也包括Nvidia，
谷歌剛給 Anthropic 扔了 100 萬片 TPU，
黃仁勳立刻回手幾十億投資，把對方再鎖回 GPU 陣營。
動作跟被誰刺了一刀一樣麻利。
劃重點，
這是第一次有人證明除了 GPU，TPU 也能撐起最強模型。
而且還便宜省電。
以後英偉達的日子就不會再像去年那麼舒服了。
故事還沒完，但很明顯：
Google 摻合進來後 已經開始改寫 AI 的供應鏈敘事，
英偉達也得開始算一筆從沒算過的賬。
看好 Google。
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