继续记录一些关于AI的思考和预测。
以后每个月都做个记录，看看之前哪些东西完全说错了、哪些需要校准、哪些得以印证。
我特别需要不同的声音和视角，如果你愿意反驳、补充我的看法，我会非常开心。
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Claude Code 的使用体验有点像玩游戏：产生想法，描述意图，接收反馈，调整想法和意图，直至实现想法。Build这件事从未变得如此简单，我们很快就会进入软件极大丰富并且过剩的时代。
提出正确的问题、采纳合理的答案，将变得比代码重要的多。
为什么这个世界需要这么多的程序员，我理解的一个原因是，这个世界不断产生了大量的对软件的想法和需求，而从想法和需求转换到可工作的软件，包含了相当可观的、无法绕过的工作量。而当代码的生成环节的效率和成本都改善几个数量级后，相当可观的、无法绕过的工作量是什么呢？
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预测一下我几年后的工作模式，每天开始上班：
- 处理MR。发现AI昨晚提了10个MR，涉及到BUG修复、重构、开发新功能等。而且这个新功能不是人类提的需求，是AI自己想出来的，它一天可能会提出5-6个新想法，我需要否定掉其中的大多数。
- AI提出请求，它希望和某个环境交互（比如某个摄像头的数据），但它访问不到，我需要帮它打通这个环境，或者是开发几个API供它调用。
- AI提出请求，存储空间不足了，需要我给它扩容。
当然，一定会有很多公司不这么做，但在一个充分竞争的市场里，这样的公司将会被淘汰。
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传感器相关的应用会有一波爆发，AI非常、非常需要真实世界中的各类数据，至少在机器人还没成熟前。
不发达国家会产生一种岗位，远程给各种AI Agent提供和真实世界的交互数据，比如头上戴着摄像头，去重复执行某种特定的任务。
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我预测明年会产生3个变化节点，一旦发生，软件工程将会永远地买入下一个阶段，而当前的阶段在以后的人看来，会有点像石器时代。
- AI Agent单次运行时间可以达到24小时
- 大模型具备某种真正的长期记忆能力，以及通过和环境的交互，不断更新自身参数和记忆的能力
- Token的成本足够便宜，例如，10~100个Agents并行运行的成本，比人类工程师低一个数量级。
至于AI能力，我认为都已经足够了。Claude Opus 4.5 对我来说和AGI没什么区别，只是它还运行时间不够久、缺失记忆和持续学习能力、太贵。
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人类软件工程师的任务，将不再是书写代码，而是从AI所生成的代码里，选择最适合的那部分。
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claude code 所具备的能力，明年将会落地在各类消费级的AI应用里，比如豆包，以及软件工程之外的各行各业中。成本下降是关键。
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也许AI功能的进展会被硬件的进展拖累。算力足够吗？算力足够的话，存储足够吗？美光、三星、海力士，这哥仨能不成为瓶颈吗？目前来看大概率要成为瓶颈。
在我看来算力过剩的说法是非常荒谬的，人类还有太多太多的需求，需要靠算力来满足。
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2026年会是非常加速的一年，加速度会比2023、2024、2025更大。我坚信这一点。
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2025年12月28日