# 🔮 Exponential View #560 摘要
## 市場對 AI 支出反應過度 本週大型科技公司市值蒸發了 1 兆美元，顯示市場並不理解 AI 的新範式。這些超大型雲端服務商面臨的是供給受限，而非需求不足——微軟財務長承認，她必須在將運算資源分配給 Azure 客戶或微軟自家產品之間做出抉擇。
作者運行的 AI 代理（「Mini Arnold」）每天消耗 20-30 美元的代幣費用（約每年 5,000 美元）。一旦模型能夠可靠地執行 10-20 小時的任務，他將運行數百個代理。屆時 6,500 億美元的投資不會顯得魯莽——反而會顯得投入不足。
## 模型升級：Claude Opus 4.6 與 GPT-5.3-Codex 兩者在基準測試上都有漸進式改善，但關鍵指標是：AI 能夠自主執行任務多長時間？
Anthropic 的 Nicholas Carlini 讓 16 個 Claude 代理從零開始構建 C 編譯器。兩週後花費 20,000 美元 API 成本：產出 100,000 行 Rust 程式碼，編譯器可在 x86、ARM 和 RISC-V 上構建 Linux 核心。之前版本的 Opus 無法達成此目標。
## 超級盃廣告大戰：OpenAI vs Anthropic Sam Altman 諷刺說「Anthropic 向有錢人提供昂貴產品」，而 OpenAI 提供免費存取。
更深層的議題：AI 經濟正從「注意力經濟」轉向「意圖經濟」。AI 可以推斷並影響用戶的動機，大規模個人化說服性內容。Bruce Schneier 警告，我們像信任朋友一樣信任 AI，但它其實是企業產品。Mustafa Suleyman 劃下底線：AI 的情緒智慧是有用的，但模型絕不應該模擬痛苦。
## 與 AI 代理共存 作者描述「時間壓縮」現象——在 15 分鐘內完成過去需要數小時的任務，卻感到不安而非勝利。
Gergely Orosz 稱代理式 AI 為「吸血鬼」——多個代理持續運行，不斷需要人類監督，消耗精力。作者發現自己凌晨 4 點醒來檢查代理。
多代理系統在工作可並行化時表現出色，但在順序性任務上會崩潰。對於高風險工作，作者建立了「Clade」——一個讓 AI 們互相辯論直到產出更好答案的多代理系統。