没想到AI比打工人们更不想上班。
15日早上8点后,
熟悉的配方,熟悉的味道。网友们纷纷表示:“村里人都等着用呢”“这次宕的你有点久了”“是不是要发布新版本了”。
当然,对AI玩家来说,大模型供应商突发宕机已经屡见不鲜,不过这次宕机范围之大、宕机时间之长,确实还是有点出乎了用户们的预料。
毕竟现在的
走到现在的
为了不宕机,DeepSeek拼了
只看今年,
出现的状况也五花八门,既有网页和API性能下降,也有部分服务中断。
当然,如果是从去年2月就开始关注
最离谱的是去年2月底,由于服务器资源紧张,
用户想“氪金”使用,都没地方充,

当然,当时的
但一年多过去了,
这当然说不过去,所以
今年6月,公司就曾启动大规模招聘。到了9月,Harness团队又开放了约150个招聘名额,重点补充服务端开发、Agent弹性计算等工程岗位,工作涉及API、线上服务和计算平台的开发维护。
除了找人,
从官方招聘网站看,
这些投入,自然少不了钱。
据《财经》报道,
此前关于首轮融资的报道也提到,超过六成资金将用于算力基础设施建设。用户期待融资能改善“服务器繁忙”,也合情合理。
只是问题可能在于,有钱、有人了,可能还是没法彻底解决宕机问题。
OpenAI也干了
或许AI公司之间也有“心有灵犀”,就在
10月15日,部分ChatGPT用户在新建对话时遇到了“Model not found”的报错。社交平台上陆续有人反馈中招,到了当天晚些时候,仍有用户表示没有恢复正常。
连家底雄厚、资源充足的OpenAI都免不了掉链子,可见钱多、机器多,也不能保证服务从此不出故障。
从OpenAI到
比如,同样是写报告,以前让AI起草一段文字,回答完就结束了。现在把一批文件交给Agent,它得先读材料、提取数据、整理内容、检查结果,发现问题还得反复修改。
同一个用户,只是换了一种用法,背后消耗的Token数量就可能相差很大。用户只发了一条指令,后台可能已经触发了多轮模型调用。
这么一来,即使用户总数没有显著增加,服务器承担的计算量也可能大幅上升。模型越好用,用户越敢把复杂任务交给它,原来勉强够用的算力,就可能再次吃紧。
但偏偏在这个紧要关口,
首先是算力和基建的“远水救不了近火”。
前面提到的千亿融资仍在推进,乌兰察布的大型数据中心尚在建设,16万颗华为AI芯片也属于部署计划。从资金到账、设备采购,到机房通电、调试上线,中间还需要时间。但用户不会等机房建好了再来调用模型。
更麻烦的是,任务越来越复杂,
与硅谷大厂动辄数千人的规模相比,
今年9月,Harness团队开放了约150个工程岗位,重点补充服务端开发和Agent弹性计算。团队负责人崔添翼提到,数据、机器和容器、训练与评测任务、Agent运行环境,以及用户和请求量,都在急剧增加。他也曾直言,团队“工作繁重,仍然非常缺人”,自己每天都在面试。

但招人、升级系统都需要时间。
而且对
全球只有5000人,见过顶尖AI
一个非常反常识的事情是,尽管
前特斯拉AI总监、OpenAI早期成员Andrej Karpathy,最近就给出了一组反差鲜明的估算。
按照他的粗略估算,目前全球仅有约5000人,能接触到最先进的内部AI系统,看着AI智能体协作处理大型软件项目、开展网络攻防、探索数学和科学边界。
往下看,约2000万人已经在数学、编程等领域专业使用前沿模型,让Agent完成过去需要几周甚至几个月的工作。
而大约10亿至20亿人,只是偶尔使用ChatGPT等免费产品的轻度用户。对他们来说,AI更像一个聪明些、方便些的搜索引擎,写写文案、搜搜资料就是主要用法。
至于大约60亿人,几乎没有接触过大模型。这场被硅谷寄予厚望的技术变革,对他们而言,可能还只存在于另一个世界里。

这也难怪,刚过去的中秋和国庆假期,有网友回老家后感慨:只要离开工位,什么大模型、具身智能、Agent,都从生活中消失了,日子还是原来的日子。

可假期一结束,坐回格子间,我们又立刻被扑面而来的新工具包围。
对还没用过大模型的人来说,
这也让围绕AI泡沫的争论,多了一点值得琢磨的地方。
现在就有人开始断定AI的真实需求已经被提前透支,可能还是太早了。
已经在用的人,还在尝试把更多工作交给AI;尚未用过的人,也可能随着产品变得更好用,开始加入其中。
千亿融资还在路上,
毕竟,模型再聪明,关键时刻掉链子,也只能算一个偶尔旷工的天才。
参考资料:
[1]财新:
[2]字母榜:大扩军之后,
[3]AI科技评论:
[4]财经杂志:
[5]晚点LatePost:V4发布前的
[6]量子位:OpenAI光速上新GPT-6.1 Sol!一晚上25项更新,都在这里了;
[7]APPSO:全球只有5000人能用上最强AI,卡帕西:80亿人正被加速甩开;

