（来源：上观新闻）
他用马斯克🇰🇾🇨🇲的例子做🇸🇻了收尾🇷🇪🤳。一个是G🇩🇯🏖PU巨🈯🎸头，一个是IP授📺👭权商，却在同🥔🚙一时间❓加码CP⌚U，这说🇲🇿明他们看到的是🦉🔛同一个趋势：未🇦🇱☎来AI的🗂关键战场，不只⛪🧛♂️是模型推理本🐦🇻🇺身，而是围绕推理🙉和智能体展开🗽的整机系统能力🇦🇺。他的逻辑是🕕：过去十年大👩🎨家的精力都在📃⛰上游能力🆚建设，2026年🇭🇲👨🌾可能是😒商业闭环真🇦🇹正在应用👨🦱⏺端跑起来的元年，🇹🇱🥼万事俱备，就看能🚄不能让应用把💢这些能力🚝🚄接住📷👷。
基于某个💞😖流域训练出来🥥👈的污染🥓识别模型，换一🇨🇾个流域精度⏬🏺可能直😃接崩掉🇵🇸💽。说到"计划🇺🇬👩👩👦模式"，🈳它当然很有用💃🗑，但我觉得这里💺🇵🇸有更普遍的道🇦🇴理：你🇹🇬👷需要和智能👩✈️🈷体一起设计一份非↪🆗常详尽的规格🛶说明，也许就是以🙈🏴文档的形式，然后🇧🇱让智能🙈体来写，而你🇩🇿负责监督🚲和把控🀄顶层的架构决🇷🇴策，智能体😱负责底层的🛅🇰🇿实现细节🏪。
这太荒😟谬了，无论🇯🇵🐃这些模型在多大程🔝度上保持着😿这种缺陷，都表明👩❤️👩第一，可能有些☹地方不太对劲🇲🇸💁♂️，或者🇲🇰🍺第二，你确实🍤📮需要稍微介入反馈🇬🇱循环，将🐥🦍它们视为工🌏🦆具，并🇲🇰且你必须保持对它😱🇹🇴们所做工作的密🤲🇨🇷切关注🕴🥂。Prof🎴ound 做的是🌹🐽一件很有时代感✴🚯的事：把🎊🇬🇹过去属于 SE🇮🇳O、品牌🕵️♀️监测和内容营销的🛀那套方法，⛽重新搬进 A💓🤦♀️I 搜索与 ⌚🚒Agen👨👨👧👦t 时代🦜。
