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原文日文，约4800字，阅读约需12分钟。
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内容提要
AI 产品开发者重蹈覆辙，试图通过工程设计提升性能，但可能被简单的算力方案超越。研究表明，通用方法在 AI 领域更具优势，目前模型不稳定，需等待更强大的模型出现。
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关键要点
- AI 产品开发者试图通过工程设计提升性能，但可能被简单的算力方案超越。
- Scaling Laws 的有效性仍在讨论中，部分专家认为大模型预训练的路径可能已走到尽头。
- 历史表明，通用方法在 AI 领域总是胜出，当前的 AI 应用创业者正在重蹈覆辙。
- AI 的真正价值在于灵活处理各种问题，但现阶段模型不够稳定，无法大规模开发。
- AI 产品的性能提升有两条路径：工程升级和模型升级，但随着模型性能提升，工程的价值在下降。
- 当前 AI 产品开发者面临风险，新模型的发布可能使得之前的工程投入变得无用。
- AI 产品的分类框架包括专业性和自主性，当前模型的局限性导致创业者不得不采用固定流程。
- 试图用软件工程弥补当前 AI 模型的不足可能是一场注定失败的战斗。
- 灵活的模型在有足够算力和数据的情况下最终能变得稳定，而死板的方法会限制潜力。
- AI 的历史表明，传统方法最终会被新方法打败，创业者应关注模型的灵活性。
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延伸问答
AI 产品开发者为何重蹈覆辙？
因为他们试图通过工程设计提升性能，但历史表明，简单的算力方案往往更具优势。
《苦涩的教训》对AI研究的启示是什么？
它强调依靠纯粹算力的通用方法最终会胜出，提醒创业者不要重复历史错误。
当前AI模型的局限性是什么？
现阶段的AI模型不够稳定，无法大规模开发灵活处理各种问题的产品。
AI产品性能提升的两条路径是什么？
一是工程升级，二是模型升级，但随着模型性能提升，工程的价值在下降。
AI创业者面临哪些风险？
新模型的发布可能使得之前的工程投入变得无用，摧毁竞争优势。
灵活的AI模型与死板模型的区别是什么？
灵活的模型能在有足够算力和数据的情况下变得稳定，而死板模型则限制了潜力。
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