從卡帕西對 AI 使用者的分類說起
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10 月 11 日，卡帕西在 X 上發了一篇帖。卡帕西當然不是一般網紅。
這篇帖的核心，是他用 餐巾紙上的粗算（napkin math）（有點一語雙關），把大家對 AI 的 使用深度／體感 分成了四層。數字不是統計局數據，他自己也說是估算。
層級 粗估人數 粗估比例 帖裡大致在講什麼 第 1 層 約 60 億 ~75% 幾乎沒真正接觸過 LLM 第 2 層 約 10–20 億 ~20% 偶爾用免費 ChatGPT 類，當搜尋、寫作幫手 第 3 層 約 2000 萬 ~0.2% 在 math／code／研究裡用前沿 agent，見過大項目由 AI 協作完成 第 4 層 約 5000 ~0.00006% 能接觸 AI 公司 內部 最前沿系統 我個人倒是覺得，每一次大變革，都有這麼兩類人，一類是點火的，一類是鋪路的。
像蒸汽機、電力、電腦資訊革命，其實背後是兩批人分工完成。
點火者：少數頂尖的科學家、核心研發人員。他們去攻克最根本的難題，打通技術最核心的主幹方向，確定什麼問題值得研究，把技術從想法變成可行的基礎，後面所有產業發展，都是沿著他們開闢的這條路延伸。就像 Karpathy 提到的頂層那約 5000 人，就是這群開拓前沿主幹的人。
鋪路者：人數龐大得多的從業者。他們不一定去發現新原理，但會把已經驗證好的技術落地到各行各業。調整工作流程、重構團隊、搭建供應鏈，重新組合資源。社會能不能平穩運轉，財富和話語權怎麼轉移，很大程度看誰最先做好這一步落地轉化。對應就是 Karpathy 模型裡第三層，把前沿技術落地到真實項目、產品裡的應用人才。
放到現在 AI 浪潮中也一樣：點火者很少，但鋪路者數量更多、影響範圍更大。至於更普通的大眾（第 1、2 層），暫時還沒有直接用這套技術重塑生產方式，但變革帶來的資源分配變化，一樣會影響到我們自己和我們的娃。
出處
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@Alan 技术进步永不停止，让AI给自己加上杠杆
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