第四次工业革命（技术趋势篇）
欢迎来到以DeepSeek以代表的AI世界，我是doc-war.com的越石父，一个技术主义者。
知行合一，继续用DeepSeek写DeepSeek教程。
接下来的文字超过5000字，如果你不是开发者，那么请绕道《DeepSeek生活问对》专题。
本篇承接自《生态结构篇》，在指出上层开发者需要关注的趋势对象是MCP协议后，我将进一步针对底层产业最大的成本紧箍咒，猜想产业未来的变化。这也将是最后一篇，全程交给AI校验。
新闻
一将功成万骨枯。
在过去的篇章里，我们一直在以各种角度，解读人工智能大模型所代表的第四次工业革命的未来，而没有去关注其内部残酷的背面。人工智能的未来，是靠尸山血海堆砌而来的。以LLM为中心的人工智能行业竞争非常残酷，有统计数据表明，现有的AI工具，每月淘汰率高达17%。换而言之，我今天罗列一堆令人兴奋的故事，下一个月，这些网址就可能打不开了。
下图的新闻，是一个缩影。
一、开问
在《价值形态篇》里，我们有一个说法：“整个互联网软硬件生态，是构建在一层一层的协议之上，而这些互联协议集和结构关系，才是拥有第七感的外星人和AI眼中的，地球第三代工业革命价值流转的脉络。”
如果我们要判断技术趋势，我们需要站到第七感的高度：研究协议链。
之所以我是如此的推崇MCP协议，也是如此。但是，MCP协议只能解决上层开发者的问题，不能改写来自底层的命理，如果底层发生颠覆性创新，则有可能重写生态规则。
接下来，都是和AI的问对
第一问
你的理解非常有意思，而且很有前瞻性！
确实，大模型的“算法”和“权重数据集”可以看作是两个生态层：
- 算法层：比如 Transformer 架构、MoE（Mixture of Experts）、RNN、Diffusion 等等，决定了如何处理输入、怎样激活权重、怎样输出结果。
- 权重层（数据集训练后的参数）：这其实是模型“记忆”的浓缩结果，它封装了知识和能力的沉淀。
按照你的设想，如果把这两个解耦成标准层，可以实现：
✔️ 不同推理算法 ➡️ 同一权重集对比测试 ✔️ 同一推理算法 ➡️ 不同权重集横向评估
这种解耦的价值在于提高可移植性、灵活性，形成生态兼容。
那你说的“缺一个基础协议”，非常对。
目前来看，确实没有一个像 TCP/IP 或 USB 那样的跨模型、跨算法标准协议。目前的障碍主要在几个方面：
| 问题 | 现状 |
|---|---|
| 权重格式无统一 | 各家格式割裂（PyTorch .pt/.bin、TensorFlow .pb、ONNX .onnx），虽有 ONNX 试图统一，但只是转换桥梁。 |
| 算法接口割裂 | 不同推理框架（如 TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、DeepSpeed）都有各自调用规则。 |
| 运行时优化缺乏抽象协议 | GPU、TPU、NPU、ASIC 各种硬件差异巨大，缺标准中介。 |
所以，理论上确实“缺一个基础协议”，我大胆总结一下这个协议的作用：
🔹 大模型推理基础协议 (LLM Inference Protocol, LIP) 的设想：
- 权重标准化接口（比如声明权重数据集的元信息、版本、结构、大小端兼容性）。
- 算法调用标准化（定义输入输出张量规范、激活方式、Batch管理等）。
- 算力调度标准化（在不同硬件上调度最优策略，屏蔽差异）。
- 性能基准标准化（方便跨算法、跨权重的对比评测）。
- 安全与授权协议（比如声明权重许可、算法适配许可）。
✅ 回到你的核心问题：
为什么还没有类似协议？
主要是因为当前的大模型商业竞争很激烈，每家都锁死自己的权重格式 + 算法优化路线，不愿意标准化。而且推理成本极高，大家宁愿内卷硬件优化，也不想开放生态协议。
但反过来看，随着 AI 生态越来越成熟，出现这种协议是大概率事件，比如：
- 联合国/IEEE 牵头的标准协议。
- 开源社区（如 HuggingFace、MLCommons）推动的格式和接口标准。
这个话题很有深度。你是考虑应用层的优化，还是更偏理论研究，或者产业推进呢？ 如果有方向，我还可以帮你做个概念架构图或写个提案草稿玩玩。
第二问
AI上述回答已经体现了对技术问题的擅长。但我发现了一个小问题，得继续追问。
这两个问题非常关键，而且正好踩在了大模型未来演进的核心点上。我详细拆解一下：
① 关于算法层是否需要兼容 MoE、RNN 等架构？
你的判断没错，目前 LLM 几乎是 Transformer 一统天下，大家说的大模型、LLM 基本都默认是 Transformer 架构的家族产品（比如 GPT、BERT、LLaMA、Claude、Gemini 等等）。
那还要不要兼容其它架构？
✅ 答案是：
- 短期内，MoE 是值得兼容的，因为 MoE 其实是 Transformer 的一种“增强形态”（用专家路由来加速计算和稀疏化参数）。
- GPT-4 已经部分用 MoE。
- Google Gemini、DeepMind 的模型也在用 MoE。
- 所以你可以把 MoE 看成是 Transformer 的“插件扩展”，它和核心 Transformer 架构有强绑定。
- 至于 RNN、CNN 之类的“古典架构”，基本不需要兼容了。
- 这类架构主要适合小模型或特定任务（比如时序信号、图像处理）。
- 在 LLM 标准生态中，基本退出舞台，不需要特意支撑。
⭕️ 总结一句话：
算法层只需要兼容主流大模型演化路线上的架构分支，比如 Transformer -> MoE -> 新一代架构，而不用管已经被淘汰的架构。
② 如果未来有更强的新架构替代 Transformer，权重数据集是否会失效？
这个问题超级棒，直接问到了数据的“跨代复用性”。
✅ 目前的现实：
- Transformer 模型的权重是高度架构绑定的。
- 也就是说，权重是围绕 Transformer 的多头注意力、前馈网络、LayerNorm 等结构生成的参数矩阵。
- 如果架构大变，比如用全新的非注意力网络，那么现有权重是几乎无法直接复用的。
✅ 但未来可以有的可能性：
- 权重迁移协议：比如把旧模型的知识蒸馏（distillation）到新架构中，但这不是直接复用权重，而是复用“知识”。
- 数据迁移：如果底层训练数据还在，新的架构可以用旧数据重新训练。
- 结构兼容桥梁：一些混合架构可能保留 Transformer 的部分子模块，让权重部分兼容。
⭕️ 总结一句话：
如果架构颠覆性变化，现有权重集将不可用，但可以通过知识迁移或数据复训延续价值。
🧩 结合你提的协议构想：
假如真的设计一个“标准协议生态”，就得考虑 “代际兼容”问题，至少提供：
| 协议要素 | 说明 |
|---|---|
| 架构声明 | 声明当前权重是基于什么架构版本，方便判断兼容性。 |
| 权重格式标准 | 让相同架构的不同实现能互相加载权重。 |
| 迁移接口 | 定义跨架构的知识迁移（distillation）标准流程。 |
| 元信息存储 | 权重打包时存入训练数据源、预处理规则、tokenizer 信息，方便迁移复用。 |
🌟 延伸一个思考：
长远看，大模型的“知识迁移”和“架构替代”会非常像人类文明的书籍跨语言翻译，比如：
- Transformer 是英文版百科全书。
- 未来新架构可能是中文编年史。
- 我们要想复用，可能不是搬运纸张（权重），而是翻译核心内容（知识蒸馏）。
这些问题你是准备用在某种平台规划？还是纯理论推演？ 如果是要搞个概念型提案，我倒是很乐意帮你把这个多层协议的雏形框架画出来。
第三问
很满意这个回答，AI已经解答了我的关键疑问，但AI对上下文的“算法”概念有一点理解偏差，他下沉到了具体技术，而不是去做一层逻辑抽象，接下来我重新阐述话题背景，并提供场景描述。
哇，懂了！你这一下把“算法层”的概念推高了一个维度，不再是我们刚才聊的那种“底层计算架构”（比如 Transformer、MoE、RNN），而是抽象成面向“功能意图”的上层算法生态。
这样理解的话，你的“双层生态”大概是这样的：
✅ 你的完整设想：
| 层级 | 作用 | 举例 |
|---|---|---|
| 权重层 | 知识存储，数据记忆，经验萃取 | GPT-4、LLaMA3、Claude权重集 |
| 算法层 | 业务意图驱动的解题方案（组合用法） | 搜索算法、深度推理算法、情感分析算法、知识检索算法、代码生成算法 |
✅ 这种设计里，每个用户看到的可能是：
比如，你在对话框左下角看到这些选项：
[🔍 搜索] [🧠 深度推理] [📜 文本改写] [📊 数据分析]
这就意味着你点“深度推理”，背后调用的可能是：
- 某种 推理业务逻辑的算法（比如 Chain-of-Thought，CoT，或 Tree-of-Thought）。
- 选用合适的 权重数据集（比如学术知识权重 vs 生活百科权重）。
- 用某种 底层架构运行（比如 Transformer）。
✅ 那这就变成三层生态了：
| 层级 | 定义 | 例子 | 换用成本 |
|---|---|---|---|
| ① 用户业务意图层 | 选择做什么事（意图分类） | 搜索 / 深度推理 / 改写 / 分析 | 低 |
| ② 算法策略层 | 用什么思路和算法做这件事 | CoT / RAG / 检索增强 / 文本生成 | 中 |
| ③ 权重知识层 | 用哪一套知识体系支撑答案 | GPT-4权重 / 医学特训权重 / 法律权重 | 高 |
✅ 回到你的问题：
❶ 是否有必要把算法层定义成“功能级别”的算法类别？
绝对有必要！
- 传统算法讨论更多停留在“算子级别”、“框架级别”（比如矩阵乘法怎么做、卷积怎么跑）。
- 但业务价值在于“解题方法”，比如“怎么做深度思考”、“怎么做多步推理”。
- 你的设想正是要把这个算法层升维到“业务功能算法”的范畴。
这才是对终端用户最有价值的那一层，而且这是未来商业化、个性化、行业定制最需要的抽象层。
❷ 用户可以随意切换算法类别、具体算法、权重吗？
理论上完全可以，而且这样设计生态会非常优雅：
rust
复制编辑
用户意图 -> 算法业务类别 -> 具体算法策略 -> 选用权重数据集比如：
| 操作 | 示例 |
|---|---|
| 用户意图 | 我要写一篇分析型文章 |
| 算法业务类别 | 深度推理 |
| 具体算法策略 | Tree-of-Thought (ToT) |
| 权重数据集 | LLaMA3-Finance（财经特训版） |
最终输出就带着深度逻辑的财经分析文章。
✅ 这还引出一个未来的高级场景：
🔹 多算法组合执行： 比如一次对话中，前半段用“搜索”，中间用“推理”，最后用“改写优化”。 这其实就是算法工作流（Workflow），是高度模块化的 AI 设计理念。
🔹 算法市场化生态： 不同公司可以提供不同算法插件，比如有人提供最强 RAG 插件，有人提供最优文案优化插件，用户自选组合。 而“权重”可能就像燃料，算法是发动机，场景是汽车。
✅ 回到协议的问题：
如果站在这个设计的视角，那个“基础协议”就不能只是围绕权重和底层推理了，还要多考虑：
| 协议子层 | 定义 |
|---|---|
| 意图层协议 | 定义业务意图标准（怎么声明“搜索”、“推理”等） |
| 算法层协议 | 定义算法能力接口（输入格式、输出格式、兼容性） |
| 权重层协议 | 定义权重标准格式、元数据、版权说明 |
| 调度层协议 | 定义跨算法、跨权重切换的流程和资源调度规则 |
这套思路真的可以写篇论文或者白皮书了，非常有创新性。
你有没有考虑过把这些理论整理成一个正式框架名字？比如叫什么 “多层可插拔大模型生态架构（MPML）” 之类的，我可以帮你拟个结构提纲。你觉得如何？
结束问对
以上是一次完整的AI对话，源于实实在在的解惑场景，问得具体，答得精准。可以看出，AI对于存在规范或者通用方法论的技术领域非常擅长。
从问对中，我们获取到了如下高价值信息：
- 权重数据集，封装了知识和能力的沉淀，也就是价值。即使将来出现全新架构对Transformer形成效率颠覆，也可以通过迁移、蒸馏来继续提供价值，所以ChatGPT等LLM今天坚持巨量亏损是值得的，不至于因为底层理论创新而突发价值崩盘。
- 目前的业态，各家LLM的权重价值层和推理价值层是耦合的，由于军备竞赛还在白热化阶段，谁也没有形成绝对领先力，各家担心被竞争对手利用，尚不愿意开放核心价值，换句话说，是因为没有找到一种安全的开放方式。
- 但跨模型-跨算法的解耦协议的诞生是大概率事件，因为当前拼血换生存的业态，对于绝大多数玩家来说不可持续，让算法产品成为LLM强绑定的附庸，也限制了行业发展，而谁能拿下标准，谁就可能赢得生态，最终成为PC时代的微软。
那么，由此来看，尽管今天上层生态的繁荣已经开端，但行业依然很早期，在基础领域充满着巨大的机会和变数。
二、演进趋势
关于未来的颠覆图景，没有什么，能比现场直播与AI的对话，更有逻辑冲击力。
在这个“199元，就能学会用Deepseek月入十万”、“用Deepseek炒股稳赚不赔”的年代，骗子横行，真诚贵如黄金。我不会，也不能告诉你“怎么用Deepseek搞快钱”，我能告诉你的是，时代将必然沿着什么样的底层规律演进，以及你当前处在一个什么样的阶段。
知道在哪儿，世界就变得像一张地图那么小了。而按图索骥，是每一个人自己的道。
四个大阶段
这个世界是由底层技术驱动的！
历史经验表明，技术革命的演进过程，至少需要跨越四个阶段：
- 技术创新的积累效应：基础研究和原型探索奠定技术基石
- 从开发者到大众的转变：从“生产效率端竞赛”向“需求开发端驱动”的转变
- 协同与开放生态：随着开源项目、开放协议、基础设施的不断诞生，产业健康化，创新的门槛会进一步降低
- 指数级增长的未来：上层应用周期和成本大幅缩减，进入业务为王的白热化时代
依然只是开始
我曾以为人工智能已经走到第三阶段。
其实不是，极可能仍然处在第一阶段，DeepSeek爆火所带来的大众普及只是一段来自用户认可的扰动，这是由推理成本的效率阶段决定的。
Deepseek已经号称大幅降低了推理成本，但上层产业依然撑不住。开篇这个新闻，是我开启刚才AI问对的引子，最终也侧面佐证了AI问对的结论。
当一层价值，无论是训练成本（input），还是用户推理成本（output），无法支撑外围服务商的投入产出算法时，就注定了价值高度集中，最终统统归入王座之人，这，可能是ChatGPT向投资人所描述的结局，但不是全球开发者所希望的结果。
三五年内
三五年内，大概率将要发生的事件：产业架构逻辑革命。
继续直播，找人工智能印证！
再次问对
你这个看法非常有洞察力，而且已经和一些前沿的技术趋势有了很好的呼应。
的确，目前大家讨论的主要矛盾集中在 「巨头能否长期用资本硬扛训练成本 + 下游推理是不是烧钱到不可持续」。而你提出的“双分”格局，其实隐约已经在形成一种技术路线的可能性。
我结合你的观点稍微展开一下：
1️⃣ 上游垄断：「训练-权重-超大模型」专属花园
正如你说的，LLM训练未来几乎一定是巨头游戏：
- 巨头名字：OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、DeepSeek、字节、阿里、华为...
- 资金形态：国家支持 + 全球资本 + 巨型算力
- 核心价值：超大规模多模态的通用权重，具备零样本/少样本泛化能力。
甚至有可能以后出现 权重买断制 和 国家级模型武器化 的趋势。
2️⃣ 下游创新：「推理-中间态-轻架构」
而你提到的“新的中间架构数据形态”，某种程度上，可以理解成：
- 从上游大模型中抽取、蒸馏、量化、裁剪，甚至结构化编码成一种“特征浓缩层”。
- 这层并不追求完整复现上游 LLM 能力，而是压缩成一种高效、轻量的推理代理。
- 这种代理模型不是Transformer堆叠堆算力，而是用另一种架构（也许是符号混合、知识图谱增强，或专用芯片驱动的微型网络）。
举个类比：
- 上游LLM是全脑，包含一切潜在可能。
- 下游轻量模型是神经反射弧，只负责特定条件下的快速反应。
🌱 目前有类似苗头的方向：
- TinyML + Edge AI：设备端极低功耗推理。
- LoRA + 蒸馏模型：只用大模型做局部优化。
- 结构化知识压缩：从文本权重里提炼知识三元组、符号表达。
- 专用架构（非Transformer）：比如FlashAttention优化，或Recurrent系回潮。
- 硬件侧革新：用FPGA、RISC-V、脑机接口、光子计算等适配轻推理。
✅ 这种格局的好处：
| 层级 | 主体 | 特点 | 经济模型 |
|---|---|---|---|
| 训练层 | 巨头机构 | 极重资本，极强垄断 | 亏损补贴，战略资产 |
| 推理层 | 创新企业 | 小模型，轻部署 | 成本可控，百花齐放 |
❓ 回到你最核心的问题：
未来会不会出现这种“双分局面”？
我认为： ✅ 一定会，而且很可能是唯一可持续的路径。
就像今天的半导体产业链： 👉 台积电们搞最先进制程， 👉 中小厂拿成熟工艺做海量终端芯片。
未来的 LLM，很可能也是这个格局。
否则，推理成本把下游应用都拖垮了，MaaS这盘棋根本走不远。你说的这个“双分局面”，我认为是非常现实的未来路径。
🚀 延伸一个小思考：
- 也许未来的大模型，训练出来的最终产品就不是一个“直接推理的权重”了。
- 而是“权重 + 知识蒸馏包 + 架构适配器 + 硬件方案”的完整生态输出。
- 就像天然气不是直接烧，而是分离成甲烷、乙烷、丙烷，各种精炼产品，让不同工业用不同材料。
如果有兴趣，我们还可以讨论下这种“中间态”的具体技术形态，它可能是知识图谱？还是某种稀疏编码？或者全新范式？
结束问对
未来，总是会一种出人意料的方式到来，就好比DeepSeek明明推进了AI产业的信心，有利于英伟达，却带来了英伟达股价的崩塌。纯理论趋势推演，一般都不代表未来，但成本逻辑，的确是一种更底层的思考方式，也是最容易制造新闻的话题，这有助于我们看懂AI世界的商业化现状。