Tokenmaxxing后的理智与Agent落地｜探展亚马逊云科技中国峰会【硅谷101】

合集 · 人工智能专辑 (55)

Description

2026年过半，AI行业的关键词正在从“堆Token、做Demo”转向“交付结果”。

在亚马逊云科技中国峰会现场，我们和一线产品与技术人员聊了聊Agent真正进入产业后的变化：小说作者如何把故事变成AI短剧，普通投资者如何用自然语言做量化回测，药物研发如何被打通成更低门槛的工作流，不会写代码的人如何几分钟生成游戏，企业又如何用AI对抗AI带来的安全风险。

当Agent接入各行各业，AI不再只是聊天窗口，而是在降低专业门槛、重组业务流程。云厂商的角色也因此变得更加关键：它们不只提供算力和模型，更承担起数据、工具链、部署、安全与验证这些“把AI变成生产力”的基础设施。

采访嘉宾：
Grace，STARY 副总裁
张庭睿，Plaud 产品经理
亚马逊云科技 工作人员

Comments

问题很多的小朋友 22d ago

用ai搞量化交易，恐怕会出现“拥挤交易”。有点类似“张雪峰困境”，张雪峰推荐了一个好学校好专业，大量的学生去报考，导致原本的好专业变成了竞争激烈的坏专业[doge]。任何一个能跑赢市场的策略,本质上都是在利用某种”别人没发现的信息差或行为偏差”;一旦这个策略被大规模采用,所有人同时按照同一个信号买入或卖出,这个信号本身反而会被自己的集体行动抹平甚至反噬——因为价格早就被这批同步涌入的资金推到位了,套利空间瞬间消失。但AI这里有个比张雪峰更危险的放大因子:张雪峰的影响力传播是有摩擦的(要看视频、要认同他的人设、要花时间消化),而且不同家长听完之后,基于自己孩子的具体情况,做出的最终决策还是有分化的。但如果大量人用的是同一类AI模型(哪怕不同产品,底层训练数据、训练范式高度相似),它们对”当下什么资产被低估”“什么策略当下有效”这类问题给出的答案会高度趋同——这相当于把原本分散、异质的人类判断,压缩成了少数几种高度相关的信号源。分散的判断本身是市场稳定性的重要缓冲(有人看多有人看空,才有对手盘),一旦大家的判断都收敛到同一个AI给出的结论,拥挤交易发生的速度和烈度会比人类顾问时代快得多。这里还有一层张雪峰案例没有的风险:AI的判断本质上是基于历史数据的模式识别,这意味着它天然擅长回答”过去什么有效”,但对”范式正在发生转变”这种拐点反而可能更迟钝,甚至因为过度拟合历史规律而放大错误——这和土木劝退那个例子其实是同一种机制:基于过去几年数据得出的”最优选择”,恰恰最可能在大规模采纳之后失效,而AI给出的建议往往比人类专家更”确定、更精确”,这种确定性的外观反而可能让人更少去质疑它、更整齐划一地跟随,进一步加剧同步行动的规模。

♥ 61 ↩ 13

茶匙男匪 20d ago

现在烧token前三名第一狂跑agent帮着打工的。第二短视频短剧疯狂抽卡的。第三独立游戏制作人和个人app制作者码代码。其它人根本就几乎没被影响到。[吃瓜]

♥ 7 ↩ 1

hofigod 22d ago

不懂该行业的人，设计该行业的东西，本来就是有问题

♥ 4

黑仔小波 22d ago

游戏那一块我作为一个从业十年左右的开发者不敢苟同虽然我是敲代码的但对运营市场都有所了解我认为最重要是宣发让我觉得他最门外汉的是他最后一句只有3A和底部自娱自乐的两端那独立游戏算啥还有各种小游戏算啥肯定都会有受众的又不是每个人都玩3A

♥ 37 ↩ 6

我叫小天才 20d ago

发现一个细节，不管短剧、金融还是医药赛道，AWS都是完整一套云工具链打通，从底层算力到上层应用全覆盖，这点别家很难做到

♥ 4

君洛十一 10d ago

@硅谷101 把AI当作概念或者金融化商品的可以肯定就是不断加杠杆炒作的泡沫，把AI当作生产力工具帮助各行各业升级的那才是真AI。硅谷101说白了代表的是硅谷，硅谷到今天绝大多数都成了科技金融，说到底马斯克的xspace那是真的在大量发射火箭打低轨小卫星，一句话说到底是在真正的做事。实事求是，求实创新，求真务实！以当下欧美西方的双标尿性，他们目前还做不到，故事讲得再好不如脚踏实地事情做得好…