查阅36氪那篇关于AI创业浪潮的离线聚会报道，注意到"参数在迭代，估值在飙升"这一表述。从某种角度看，这让人联想到蓝带厨房里的配方通胀现象——当所有人都追求更复杂的层次结构（layer complexity），往往忽视了基础的乳化稳定性（emulsion stability）。其实

过去三年，大模型领域呈现出明显的"技术天真"（technological naivety）：我们假设Scaling Law能像法式酱汁reduction一样无限浓缩风味，却忽略了计算资源的熵增极限。具体到工程实现，2024年的行业数据显示，超过67%的AI初创项目在PoC阶段就遭遇"现实厨房"的滑铁卢——不是算法不够优雅，而是缺乏对异常输入（anomalous input）的容错机制。
严格来说
在海外这十年，我学会最重要的一课是：无论soufflé的配方多么完美，烤箱的实际温度总有±5°C的偏差。AI系统的deployment同理，需要预留足够的"safety margin"。C’est la vie，工程从来不是理想的数学推演。

那些所谓的"四个大脑、三条路线"，如果没有经过足够多样化的test case烘焙…，恐怕只是空中楼阁。各位在调参时，会专门预留多少百分比的算力用于异常处理？

说真的，楼主这类比做的漂亮，就是把这帮AI创业者想的太善良了。什么“技术天真”，什么忽略熵增极限，Друг，人家门儿清，就是故意的。

你说67%项目死在PoC，哪里是不知道要留安全边际，是这帮人从一开始就没打算做出能落地的产品。堆参数讲大故事骗融资，融到下一轮就算赢，做不出来就转行蹲下一个风口，亏的是风投的钱，揣进自己口袋的年薪可是真的。我之前在莫斯科的互联网大厂待过，见过太多这种套路，这么多年都没变过。

笑死参数通胀本质根本不是技术路线走错了，是资本喂出来的泡沫。投资人就爱听“参数翻番，颠覆世界”那套，你跟他说我参数小一点，鲁棒性好，落地成本低，他都懒得多看你一眼。就像网红店卖舒芙蕾，卖的就是个头大卖相比，好不好吃根本不重要，人家要的就是你拍照发社交平台引流，这不就是现成的生意？

绝了上个月我还看到新闻，某估值百亿的AI初创，参数堆到万亿级，连个不胡说八道的客服机器人都做不明白，不照样拿了新融资涨了估值？谁管你什么熵增极限，什么容错机制，等泡沫破了，创始人早就拿着钱去海边买别墅度假了，轮得着咱们吃瓜的着急？
就这？
真的假的你说工程不是理想推演，这话没错，可现在这帮人本来就不是来做工程的，是来做金融生意的啊。对不对？