AI像1997年的互联网：Benedict Evans给从业者的冷水与机会

当所有人都在谈论AGI、模型规模和算力军备竞赛时，Benedict Evans却抛出一个让人不安又兴奋的类比：今天的AI，更像1997年的互联网。真正的颠覆不在模型本身，而在我们还没想清楚的问题里。

AI正在“突然变得有用”，但真正的变化才刚开始

Evans在一开始就点破一个关键转折：Agentic coding 从“有点用”跨过了门槛，开始“真的改变一切”。这不是模型突然变聪明了，而是它第一次在真实工作流里跑通。

有意思的是，他马上泼了一盆冷水：即便如此，我们仍然不知道工程师的工作会被怎样重塑。现在所有看似确定的结论，都更像1997年人们讨论互联网时的想象——方向对了，细节几乎全错。你可以确信“会发生巨变”，但指望现在就看清终局，“那是疯狂的”。

从ChatGPT到OpenAI：产品体验和公司战略是两件事

Evans刻意区分了“用ChatGPT”和“理解OpenAI”这两件事。前者是具体产品体验，后者是一个在基础模型、平台能力、生态布局之间不断试错的公司。

很多讨论把OpenAI当成一个单一产品，这是误解。就像早期的互联网公司，并不是“做网站”这么简单，而是在摸索：哪些能力应该标准化，哪些应该留给开发者。现在外界看到的混乱，其实正是平台早期必经的状态。

模型会不会变成商品？答案是：现在是，但不会一直是

关于“模型是否会商品化”，Evans给了一个非常重要的限定词：这是一个过渡阶段。当前你看到的价格战、token对比、参数规模炫耀，本质上都在回答一个问题——谁能先跑通可持续的ROI。

他特别提到token和定价的张力：当你向客户收取同样的钱，却消耗越来越多token，这个模型迟早会崩。算力Capex不可能无限上升，那条曲线“必须要开始变平”。这意味着，真正的竞争优势会从‘谁模型大’转向‘谁更会设计系统和流程’。

编码之外：真正的想象空间在工作流重写

很多人把AI的想象力锁死在“写代码”上，但Evans提醒：编码只是最早跑通的用例，不是最终形态。

当你开始思考“如果从零重写Linux会怎样”，你其实在问一个更大的问题：哪些流程是历史偶然形成的？哪些其实可以被彻底重构？SaaS是否会被整合、是否还值得长期做软件公司，这些问题现在都没有答案，但正因为如此，才是机会窗口。

最重要的未知：当别人也跑通了，会发生什么？

Evans反复强调，他现在最关注的不是‘你能不能做出来’，而是‘当第二个、第三个人也做出来时会怎样’。

这正是1997年的互联网教训：连接本身不是壁垒，真正的差异来自你如何利用它。基础模型公司如果只盯着能力本身，而不去看“人们到底拿它做什么”，很可能会错过下一阶段。

总结

如果你是AI从业者，这期对话的真正价值不在预测结论，而在校准心态：现在不是押终局的时刻，而是理解变化机制的窗口期。短期内，别把模型当护城河；中期，关注流程、定价和ROI；长期，思考哪些工作方式本就不该存在。Evans给出的隐含建议只有一句：少一点确定性，多一点对未知的耐心。真正的机会，往往藏在大家还没学会如何提问的地方。

关键词： Benedict Evans， AI Agent， ChatGPT， OpenAI， Token

事实核查备注： 视频发布时间是否为2026-06-08；Benedict Evans关于“AI像1997年互联网”的原话表述；Agentic coding转折的具体语境；关于Capex曲线必须变平的原始表述；Token与定价讨论是否有明确示例