谷歌研究员：模型迭代太快，「等一等再用」成理性策略拖慢 AI 落地
moultano · x · 2026-09-12
Google 研究员 moultano 提出一个解释 AI 影响不及预期的观点：如果 successive 模型之间存在不可转移的采用成本（迁移成本），那么对企业和个人来说，边际最优决策往往是延迟采用——什么都不做、继续等，反而比立刻上手更划算。他推测，AI 实际落地缓慢的一个原因是：所有人都认为「等热度降下来再动手」符合自身利益，结果集体等待本身就压低了 AI 的可观测影响。
所属事件:谷歌研究员称「等待心态」正拖慢 AI 落地形成通缩螺旋(3 条相关)→
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