从小时级到天级：一线模型长程任务提速，瓶颈转向人的「带宽」
dotey · x · 2026-10-12
一条含金量很高的长文，串联了两个观点：
Stephan：瓶颈正转移到人这一边
- 去年初的模型速度估算研究里，前沿模型只能独立处理几十分钟粒度的任务；如今第一梯队模型配合编写良好的 skill + harness，已能轻松完成小时甚至天级任务，且还在加速。
- 当模型能独立干活一整天，决定产出的就是人的「带宽」：需求转化能力、验证能力、可支配的 token 成本。
- 带宽越大杠杆越大：能搭自动评估+优化体系让 agent/skill 自我迭代的人，远强于只用模型 vibe coding 的人。大厂无限 token 并非高带宽必要条件——独立开发者每月几十上百美金订阅，同样可通过优化带宽撬动商业正循环。核心是做乘法而非加法。
Karpathy：对 AI 能力的认知正在裂变成漏斗
- 约 60 亿人几乎没接触过大模型；10-20 亿人偶尔用免费版，觉得用处不大；约 2000 万人在编程/数学里重度使用前沿模型，亲眼见几周的项目几天做完。
- 差距三点成因：问题够不够大、编程数学可自动验证最适配 RL 且商业价值最高、免费/付费/内部版能用到的能力档位差别巨大。
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