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首尔ICML四天：模型吃掉一切的速度，快过所有人找身位的速度
文章以作者在ICML 2026首尔大会的四天观察为线索，揭示了AI行业在空前繁荣之下的深层焦虑与结构性变革。核心结论是：模型公司正以极快速度“吃掉一切”，导致应用层创业者和研究者普遍陷入“身位”迷茫，而“卖铲子”的数据生意成为短期退路。文章深入剖析了算力竞赛的残酷（中美算力差距、韩国存储芯片的“超级周期”与K型分化）、学术评审体系的过载，以及AI研究基本单元从“论文”向“可运行文件夹”演进的趋势。作者视角独特，融合了投资人、前从业者与现场参与者的多重身份，提供了大量第一手观察和具体细节（如SK海力士员工奖金、OpenAI vs Anthropic的文化冲突），对AI行业从业者、投资者和关注技术趋势的深度读者有较高参考价值。原文 ↗
核心观点
- ▍AI行业已进入“强者恒强”的极端阶段，模型公司正以超过所有人预想的速度“吃掉”应用层生态，导致创业者和研究者普遍面临“宿命感”和身位迷茫。
- ▍当前的算力竞赛是一场“超级大国”级别的游戏，美国在GPU存量上领先，但受电力瓶颈制约；中国可以用电力优势部分弥补算力劣势，但追赶窗口可能正在缩小。
- 01多位AI应用创业者向作者表示，其最终命运是被模型公司“吃掉”，现在的创新和产品积累，本质上是为转型为“数据公司”并卖身做准备。
- 02字节内部一个用于测试模型自进化能力的benchmark，完整跑一次需1000小时，花费50-100万美金，导致“测得起的玩家一只手数得过来”。
- 03OpenAI首席研究官Mark Chen表示，一年前还雇人给模型出题，现在“如果PhD说模型错了，往往是PhD错了”。
- 04一位大厂朋友指出，AGI不能只掌握在美国公司手里，而中美之外没有第三个有资格的玩家。
- 05美国头部实验室的卡量（等效H100）预计从2026年底的500-600万张，按每年翻两倍的速度，2年后将达到2000万张。中国要维持“只差十倍”的水平，年底需要有100万张，但这并不容易。
- 06JP Morgan预测，未来三年三星和SK海力士的预期净利润，是韩国全部政府债务的1.4倍。SK海力士员工2025年人均年终奖高达9万美元，导致韩国社会出现K型分化。
- 07ICML 2026投稿量达23918篇，较去年翻倍。组委会在论文中埋暗语抓AI审稿，最终506名审稿人被抓，398篇投稿论文被拒。
- 08一位核心算法工程师表示，1000个idea在7B模型上能跑通，但扩大到100B，可能只剩十个，工业界已不再认可100B以下模型上看到的效果。
- 09一位来自加州圣何塞的高中生，以独立作者身份在ICML上宣讲为农民做农作物推荐系统的论文，成为全场唯一“不需要找身位”的人。
反方 / 局限
- — 作者承认，虽然“Scaling Law”是核心规律，但Scaling每隔一阵就会撞墙，此时需要靠“没用的”insight和技巧来突破，Diffusion LLM获奖可能正处在这个循环节点上。
- — 文章暗示，虽然“卖铲子”的数据生意是眼下少数确定的商业模式，但它“短周期谈积累，长周期谈品味”，很难成为创业公司的归宿，更像是一级市场FA的角色。
- — 文章末尾提到，作者的情境是“token-maxxing”势头放缓，应用进入低谷周期，数据进入高峰周期，暗示行业风向正在快速变化，当前判断可能很快过时。
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