山东
GPT-6 Astra 带火 Computer-Use，全网又一次集体进入 “AGI 倒计时” 狂欢：白领即将失业，设计师批量淘汰，人类工作全面崩塌，超级智能近在眼前。
热闹看久了只剩一声荒诞：这哪里是通往 AGI 的曙光，这分明是 Transformer 路径依赖走到极致的产物 —— 我们砸着全球最昂贵的算力集群，拼尽全力，复刻的不过是一个最普通人类的电脑操作能力。
一、所谓 “突破”，不过是个高级实习生
必须先承认工程上的进步：能看懂屏幕、识别按钮、操控软件、走完完整工作流，确实是一步重要跨越。但别偷换概念 —— 这是工程能力的胜利，不是智能本质的突破。
它的底层逻辑，和一个刚看完百份教程的新手实习生没有区别：对着界面摸索，一步步试错，错了撤回重来。它能点对按钮出效果，不知道为什么这个效果是对的；能跑出模型和代码，看不出哪里藏着拓扑错误、逻辑 bug；能走完标准流程，遇到一点非常规异常就原地卡壳。
上限从一开始就焊死了：接近一个熟练新手，永远到不了资深专业人士。
资深从业者的核心价值从来不是 “会操作软件”，是踩过无数坑沉淀下来的隐性判断力 —— 什么是好的，什么是错的，什么地方要权衡，什么异常要警惕。这些东西没有现成的操作录屏可以统计，没有海量的标准答案可以拟合，自然也就学不会。
二、这条路不是选的，是被路径依赖锁死的
为什么全行业齐刷刷死磕 “模仿人类操作”？不是因为这是通往智能的最优解，是因为这是现有范式下唯一能跑通的商业解。
Transformer 天生适配 GPU 矩阵运算，GPU 反过来围绕 Transformer 优化硬件。软硬件双向绑定，形成牢不可破的算力闭环。于是所有任务都被强行序列化：文本是 token，图片切 patch，连屏幕截图也要拆成序列喂进去。用处理语言的逻辑处理视觉世界，用统计拟合替代因果理解，效率低、开销大，但架不住工程上好用，资本认账。
别的技术路线不是没人想过，是拿不到海量算力去验证。在这个行业，能跑满 GPU 的方向，才配拿到资源；能做出刷屏 Demo 的方向，才配拿到融资。
于是路径依赖变成路径锁死：所有人都在同一条赛道上加速，没人敢拐去旁边的无人区。
三、最荒诞的内卷：专挑人类擅长的事下手
整个行业最讽刺的地方就在这：放着人类根本做不到的事不深耕，一头扎进人类早就熟练的活里卷到极致。
分子模拟、材料推演、复杂系统预测、真实世界物理交互…… 这些才是人类能力盲区，才是智能本该拓展的边界。但这些事没有现成数据，没有直观 Demo，讲不出 “替代多少岗位” 的资本故事，于是永远排在优先级后面。
反而是写文案、做 PPT、操作 Blender、点鼠标填表格这些事，人类已经做了几十年，数据遍地都是，拍个 15 秒视频就能刷屏，最适合讲 “颠覆”“替代” 的神话。
没人愿意算一笔实账：为了替代一个月薪几千的初级文员，要消耗多少算力，要配多少人纠错兜底，到底是省钱了，还是更贵了。
四、别拿 AGI 说事，现在的大模型只是模仿器
所以别再拿 AGI 给 Computer-Use 贴金了。
现在的大模型，本质是人类已有数据的高级压缩模仿器。它所有的能力边界，就是人类已经留下的数据边界。它可以模仿得很像，可以不知疲倦，可以 24 小时不关机，但它不会真正超越人类。
一个只会复刻人类行为的系统，再强大也只是模仿者，不是通往超级智能的路。它不会凭空产生新的认知，不会突破人类的知识边界，更不会拥有真正的理解与判断。它只是把人类做过的事，用更快的速度、更低的门槛再做一遍。
当然不是说它没用。它最大的价值，是抹平软件的入门门槛，把人从枯燥重复的操作里解放出来，去做真正需要判断、审美、决策的事。
只是可惜，行业更愿意讲 “颠覆” 和 “替代” 的神话，不愿意承认它只是一个昂贵但好用的高级工具。
毕竟，工具卖不上天价，AGI 才能。
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