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作为代币坠落吸引子的编程有多特别？：当日图表
软件编码会像类星体燃烧下落粒子的引力势能一样燃烧代币，但其他白领职业会做同样的事情吗？...
来源:Brad DeLong软件开发人员是人工智能行业的最佳客户。他们的经历是否也是其整个经济范围内最具误导性的经历？大约 80% 的开发人员已经在使用 AI 工具。目前，编码可能占 OpenAI 和 Anthropic 收入的一半以上，截至 2026 年第二季度，每年收入为 800 亿美元。但是，这个规模还能大致扩大到什么程度呢？
物质螺旋进入黑洞，当它靠近黑洞时，它会获得速度，从而获得质量和能量，将其重力势能转化为动热能，然后，当粒子碰撞时，转化为电磁能。它闪耀着十万亿个太阳的亮度：类星体。代币逐渐演变成一种职业，被用来完成人类的工作，并且闪闪发光——好吧，这个比喻有些牵强。但关键是，某些职业在工作价值方面可以使用由正确利用的 LLM（大型语言模型）发出的代币来完成，例如类星体。其他人则不然。
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Paul Kedrosky 从《伦敦经济学人》中摘录了这一点，并指出计算机编程在可以从多少 LLM 生成的代币中获得 ueul 工作方面几乎是独一无二的：
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他评论道：
Paul Kedrosky：为什么软件开发人员极不能代表更广泛的人工智能使用：“最终会有人像软件开发人员一样密集地使用人工智能吗？”这很重要，因为编码已经在人工智能使用和收入中占据了巨大的份额：大约 80% 的开发人员使用人工智能编码工具，根据一些估计，编码可能占 OpenAI 和 Anthropic ARR 总和的一半以上。参见...图...。请注意，它的财务放在了错误的地方，像高盛和摩根大通这样最大的银行，大约有 15% 的员工从事软件开发……。
编码异常广泛：简短的提示可以触发大型代码库的规划、代码生成、测试、调试、重试和重复摄取。相对于初始请求的规模，代币的使用可能会呈爆炸式增长。许多其他白领工作的压缩性更大：总结、文档审查、研究综合、会议记录和类似任务需要大量投入，产生相对较小的产出。采用和代币强度成为不同的问题。人工智能可能会在法律、金融、咨询和管理领域变得无处不在，这些职业每个工人消耗的代币可能仍然比软件开发少得多。
这对资本支出论文直接重要：基础设施建设不仅需要广泛的人工智能采用，还需要大量持续的代币消费。《经济学人》估计，到十年末，年度人工智能收入需要从目前的约 1500 亿美元增加到约 2.5 万亿美元。
关键的预测错误是将编码视为只是早期而不是结构上的不同：如果软件开发既是早期采用者，又是代币最广泛的职业之一，那么推断其在经济其他领域的使用曲线将系统地夸大最终的计算需求......
保罗抄袭了《伦敦经济学人》中的这段话：
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正如 Paul Kedrosky 所说，人工智能可能会在法律、金融和咨询领域变得无处不在，但这些工人每人燃烧的代币仍然比软件开发人员少得多。
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在编程中，你设定了目标和工具，法学硕士开始做聪明的汉斯的事情，跺脚并注意完成时所需的反应。只有这个聪明的汉斯以纳秒的速度跺脚，用一个大模型来捕获遥远的依赖关系和大量相关数据，即所有已编写的运行代码的集合，并一遍又一遍地重复这些动作，直到幸运地达到预期的结果。也就是说，保罗·科德罗斯基（Paul Kedrosky）不会像其他职业的知识工作者那样使用“人工智能”。
匿名：有人会像程序员一样使用人工智能吗？ ：“答案将对投资热潮产生重大影响……迄今为止，软件开发人员对该技术的采用最为强烈。”五分之四的人表示他们使用人工智能编码工具…… 2025 年 6 月，四家人工智能编码初创公司 Cognition、Cursor、Lovable 和 Replit 的年度经常性收入合计约为 8 亿美元。如今，它已达到 60 亿美元……律师、金融和客户服务……与编码有一些相似之处……。但有四个因素使编码与众不同：训练数据的可用性；测试模型的输出有多容易；工作中涉及的人际互动量；以及软件工程师本身。人工智能公司正在努力让他们的其他市场变得更像编码，但这样做并不容易……
Brad DeLong 在此：简而言之，编码是扩展性的，而其他白领工作是压缩性的。一个简短的程序，或者现在的一个简短的提示，可以并且确实会触发规划、代码生成、测试、调试、重试和重复摄取大型代码库，然后进行大量计算和大量输出。在这样一个世界中，计算机在找到正确的格式之前会尝试二十个版本的命令，随着机器组队寻找答案，令牌的创建和使用会爆炸。相比之下，律师的职责是将广泛的法律法规和案件情况（即法律）压缩为摘要、意见或建议。顾问的业务大致相同。管理的全部意义在于丢弃尽可能多的信息，以使指导和协调问题变得易于理解和可操作。总结、文件审查、研究综合、会议记录和类似任务。输入较大，输出相对较小。一旦定义并收集了输入文档的范围，代理活动就不会爆炸。