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目前AI最成功的应用，代码生成绝对是其中之一。不禁认我想到，只要有足够的上下文，软件开发未来不再是一个问题。
我们都知道程序是由数据结构和算法组成的，数据和程序又构成了软件的核心。
一切软件本质上都在重复做以下这样的工作：接收数据，处理数据，输出数据。
既然AI能够大量生成，只要想到，就会做到。如果我们依然盯着代码，那么有多少个版本管理也解决不了问题，因为AI生成代码实在又多又快。
以后可能出现这样一类工程师，他们的主业不再是编写代码，而是管理和维护各类工作流，或者各类大模型。当然这类工作也许也是一种中间形态，就如同提示词工程师一样。如果类Manus应用和各类MCP接口发展足够快的话。
其核心工作就是熟悉各种大模型的特点，根据不同工作的需要，做不同组件的替换。
根据什么标准，替换什么模型或者组件，就成了需要不断学习和掌握的知识，就如同我们从c语言学起，到java到python。以后也可能根据不同场景大小模型混用。
基于以上设想，如果目前AI中台只引入几种流行的大模型，从面向未来和灵活性来看，是不合适的。
但是。
对于企业来说，各种模型都引入，很难量化投入产出比，都进行私有化部署又显得太过笨重。
选择合适的AI云厂商应该是更好的选择。
又但是。
某些行业数据监管过于严格，行业本身又没有可信云，纷纷进行私有化部署。
需要破除一个迷信，即云就是不安全的。
不禁想起马克思哲学的描述。
生产力总是随着人的需要的变化和物质生产的发展而处于不断发展之中。在生产方式的运动过程中，生产力首先发生变化，当它发展到一定程度时，生产关系就会由原先推动生产力发展的形式变成阻碍生产力发展的桎梏。这时就要改变原有的生产关系。
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