大神觀點 · 本週 （發表 07-23）
本篇出自 2026年7月24日 晨報
Mollick 是賓州大學 Wharton 商學院教授，企業界讀者最多的 AI 實用主義評論者。他以第一手實測給出 2026 下半年的判讀：要拿 AI 做真工作，實務選項只有 ChatGPT 或 Claude（月費 20 美元起），差異在 agent 執行環境與產品配套，不在模型本身。他把兩家的產品各分兩型：交結果的（模型在雲端虛擬機工作，交回簡報、分析與檔案供你審）與看過程的（接管你的電腦，看得到它改檔案、跑指令）。他對 Google 的判語很重：「在現在真正重要的地方落後：沒有領先的前沿模型，也沒有接近 Codex 和 Code 的東西」（Codex 是 OpenAI 的過程外露 agent）；中國開源模型「能力驚人」，但要相當專業才能當 agent 用（One Useful Thing，07-23）。這條支持本報 7/19 期的判斷「AI 值錢的位置正在離開模型本身」：模型層多極化之後，能用的 agent 產品並沒有跟著多極化，分水嶺移到了配套層。保留：這是單人判讀，Mollick 與各實驗室有搶先體驗關係，他自己也說態勢隨時會變。
只留 email，隨時退訂。這是我們唯一想請你做的事。
Nathan Lambert 對 Opus 5 追平旗艦給出機制解釋:他認為關鍵是「更快的迭代速度＋規模化強化學習(RL)」,而旗艦模型「反而還太大、還沒法同樣做 RL」。若這個解…
Dwarkesh Patel 是獨立科技訪談者與作者，其 AI 產業深度論述常被業界轉引。他 6 月的文章主張：每個要教給模型的技能，背後對應至少數百位人類專家寫示範與評分標準；專…
Thompson 是科技戰略電子報 Stratechery 的作者、產業判讀最受引用的分析者之一。在華府與華爾街同聲恐慌的一週，他的判斷反著走：中國開源模型的威脅並不新；前沿實驗室…
AI 編碼新創 Poolside 的共同執行長 Kant 主張：對長時間的複雜任務，在模型與系統之間夾一層工具協定（如 MCP）沒有意義。MCP 是 Anthropic 主推、讓 …