Box CEO列维：模型越强，应用层按领域做专业化的空间反而越大

Box CEO Aaron Levie（@levie）发文称，应用AI层的“big bitter lesson question”（苦涩的教训）在于：模型越来越强之后，怎样才能最好地把这些智能扩散到企业里。他认为，随着模型能处理更长时间的任务、更好地使用工具，按领域做差异化的能力是上升而不是下降。

他称，模型能力有限时，应用公司能做的基本只是“wrapper”，即用定制提示词或有限的RAG把token返回给用户。而在智能体使用工具、任务持续数小时乃至数天、工作流自动触发智能体、智能体集群需要围绕目标协调、数据源和模型路由都要按领域定制、落地需要真正改造工作流程而不是“just type into this chat box”的情况下，这类系统的专业化程度很可能更高。

他也表示，这并不适用于所有情况，离大模型厂商核心用例越近，这条路越难走；但他预计安全、生命科学、医疗、金融、制造等许多领域，都会出现过去不现实的、面向具体岗位的自主系统。

推瓜社此前报道过列维关于智能体集群让算力成为大量工作关键变量的看法。以上为个人判断。