大模型这一年：从“玩具”到“引擎”的蜕变

回望 2025 年，我们还在热衷于讨论哪个模型的参数量更大、哪个模型的上下文窗口更长。而到了 2026 年初的今天，这种讨论的声音似乎变小了。

不是因为技术停滞了，而是因为它已经隐形了。

第一阶段：聊天机器人的终结

我们终于不再试图把大模型仅仅当作一个“聊天对象”。

最初，我们惊叹于它能流畅地对话。我们在这个阶段花费了大量时间去学习“提示词工程（Prompt Engineering）”，试图用咒语般的文字去解锁它的能力。

但这其实是一种误区。如果你的工具必须靠“哄”才能干活，那它永远无法进入核心生产流程。

2026 年，我们看到的是**接口化（API-fication）**的全面胜利。大模型不再是一个独立的 Chatbot，而是成为了操作系统、IDE、文档编辑器背后的那个静默的引擎。

以前我们用模型生成文案、生成代码。现在的模型更像是一个逻辑处理器。

最显著的变化是：我们开始信任它的决策能力，而不仅仅是它的生成能力。

举个例子，在复杂的自动化工作流中，我们不再需要写几百行的 if-else 来判断用户的意图。我们只需要把上下文丢给模型，让它输出一个结构化的 JSON：

{
  "intent": "refund_request",
  "urgency": "high",
  "action_required": "human_review"
}

模型在这个环节充当了一个具有常识的“路由器”。它不需要写出完美的莎士比亚十四行诗，它只需要准确地把任务分发给正确的子系统。

这才是“大模型”作为“计算引擎”的真正形态：处理模糊性。

我最近在重新思考“Copilot”这个词。

最早的 Copilot 只是帮你补全一行代码。现在的 Copilot 能够理解你整个项目的架构，甚至在你写下第一行代码之前，就帮你指出了潜在的架构风险。

它不再是一个打字员，而是一个审查员。

这种关系的转变带来了一个新的挑战：人类如何保持“主导权”？

当模型能帮你写完 90% 的代码，帮你写完 90% 的邮件时，剩下的那 10%——即判断价值、定义目标、承担责任——变得前所未有的重要。

在 2026 年，使用大模型已经不再是一项特殊技能，就像使用搜索引擎不再是特殊技能一样。

真正的核心竞争力，在于你是否有能力构建一个系统，让大模型在其中稳定、高效地运转。

我们正在从“提示词编写者”进化为“系统架构师”。我们需要关心的不再是“怎么问它”，而是“怎么连接它”、“怎么约束它”、“怎么评估它”。

这或许才是 AI 时代的真正门槛。