技术经济学

一场静悄悄的成本转移正在软件行业发生。当大模型把编写代码的边际成本压到接近零，当GPT-6 Luna把单次任务的价格打到几美分，当任何团队都能在一周内复制出功能完备的智能体原型，一个更尖锐的问题浮出水面：这些被廉价复制出来的系统，其全生命周期的运营成本究竟由谁承担？Richard J. Wolff在技术社区发表的长文提出了"判断债务"的概念，指出团队在所有权未明时就开始依赖AI成果，被推迟的责任最终以排查、对账和支持的形式落到并未获得初始收益的团队头上。与此同时，OpenAI的GPT-6 Sol与Anthropic的Claude Opus 5.5在同日发布，定价战背后隐藏着一个反直觉的真相：代码生成越便宜，系统运维越昂贵。 廉价生成的幻觉 如果把软件行业比作建筑业，那么今天的AI工具就像一台可以瞬间打印出整栋大楼图纸的机器。图纸本身几乎免费，但把图纸变成能住人的建筑，需 …
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