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[科技]黄仁勋称「Prompt 已死，AI 圈正追逐 Loop」，这对 AI 开发及工程师意味着什么？ |
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最近，硅谷最火的是哪个词？ Loop。 一打开X，全网铺天盖地都在讲Loop Engineering。 硅谷一众大佬，都在纷纷放弃提示词，转向自主循环… |
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Token 滞销，帮帮我们！ |
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最近大家都没钱了，全年的 Token 预算到 4 月份就烧光了，企业都开始勒紧裤腰带日子了。 英伟达股价在 2026 年 5 月 14 日创下 235.47 美元的历史新高后，一直在震荡走低。 前天直接跌破 200 美元，最大累计跌幅 18%，等于说市值在不到两个月内蒸发了 1 万亿美元。 虽然昨天涨回来一点，让年内收益来到了 +5% 左右，但是也是显著落后于标普 500（+9.6%）和纳斯达克 100（+16%）。 遥想前几年翻倍的涨，那叫一个爽。 可今年再这样下去，年末叠加一波 AI 回调，搞不好得收跌，GPU 神话就此破灭。 这里面 DeepSeek 罪大恶极，开发了多种缓存技术，把以前很难搞的缓存命中送上了九十大几。 首先就是头号战犯 MLA，当场蒸发 93% 的 KV Cache 需求。 以前想要支持 1M 长度的上下文，哪怕模型参数不大，光是存 KV Cache 就会爆了 H100。 这就逼得厂商不得不买 H200 和 B200 这种大显存显卡。 而 MLA 直接八合一，以前 8 张高端显卡才能勉强跑起来的超长上下文推理现在只需要一张卡，老黄气的牙都咬碎了。 然后就是甲级战犯 CCD，导致硬盘疯狂涨价的罪魁祸首。 Prompt 开头重复的静态前缀现在不需要 GPU 了，直接从硬盘缓存中读取已经算好的中间状态就行了，命中缓存价格当场又降 90%。 同行是冤家，看着其他内存、硬盘半导体一个个都在暴涨，老黄现在跳楼的心都有了。 这也就算了，结果美团一个送外卖的，用 5 万国产卡集群跑通了万亿级模型的训练，这下非英伟达不可的理由也没了。 从 0 到 1 很难，但是从 1 到 100 这个中国人可太擅长了，我是老黄我也急。 想来想去，只好忽悠人们赶快把 Loop 跑起来，别管 Loop 了个啥，反正烧就是了，再不狂烧 Token 老黄是真得死了。 老黄他可是个硬汉啊！ 他就算是饿死，从英伟达大楼跳下去，也不会求游戏玩家买一张显卡的！ 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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黄仁勋这个人，对外说的 100 句话里，有 99 句直接跟生意相关。 在预训练为主的时代，他会说今年的数据等于去年之前的总和，年年都要翻倍，数据源源不断在产生，快来买卡吧。 在CES 2025大会上，黄仁勋预言“在不久的将来，人类所产生的数据量将会超过有史以来累积的总和”，且涵盖视频、图像、声音等多种模态。算力需求永无止境。 他曾指出“需要处理的数据继续呈指数级增长”。 一个工程师应该有和他薪资匹配的 Token ，如果不到位，这会令我不安，快来买卡吧。 他提出工程师年薪几十万美元外，应再给“相当于基本工资一半的Token额度”，可让效率提升10倍。Token已成为硅谷招聘新工具。 “如果那位年薪50万美元的工程师，消耗的Token价值还不到25万美元，我会非常担心。” prompt 已死，现在 Loop 时代，让 Agent 无节制去烧 token ，快来买卡吧。 “Nobody writes prompts anymore. The new job is to design and manage loops（没人再写提示词，新的工作是设计、运营自主循环）”，宣告传统人工交互的Prompt工程彻底过时，AI正式进入Agent自主Loop循环时代。 传统Prompt是单次一问一答，人工干预多、Token消耗量有限；而Loop模式下，AI智能体可以自主执行任务、自我纠错、多轮迭代闭环运行，无需人工干预，全天候不间断消耗海量Token算力。 （在半年前，我在知乎讨论过 Loop，并非所有任务都可以 Loop，值得 Loop 只有小部分，任务极为困难，但验证极为简单的任务，才值得 Loop，这是跟 NP 问题相关的。老黄就是那种逮着机会就瞎说的主。） 所以，当黄仁勋进入会场时，大家应该带上静音耳机，没有耳机的，用手捂住耳朵，没有手的，直接离开。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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标题怎么不引用这篇文章里的另外一句话： 吴恩达断言：3 到 6 个月后 prompt 将消亡，Loop 取代 prompt 已成定局 呢？ 这岂不是更加炸裂么？毕竟吴恩达这个身份听起来比黄仁勋更专业一点。 事实是： 黄仁勋没说过这话。 吴恩达也没说过那话。 完。 |
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loop有个特点，就是执行的时间很长，才需要介入。 那么老板为了让原本的程序员保持同样的工作密度，必然要同时再并行多个任务，以填满等待ai执行的时间。 综上，loop流行起来后，对程序员又要进行一波大裁员，然后留下来的程序员的工作将更加心累和辛苦。由于待业程序员的比例极大提升，在职程序员的收入将进一步下降。看来ai才是程序员的福报啊?? |
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老黄说这段话到现在已经过去两周时间了，然而现在大家对 Loop 在很快地降温，另一股「让 AI 反向 PUA 人类」的浪潮却在不断发酵。 老黄原话是「现在没人再写 Prompt 了，新工作是写和处理 Loops」(Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops) 与 Loop Engineering 同期发生的 AI 圈子的事情，我感觉另一个值得关注的是 mattpocock 的 skills 中，一个叫 grill-me(拷问我) 的 skill： 这个只有三行文本的 Skill，做的事情是「不断向用户追问计划或设计的细节」。 这个 Skill 从三月诞生、四月发酵到五月引爆，反而是对「AI 长程任务」以及「AI 全自动执行」的一种反思： 他在鼓励让 AI 来 PUA 人类，通过不断地追问来不断完善任务执行的细节，最终都对齐之后再实际执行。 |
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为什么这个 Skill 这么火，主要就是 AI 经常没弄清楚状况就直接开工，造成了大量的悲剧。 Loop Engine 这玩意从 OpenClaw 作者 Peter 那条 Tweet 发布以来，大家进行了大量的讨论，大致结论是说的大概是两件事： 类似 CI 自动化的流程，让 AI 自动地对 commit 或 PR 进行评审之类操作，也有更激进的人会直接用这种自动化流程让 AI 直接干活提交代码；类似 /goal 模式这种 Agent 循环功能，让 AI 根据一个指定的目标不断循环输出、检查、调整，以提升最终产出质量； 其实说实话，两种 Loop 的安全适用范围都挺窄的。 安全边界始终都是：最后有人类来进行审计，通过才能合并。 但问题是，如果最开始的意图就不够清晰明确、或者 AI 在中间一个脑抽想偏了，那怎么办？grill-me 能这么火，显然就是这种场景也非常常见。 冷静下来后，对工程师来说，不管是 Loop Engine 还是 grill-me，其实都并不意味着什么。 其实这些思路都不是什么新鲜的东西，只是在 AI 驱动之下有了新的「7x24 牛马」去执行的可能性。 从我个人视角，我两边都持谨慎态度： Loop 在有些场景有用，但不应该被夸大；总体来说 Loop 应该是收敛的，而不应该是让 AI 无限火力地输出新东西；grill-me 这种让 AI 来反复追问 PUA 人类的玩法，的确能提升质量，但其实会让人类陷入另一种疲劳状态。相反，原来的 Plan Mode 就是很好的东西，而且很多任务并不是要完全想清楚才能动手做的； 也许在 AI 时代，更重要的一直不是这些「方法」，而是人类自己应该保持独立思考。 |
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