I find most of this fun, I enjoy learning about the history of why things ended up like this versus that. However, I can imagine someone coming into APL and getting disorientated seeing stuff like this. And of course, these issues aren't in newer array languages such as BQN or Uiua.
答案很简单，在模型能力日趋同质化的2026年，AI硬件正成为离钱最近、也更具确定性的新战场，进可攻退可守，既能以高溢价绑定生态、抢占下一个十年的终端入口，也能无限下沉，赚一把供应链的快钱。
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这就形成了一个令人不安的画面： 小模型从实验室走向产品的真正瓶颈，不是技术能力，而是供需错位；最擅长做小模型的公司（云厂商），最没有动力让它真正成功；最需要小模型的公司（设备厂商），又缺乏独立研发的能力。
Saboo 的核心观点是：模型本身已是普遍可及的基础资源，真正形成差异的是围绕模型构建的系统，包括智能体配置文件、记忆机制和持续调优的积累。这套系统会随使用时间增长持续优化，最终成为属于你自己的个人化资产。