AI Frontier Labs <—> F1团队 在一家领先的AI实验室工作，感觉与成为F1赛车设计师惊人相似。 首先：人才挖掘是无情的。 阿德里安·纽维从红牛离开转投阿斯顿·马丁成为头条新闻。伊利亚·苏茨克夫离开OpenAI则引发了网络轰动。 在这两个领域，个人的卓越才能可以在一夜之间改变竞争平衡。明星工程师被视为明星运动员。 边际收益至关重要。 在F1中，缩短0.1秒的圈速可能意味着从P1到P10的差别。在AI实验室中，基准分数提高2%可能决定你的模型是否能部署到数百万用户，或者被搁置。 数据是终极竞争优势。 F1团队每场比赛收集数百万个数据点。AI实验室需要花费数百万来整理训练数据集。 能够最好地收集、清理和学习数据的团队始终获胜。其他一切只是工程表演。 研究与工程之间的差异微乎其微。 F1设计师在学术期刊上发表论文，同时还必须让汽车通过审查。AI研究人员撰写论文，同时还必须部署能够扩展到数百万用户的模型。 资源限制迫使不可能的创造力。 F1团队有预算上限、风洞时间限制和严格的规定。AI实验室有计算预算、数据许可成本和推理速度要求。 一个薄弱环节会破坏一切。 在F1中，如果空气动力学团队做得很好，但悬挂团队失误，你就会失去积分。在AI实验室中，如果你的数据管道完美，但你的分词器有bug，你的模型就是垃圾。 卓越必须是系统性的，而不是局部的。 速度与安全是永恒的权衡。 F1赛车在没有安全规定的情况下可以更快。AI模型在没有对齐研究的情况下可以更强大。 这两个领域都在不断挣扎："多少风险是可接受的，换取多少性能？" 大多数人忽视的是：在这两个领域，真正的突破来自跨学科的思维。 最好的F1创新往往来自航空航天或材料科学。最好的AI突破往往来自神经科学或物理学。 狭隘的专业知识是死胡同。