AI Frontier Labs <—> F1 團隊 在一家領先的 AI 實驗室工作，感覺與成為 F1 的賽車設計師非常相似。 首先：人才挖角是殘酷的。 Adrian Newey 離開紅牛轉投阿斯頓·馬丁成為頭條新聞。Ilya Sutskever 離開 OpenAI 則引發網絡轟動。 在這兩個領域，個人的卓越才能可以在一夜之間改變競爭平衡。明星工程師的待遇就像明星運動員。 邊際收益是關鍵。 在 F1 中，縮短 0.1 秒的圈速可能意味著 P1 和 P10 之間的差距。在 AI 實驗室中，基準分數提高 2% 可能決定你的模型是否能部署到數百萬用戶，或被擱置。 數據是終極競爭優勢。 F1 團隊每場比賽收集數百萬個數據點。AI 實驗室需要花費數百萬來整理的訓練數據集。 能夠最好地收集、清理和從數據中學習的團隊，始終能夠獲勝。其他一切只是工程表演。 研究與工程之間的差異微乎其微。 F1 設計師在學術期刊上發表文章，並且必須讓汽車通過檢查。AI 研究人員撰寫論文，並且必須部署能夠擴展到數百萬用戶的模型。 資源限制迫使不可能的創造力。 F1 團隊有預算上限、風洞時間限制和嚴格的規範。AI 實驗室有計算預算、數據授權成本和推理速度要求。 一個薄弱的環節會破壞一切。 在 F1 中，如果氣動力學團隊做得很好，但懸掛團隊失誤，你將無法得分。在 AI 實驗室中，如果你的數據管道完美，但你的分詞器有錯誤，你的模型就是垃圾。 卓越必須是系統性的，而不是局部的。 速度與安全是永恆的權衡。 F1 汽車如果沒有安全規範可以跑得更快。AI 模型如果沒有對齊研究可以更具能力。 這兩個領域不斷掙扎於："多少風險是可接受的，換來多少性能？" 大多數人忽略的是：在這兩個領域，真正的突破來自跨學科的思考。 最好的 F1 創新往往來自航空航天或材料科學。最好的 AI 突破往往來自神經科學或物理學。 狹隘的專業知識是死胡同。