AI创造大模型是噱头还是拐点？2026年我扒了十几个项目，说点得罪人的-AI创造大模型
昨天刷到一个视频，标题是“AI创造大模型已经进入下半场”，底下评论区吵翻了。有人说这是纯炒作，有人说自己公司已经在用。我第一反应是：又来了。但耐着性子看完，又翻了翻最近的一些项目文档，发现这事儿好像跟我原来想的不太一样。这篇文章不聊虚的，就说说“AI创造大模型”这个词到底靠不靠谱，以及我看到的几个真实案例。
先别急着站队，搞清楚“AI创造大模型”在说啥
很多人一听这个词，脑子里浮现的是机器人自己写代码、自己搭网络、自己训练出一个GPT-5。说实话，我一开始也这么理解，觉得扯淡。后来跟一个在杭州做模型训练的朋友聊，他说没那么玄乎，现在业内说的“AI创造大模型”，大概分三层：
- 第一层，AI辅助设计模型架构，比如自动搜网络结构、推荐超参组合
- 第二层，AI自动写训练脚本、清洗数据、动态调参，人只负责定目标
- 第三层，AI自己提出新的训练范式或架构范式，目前基本还在论文阶段
大部分公司吹的，其实是第一层和第二层之间。第三层？我目前没看到能复现的。
“你们外面看着像AI自己生自己，其实里面还是人在擦屁股。”——这是原话，我笑了一路。
我扒了扒国内几个项目，发现一个尴尬的事
2026年这几个月，我断断续续看了十几个宣称在做“AI创造大模型”的团队。有些是创业公司，有些是大厂内部孵化。说实话，真正能做到第二层的，好像也就三四个。大部分还是停留在第一层，包装得比较好看。
说到这个，想起2023年AutoML火的时候，也是一堆人说以后不需要算法工程师了。结果呢？算法工程师工资更高了。因为工具越自动，对能驾驭工具的人要求越高。这个逻辑放到AI创造大模型上，我觉得也成立。
有个报告说，采用AI辅助调参的团队，训练效率提升大概在20%到40%之间。具体数字我记不清了，反正不是翻倍那种神话。
真正让我改观的是一个做小模型的朋友
上个月跟一个做垂直领域小模型的朋友吃饭。他说他们现在用一套AI工具来生成训练数据、筛数据、甚至自动改模型结构。一开始我不信，让他给我看后台。看了十分钟，我闭嘴了。不是说它有多神，而是它真的在替人做那些重复又耗神的决策，而且做得不差。
当然，问题也明显。这套东西对算力要求高，小团队玩不起。另外它生成的结构有时候会有“正确的废话”，看着合理，跑起来拉胯。需要人来兜底。
说白了，现在这个阶段，AI创造大模型更像是一个高级副驾驶，还不是自动驾驶。
那2026年到底值不值得关注？
我的判断是：值得。但别指望它明天就给你造一个超越GPT-5的东西出来。它真正的价值，可能是把大模型训练的门槛从“博士团队”降到“几个有经验的工程师”。这个变化已经够大了。
就像看球，以前青训教练得手把手教每个动作，现在小孩自己看录像、自己分析数据，成长速度快了很多。但你说小孩能自己当教练吗？还早。AI创造大模型现在就是那个自己看录像的小孩，偶尔能给你惊喜，关键时刻还得老将压阵。
先这样吧，写得有点散。你们怎么看？评论区聊聊。
