梁总文章拉高了即可的活跃度

openai 也有算力瓶颈了么？

First time encountering this situation😅：

Selected model is at capacity. Please try a different model.

如果每个想法都要先被 AI 审计、反驳、设计实验，你会陷入“验证洁癖”。尤其对早期个人项目来说，很多时候不是缺少批判，而是缺少发布、测试、迭代。过度拆台会让你把所有事情都复杂化。

AI 很擅长把混乱问题整理成表格、框架、路径、实验矩阵。问题是，结构化不等于真实。一个非常漂亮的实验设计，如果没有真实流量、真实样本、真实支付意愿，也只是格式更精美的猜测。很多 AI 输出的问题不是“不像专业报告”，而是“太像专业报告”，导致用户放松警惕。

警惕AI“反对意见”包装成了“深度洞察”。

很多人用了这种方法之后，会觉得自己变高级了，因为 AI 不再只是说“这个方案很好”，而是开始说“你忽略了用户真实动机”“你存在路径依赖”“你的战略假设过时”。但这些话如果没有证据链，本质上只是咨询腔。它们可能让你感觉更清醒，但不一定让你更接近事实。

把“AI 能生成批判性语言”误认为“AI 具备真实批判能力”。

AI 确实能帮你列出假设、构建反方、设计实验，但它的输出本质仍然来自语言模式和已有资料。它并不会自动知道你的产品真实转化率、用户真实访谈、供应链限制、现金流压力、竞争对手真实投放策略。因此，“AI 指出用户需求是逃离社交”这类案例听起来很强，但如果没有真实数据验证，它也可能只是一个更有故事感的新假设。

它要求我们从使用者变成 mini CTO / PM / QA / 架构师的混合角色。

烧了几十亿 token，越来越觉得自己用 ai 像个项目管理实践课