AI程式設計進入「智能飽和」階段，成本與速度取代能力成競爭核心
nashnova research
AI編程初創Cognition聯合創始人卡普蘭指出，愈來愈多編程任務已進入「智能飽和」——各家模型都做得到，競爭焦點正從誰更聰明轉向誰更平、更快，這將重塑OpenAI、Anthropic等廠商的定價與戰略邏輯。
「智能飽和」是甚麼意思？
AI編程平台Devin背後的Cognition總裁卡普蘭（Russell Kaplan）本週一提出：軟件工程中愈來愈多任務已進入「智能飽和」狀態。
簡單來說＝當一項編程任務任何主流模型都做得到，「邊個更叻」已經不再重要，剩下的分別只有成本和速度。
這意味著→ AI編程競爭的核心指標正從「能力天花板」切換到「營運效率地板」。
有甚麼數據支撐這個判斷？
《The Information》報道的一組數據：模型智能每提升10分，帶來的開發者流量增幅已從2025年底的近69%降至目前的約20%。
這意味著→ 同樣幅度的智能進步，對開發者的吸引力縮水了近三分之二——聰明帶來的回報正急劇遞減。
卡普蘭表示，這一趨勢與Cognition內部觀察到的情況「方向一致」。
對AI大廠意味著甚麼？
OpenAI、Anthropic、Meta、Google等廠商一直把編程能力當作爭奪開發者和企業合約的核心賣點。
但當常規任務上各家模型能力趨於同質化，某款模型略勝一籌的智能優勢，可能已抵不過另一款在價格和響應速度上的優勢。
這反映出一個更深層的信號：智能溢價正在消退，競爭重心將被推向營運效率與定價策略——這更像一場成本戰，而非技術戰。
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