AI 疲劳症候群：一边是 AI 巨头融了 30 亿欧元，一边是人人都想逃回没有 AI 的软件

如果只挑一条新闻来理解当下 AI 产业的荒诞底色，LibreOffice 的遭遇比任何融资数字都更耐人寻味。这个开源办公软件在官网上明确声明自己没有任何 AI 功能，然后——下载量破了历史纪录。Hacker News 上 367 分、118 条评论，讨论热度居高不下。我很难不把这看作一次用户用脚投票的集体表态：在 Google 和 Microsoft 想方设法把 AI 生成塞进文档、表格、slides 的每一寸角落时，真的有一群人在寻找一块清净之地，只想安安静静写点东西、算个表格。

当然，LibreOffice 的开发者也许是诚实的，也许是精明的，也可能两者兼有。但「我们没有 AI」这个卖点能成立，本身就说明了问题——AI 已经不再是那个每个人都迫不及待想拥抱的新玩具了，它正在变成一种用户想要主动逃离的默认配置。

对照来看，Mistral 在同一天宣布融了 30 亿欧元，估值 210 亿欧元，由三星、Scaleup Europe 和 PSG Equity 领投。这轮融资主打的叙事是「主权 AI」——一个极富欧洲特色的概念：大模型不能全被美国和中国把持，欧洲必须有自己的开源开放权重模型。Mistral 官方新闻稿的标题就叫《Mistral 让主权开放权重 AI 抵达前沿》。

这笔钱本身不算意外，真正值得琢磨的是「主权 AI」已经从政策文件里的愿景变成了 VC 眼里的确定性机会。但这里有一个不太容易被消化的张力：主权到底意味着什么？当 ChatGPT 的用户被 OpenAI 捏在手心时，欧洲政府和企业的焦虑是真实的，Mistral 做开放权重模型也是对的。可是当 LibreOffice 靠「无 AI」揽获人心，Mistral 和整个行业却还在给 AI 加杠杆——这个市场最有趣的地方，正是它同时在往两个相反方向狂奔。

Chrome 把发布周期从每四周压缩到每两周，背后的理由倒是罕见地诚实：Google 自己认为 AI 重塑了安全威胁格局，攻击者用 AI 找漏洞和写 exploit 的速度越来越快，防御方如果再按部就班地等待固定发布周期，就是在裸奔。这是 AI 带来的一层改变——不是功能层面的 AI 按钮，而是 AI 让整个软件更新节奏的物理学变了。安全修补这种本该越稳越好、越少打扰用户越好的事，现在被 AI 拖进了一场军备竞赛。这大概也是每周打开 Chrome 都发现自己在重启浏览器的原因。

另一个被 AI 渗透进核心工作流的产品是 Adobe Premiere。Adobe 正在做的「Generative Media」工具，其实生成能力本身不是新东西——你早就可以到 Firefly 网页上生成一段视频或音效，再导回剪辑软件。真正的变化在于：你不需要再离开时间轴了。在专业剪辑软件里，工作流的中断是要付出认知成本的，从 Premiere 切到浏览器再切回来，你的创作状态可能就没了。Adobe 想做的就是把 AI 生成焊死在编辑流程里，让剪辑师在时间轴上直接生成一段心跳声、一阵风、一个人在走廊里走路的画面——然后接着剪。大概就是你刚在时间轴上停了一秒，AI 已经在旁边等着了。

但这事有个不可回避的问题：Premiere 的主要用户是专业剪辑师，不是视频爱好者。对用鼠标操作剪辑的人，AI 帮你在 timeline 上生成素材是生产力解放；对以此为生、对自己的视觉判断有强烈坚持的剪辑师来说，这可能是另一种形式的 insult——软件默认你脑子里想要的东西不够好，所以给你一堆生成的素材备选。Adobe 确实在把一个复杂的新工具「傻瓜化」，但这恰恰是专业软件的 AI 集成必须小心翼翼的地方：简化过头，专业感就没了。

在这片喧闹的「AI 功能包围圈」之外，另一些事情还在安静地长。Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，号称给人类基因组的每一个可能的 DNA 字母替换都建立了一幅预测地图。这意味着什么？如果某个人的某个致病突变是已知的，其致病机制会体现在蛋白质折叠、基因调控的变化上，而 DeepMind 这个工具试图让你输入一个 DNA 变异，立刻输出它对基因组行为的影响预测。如果这数据靠谱，药物研发的靶点发现效率会提高一个量级，罕见病的因果链条也会清晰得多。这不是那种让软件更好用的 AI，而是用 AI 做原来根本上做不了的事——换句话说，AlphaGenome Atlas 比 Chrome 的快速补丁和 Premiere 的时间轴生成，更能体现「AI 为什么值得恐惧也值得期待」。

同样在探索真问题的还有 Danijar Hafner，那个曾在 DeepMind 做过 Dreamer 系列算法的研究者。他现在在旧金山 SoMa 区一个连公司名字都没挂上的办公室里，开发能预先规划「意外情况」的 agent。大多数 agent 只会根据当前状态选最优动作，遇到计划外的事就崩溃了。Hafner 想让 agent 在行动之前就想到「可能会发生什么」，然后在头脑里预演多种可能，再决定怎么做。我的看法是，如果做成了，这可能是从「能用」到「可信」之间最关键的一步——真到生产环境里，无人车辆、自动化仓储、机器人调度，需要的都不是对付已知场景的 agent，而是面对意外也有预案的 agent。虽然他的办公室还几乎是空的，这笔投资看起来像是投给一个关于 agent 未来的赌注。

像 Poseidon Aerospace 这样拿 6000 万美元做无人驾驶货机的，顺手把这个逻辑延伸到了物理世界——去掉飞行员，货机就能一直飞，不用休息，也能重新算货运经济账。从 AI agent 到自主货运飞机，同一个内核，不同的物理载体。

回头看这 12 小时的新闻流，有一点让人印象挺深：AI 确实进入了不同的发展周期。最热闹的不再是又一个大模型刷榜，而是基础设施调整、资本操作和用户心态的变化——LibreOffice 下载破纪录和 Mistral 高估值同时存在。AI 的下半场已经开始，它不再只是关于「能不能做出来」，而是关于「谁愿意用、用什么方式用、用完之后躲到哪里去」。LibreOffice 这个「无 AI 卖点」还能火多久没人知道，但我猜——像它这样的避风港，大概会越来越多。