When models change every 42 days, buyers can't assemble a best-of-breed stack.
这个42天的模型更新周期是一个惊人的事实，揭示了AI技术快速迭代带来的市场困境，迫使企业放弃传统的最佳组合策略，转而寻求更稳定的平台解决方案。
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The obsession with fast build times: why one minute became the upper bound for the inner loop
这一令人惊讶的工程约束展示了AI开发与传统开发的关键差异 - 极速反馈循环成为必要条件，这完全颠覆了传统的软件开发节奏和工程实践。
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- Apr 2026
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frontier AI companies can run more of the best AIs to speed up their own AI research, relative to their competitors. Right now these gains are maybe noticeable but not game-changing, but that'll probably change in the next few years.
这是整篇文章埋下的最深的炸弹：当顶尖 AI 公司开始用 AI 加速自身的 AI 研究，算力优势将产生复利效应——算力领先 → AI 研究更快 → 更好的模型 → 更快的研究 → 更大的算力领先。这个「飞轮」一旦转起来，计算差距将不再是线性的，而是指数级加速扩大。对所有「追赶者」而言，这是一个潜在的「逃逸临界点」。
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