人们对 AI 能力的认知差距正在迅速扩大，主要原因是使用的模型、应用领域和访问权限不同。 全球约 60 亿人（75%） 几乎没有接触过大语言模型；约 10亿—20亿人（20%） 偶尔使用免费版，主要用于搜索、写作和日常问答，看到的往往是模型的错误和局限，因此容易低估 AI 的真实能力。 但在编程、数学和科研领域，情况已经不同。约 2000 万人（0.2%） 正在专业使用前沿模型，过去需要数周甚至数月完成的项目，现在可能交给 AI 智能体执行。更前沿的内部系统，据估计只有约 5000 人（0.00006%） 能够接触，他们看到的已经是数千个智能体协同工作、挖掘安全漏洞、推进科学研究等能力。 为什么差距这么大？编程和数学的成果相对容易验证，更适合强化学习训练，而且能为企业创造直接的商业价值，因此 AI 公司会优先投入资源。普通问答和写作虽然人人都能用，却未必是进步最快的领域。 真正的区别，不只是用没用过 AI，而是用什么模型、拿它解决什么问题。 大多数人还在把 AI 当作聊天工具，少数专业人士却已经用它完成过去需要大量时间和人力的工作。更值得关注的是，当 AI 的能力进步快过人类的理解和审查速度时，我们可能连它究竟能做到什么、会带来什么风险，都来不及充分弄清楚。