저자: Haotian; 출처: X, @tmel0211

저는 '새우 양식업자'로서 몇 주 동안 고통스러운 고문을 겪은 후 참고용으로 새우 양식에 대한 몇 가지 통찰력을 공유하고 싶습니다.:

1) 새우 양식이 '효율성을 높이기 위한 것'이라는 것은 누구나 알고 있지만 사실 현 단계에서 새우를 키우는 대부분의 일반 사람들은 '시간 낭비'이다. Claude의 계정이 차단되고, API 전달 할당량이 차단되고, Openclaw가 갑자기 업그레이드한 "메모리"가 손실되는 등 예상치 못한 문제가 많이 발생합니다. 이는 대부분의 시간을 소모하게 되며, 비교에 따른 약간의 효율성 증가도 비례하지 않습니다.

2) 트위터 타임라인에서 AI에 대한 불안감을 파는 다양한 게시물을 보았습니다. 한 번 보세요. 단 하나의 명령으로 Claude는 전체 컴퓨터를 제어할 수 있습니다. 프롬프트 하나만으로 AI가 영구적으로 작업을 대신합니다. 그냥 누워서 어쩌고 저쩌고. 현실은 누워있어야 할 뿐만 아니라 자정까지 함수 코딩을 하다가 이 버그를 고치다가 저 버그가 뜨는 경우가 많습니다. 실제로 5분 동안 조작할 의사도 없는 사람들이 어떻게 AGI가 오고 AI가 모든 것을 파괴할 것이라고 자신있게 외칠 수 있는지 상상하기 어렵습니다.

3) 랍스터 양식은 실제로 많은 사람들의 OPC(One Person Company) 꿈을 실현할 수 있지만 대형 모델의 능력 상한은 모든 사람에게 동일하지만 대형 모델을 조종하는 인지 수준은 사람마다 크게 다릅니다. 모든 사람이 Peter Steinberger, Matt Schlicht 및 Andrej Karpathy가 될 수 있다고 생각하지 마십시오. 훌륭한 개발자와 일반인의 소위 새우 양식 아이디어, 프레임워크 설계, 반복 경험, 능력 수준, 전달 결과는 실제로 매우 다를 수 있습니다.

4) 랍스터 양식은 이론적으로 여러 유형의 대형 모델을 병렬로 연결하고 디지털 직원 수, 능동 및 수동 협업의 작업 계층 구조, 중첩된 기술의 마찰 수준 및 결합된 협업 전달 작업 등을 관리하는 자체 독점 AI OS를 구축합니다. 크론, 작업, 실시간 데이터 스캐닝, 거래 기술 등에 대한 수요가 더 많이 중첩될수록 충돌 가능성이 커지고 최적화 문제가 더 커집니다. 새우 양식은 결코 '모델 능력'의 문제가 아니라 '공학적 최적화'의 문제라는 것을 알아야 합니다.

5) 모든 디지털 직원은 Opus 4.6 및 Gemini 2.5 Flash lite를 갖추고 동일한 작업을 수행할 수 있지만 전자는 월스트리트 고위 엘리트를 고용하는 반면 후자는 빈민가의 흑인 노예를 고용하는 것과 비슷합니다. 동일한 기능을 달성할 수 있지만 비용과 제공되는 결과는 비교할 수 없습니다. 사실, 버그를 디버깅하는 데 걸리는 시간은 이제 막 "돈 쓰는 기술"을 사용하기 시작한 다른 사람들로 대체될 수 있습니다. 새우 양식 비용은 정말 비쌉니다. 무서운 점은 대부분의 사람들이 이 모든 것을 이해하고 있지만 계속해서 최적화하기 위해 타협하고 형편없는 모델을 사용해야 한다는 것입니다.

6) 디지털 직원을 키우는 것은 레고를 쌓는 것과 같습니다. 직원이 많을수록, 기술이 많아지고, 작업 시나리오가 복잡해질수록, 한 순간에 무너질 확률이 높아집니다. 특정 작업의 경우 충분한 능력을 갖고 자신의 욕구에 불만을 품지 말고 인지적 한계를 뛰어넘는 "요구"를 부과하십시오. 메모리 엔지니어링, Git 버전 디자인, 모델 환상 제거에 더 많은 노력을 기울이는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 붕괴 직전의 순간이 많이 있을 것입니다. 어쩌면 한 순간은 아주 멋진 요청을 받았을 때 기분이 좋았지만, 다음 순간에는 완전히 망연자실해 눈물도 없이 울고 있는 것처럼 느껴질 수도 있습니다. 내가 어떻게 아는지는 묻지 마세요;

위.