AI 问题矩阵 (The AI Problem Matrix)
原文链接： The AI Problem Matrix
作者： Tom Tunguz
免责声明： 本翻译仅供个人阅读和学习参考，不得用于任何商业用途或进行随意转载发布。
对软件的需求是无限的。GitHub 的首席运营官 Kyle Daigle 给出了具体的例子：
在 2025 年，有 10 亿次提交（commits）。现在，每周有 2.75 亿次，如果增长保持线性（剧透：它不会），今年有望达到 140 亿次。GitHub Actions 已从 2023 年的每周 5 亿分钟增长到 2025 年的每周 10 亿分钟，而本周迄今已达到 21 亿分钟。
但这并非对所有角色都适用。我使用一个 2×2 矩阵，沿着两个轴来区分工作：需求的上限和闭环是否可以形成。
在一个轴上，需求。无限需求（Infinite Demand）意味着更多的产出创造更多的价值。没有饱和点。
在另一个轴上，开环（Open Loop）与闭环（Closed Loop）。闭环（Closed Loop）意味着 AI 可以在没有人类干预的情况下验证正确性。
- 闭环 + 无限需求 = 经济引擎（Economic Engines）。软件工程就在这里。AI 编写代码。测试验证正确性。更多的代码能实现更多的功能。公司将永远需要更多的软件。
-
闭环 + 有限需求 = 效率游戏（Efficiency Plays）。AI 簿记对交易进行分类，核对账户，提交报表。对数字应用确定性的规则。但一家公司只有那么多的交易。一家公司每年只报一次税。它每季度结一次账。
-
开环 + 无限需求 = 创意放大器（Creative Amplifiers）。内容创作和营销策略。AI 可以生成一千种广告变体或博客文章。一个人必须判断哪些是正确的并发布。这个广告活动符合我们的价值观吗？这个战略定位正确吗？有些问题今天还是开环的，但随着时间的推移将会闭合。
-
开环 + 有限需求 = 实用工具（Utility Tools）。准备 10-K 和 10-Q 报告。法律合同审查。保险理赔处理。每季度一份报告，每笔交易一份合同。AI 使工作变得更快，但不会创造出新的工作来做。
每个角色都适合这个 2×2 矩阵的某个位置。我会把风险投资家放在有限需求 & 开环里。一年内进入生态系统的风险投资资金只有那么多，而且投资选择仍然是一个开放的问题。
你的角色适合在哪里？
