两个工程师一周用 GPT-6 Astra 做出一台设备,OpenAI 硬件团队 token 用量 9 个月涨 23 倍,但量产仍要靠人把关

为什么重要:上期我们用 GDPx 和 LifeVal 说明,AI「会跑腿、还不会拍板」。这篇文章把同一条线延伸到了实体工程:画图、出图、搭仿真这些重复劳动已经可以大量交给模型,但「这个零件能不能造出来」仍然需要懂工厂的人判断。我的立场是:AI 进入制造业的第一站不是替代工程师,而是把工程师从软件操作里解放出来,CAD 和仿真软件厂商会比工程师先感受到冲击。反方检验:这是 OpenAI 的自述,设备只是业余项目级的小样机;BenchCAD 是内部评测,新模型分数无法复现;马自达合作还没有结果,只承诺「未来几个月分享」。这些限定说明它离工厂产线还远,但 23 倍的内部用量增长说明工程师自己已经在用脚投票。
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