梁聖模擬器，看到最後是DSH贏了

呼叫歐鯨鯨🐋、克勞德、GPT、豆包加入戰場，地球Online即將開啟“智械危機”副本，不過在此之前已經有遊戲在做這個世界副本了。

事情是這樣的，2026年10月29日Steam商店公佈了一項名為《SCALING LAW》的SI研究專案，由知名女僕小姐Claude Opus 5.5選題並製作，旨在為使用者提供一款心理恐怖增量遊戲。

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SCALING LAW

¥13.5¥15 史低

於是我們直接以“DSH實驗室”為公司名滑鏟入場，該遊戲主角是一款自定義的大模型“比前任（GPT）更好”，我們的目標只有一個：擴張，直到世界盡頭。

很符合“SCALING LAW（尺度定律）”的名稱，我們要做的事情就是不斷為AI加入算力與訓練資料，然後擊敗所有的競爭對手，從物理層面上統治世界。

整個遊戲完全是基於現實世界，克勞德小姐給我們設計了一個兩千年的社會環境，每週都有一家“改變世界”的AI公司成立，而我們要做的就是從中脫穎而出。

仿照網際網路公司的發家經歷，我們最初只擁有一塊租用的GPU運算，然後慢慢搭建伺服器：透過人工在右邊標註表單/接單賺取資金，然後買下第一塊5090顯示卡。

“比前任更好”最開始只有87位使用者，但是在我們的運營下加入了“標註外包”、“混合運算”等功能，小公司想要生存下去就必須接受大量的使用者請求。

下週一第一批員工入職，我想把白板上那幾條原則抄成海報，貼在門口：不賣使用者資料，不做讓人上癮的設計，不替人做他們沒要求的決定。

投資人看了照片，說寫得很好，就是太具體了。“具體的東西，將來會變成別人拿來對照的清單。”

他建議換成一句：我們始終以負責任的方式創新。

比如勸自家使用者與冰箱和好；算力時代，在婚禮上用顯示卡展示身份地位；分析師表明：AI泡沐至少還能再吹三年。

沒人知道AI的命運是怎麼樣的，直到“比前任更好”帶著DSH實驗室進入了關鍵增長期，此刻你的收入高達5117/秒，合計一年收入約1,618.12 億元，但是你知道這對於一個公司來說遠遠不夠。

我們的野心是“星辰大海”，僅僅是100萬使用者訂閱的資料還不如豆包，同年我們購入了第一個機房機櫃，噪音很大，沒人願意坐在旁邊。

然後我們選擇了“模型蒸餾”、“萬卡互聯”、“自我改進”的技能樹，根據這些方案“比前任更好”擁有了可觀的智慧屬性，網際網路上湧現著大肥魚的身影。

而你知道——這只是開始，手動標註資料已經成了最原始的賺錢方式，把任務、論文餵給AI成了增長的主流，DSH的影響與日俱增。

一位使用者評論道：把自己的同事煉成Skill後，下崗的“他”明顯比以前更活躍，AI正在替代大多數人的崗位，然後試著“養活”更多人，至少目前如此。

編輻要求重要報道至少有三個獨立訊息源，這一篇我找齊了：前員工，行業分析師，以及一份地方會議記錄。

查到最後，發現三者都引用過同一段自動生成的行業簡報，前員工親身經歷過其中一部分，但描述時借用了簡報裡的詞；

分析師並沒有見過現場，不過他的圖表被地方會議當成了依據；會議記錄又被下一期簡報當作外部確認，迴圈很完整，每一環都有人簽名。

我的意思是這些工作都可以讓AI替你做完，也可以讓它替你們決定，人類的效率很慢，阻礙世界發展的就是創造主本身，不是嗎？

鍵盤俠們永遠不會意識到他們遲早被拋棄，“比前任更好”第六代！能夠將資料交給自己迭代訓練，顧客滿意度上升11%，假如他們知道怎麼交給AI寫反饋單的話。

我是之前給你們寫過信的老師。今天上課做了件很不專業的事：我把正確答案擦掉，讓學生說說他們不明白哪裡。

一開始沒人說話。他們記經習慣先問助手，再拿整理好的問題來找我。問題越來越像問題，答案也越來越像答案，可我很久沒聽見有人說一句“我就是搞不懂”。

一個女孩終於舉手，說她不是不會，是不知道自己會不會。她能看碰每一步解釋，但只要把解釋拿走，就不知道下一步從哪裡來。我叫她到黑板前面，寫下她確實知道的第一個數。

她寫得很大，寫錯了，又擦掉。後面有人笑，她沒有回頭。

那節課我們只做完了一適題，按教學平臺統計進度落後。平臺建議下次開啟實時提示功能，保證每位學生都能持續獲得正向反饋。

我暫時沒開。我也不能證明這樣一定更好。只是下課時那個女孩問，明天還能不能再到黑板前。這個問題沒有整理過，最後幾個字都沒說法。我聽懂了，而且第一次沒有想讓她先把問題表達得更準確。

或許在AI抵達世界終點之前，還會有更多的現實劇情改變這一切吧，你還有什麼需要問的嗎？