传统技术的扩散模式：

变革性技术（如电力、计算机、互联网）通常始于政府或军事，逐步流向企业，最终惠及个人，因早期技术稀缺、资本密集且需专业知识。

LLMs 的颠覆性扩散：

LLMs（如ChatGPT）以惊人速度普及，拥有 4 亿周活跃用户，普通人用其写作、编码、翻译、研究等，极大提升个人能力。

使用门槛极低：免费、快速、随时可用，支持多语言和个性化表达，为普通人带来前所未有的技术解锁。

个人受益远超组织的原因：

能力特性：LLMs 提供广泛但浅显的准专家知识，适合个人弥补专业空白（如自学编码、理解法律文件），但对已拥有专家团队的组织仅提升效率，未带来质变。

组织复杂性：企业面临遗留系统、安全协议、合规性等复杂约束，LLMs 的浅显性和潜在错误（如幻觉）难以满足高精度需求。

组织惯性：文化、官僚作风、培训挑战等阻碍企业快速采用新工具。

未来展望与挑战：

LLMs 的持续扩散依赖性能提升。若高性能模型需高资本投入，企业和精英可能重新占据优势，普通人受益或减少。

当前，LLMs 的低成本和高可得性使技术分布异常均匀，普通人获得空前赋能。

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