AI冗余体系

多客科技

作者：微信文章
最近几天，我在原本的AI订阅阵列中又增加了扣子（Coze）和MiniMax的订阅。

这一轮调整源于一个有趣的观察：OpenClaw虽然强大，但像极了一个高智商却低情商的天才员工，甚至有点“恃才傲物”，定时任务常常看心情，时不时就罢工走人。反观扣子，虽然是封装好的产品，却像极了那个兢兢业业的“靠谱老黄牛”，甚至自带日程表，将所有任务可视化，工作流一目了然。而它30元/月的订阅费，在动辄20美元起步的海外模型面前，和DeepSeek一样，充满了“普惠”的感人诚意。

昨天上午，我花时间重新梳理了我的“AI工作矩阵”。现在的架构很有意思：Gemini是拥有跨模态理解力的小组长，ChatGPT是逻辑严密的副组长，它们带着一群包括扣子、MiniMax在内的专员开会，分发任务。

此时我意识到，我正在构建的“AI算力冗余”体系。

这听起来似乎不符合商业上的“降本增效”，但我却在刻意追求并扩大这种冗余。为什么？

诺贝尔经济学奖得主班纳吉在《贫穷的本质》中提出过一个观点：穷人的困境往往不是因为不努力，而是因为“稀缺心态”占用了所有的认知带宽。 他们每天疲于奔命处理生活琐事（哪里买菜便宜几毛钱、怎么省电费），这种忙碌导致他们产生“管窥效应”，视野变得极窄，根本没有余力去思考长远的战略，从而无法设计摆脱困境的路径。

贫穷，本质上是对“容错率”和“思考空间”的剥夺。

反过来理解，富足的本质，是拥有更多的“带宽冗余”。

这就是我为什么要建立“AI算力冗余”的底层逻辑：

第一，用廉价算力置换昂贵的“认知带宽”。 通过Gemini和Coze的自动化矩阵，我把那些原本需要我亲自盯着的信息搜集、格式整理、初步筛选等“琐事”，全部外包出去。这不仅仅是省时间，更是在“扩容大脑”。我支付的几百元订阅费，买回来的不是算力，而是我从琐事中抽离出来、去思考、去发呆、去寻找灵感的“空闲带宽”。

第二，冗余带来的是“可能性的边界拓展”。 如果你只有一把锤子，你只能盯着钉子。但当你拥有一个过剩的AI团队时，你可以让它们去做一些“平时想不到”或者“觉得没必要做”的事。 比如，让AI每天去监控一个极其冷门的赛道，或者把两个八竿子打不着的行业数据做碰撞分析。在算力紧缺时代，这种行为叫“浪费”；在算力冗余时代，这叫“寻找黑天鹅”。哪怕99%的分析是无用的，只要有1%捕捉到我视线盲区里的机会，其回报就足以覆盖所有成本。

第三，系统“反脆弱”。 单一模型的不稳定是系统的单点故障风险。而多模型并行（Gemini校验ChatGPT，Coze兜底定时任务），构成了系统的“安全冗余”。当一个模型“幻觉”或“罢工”时，其他的依然在运转。

所以，增加AI的冗余，本质上是在用极低的边际成本，为自己构建一个“高认知带宽”的思维环境。