大讲堂
抢着上Transformer的中小玩家，正在集体交智商税
春节后跟一个做腰部电商的老朋友老卢喝酒，他拍着大腿骂街，一口闷了半杯白酒说，去年为了赶AI转型的KPI，把上线五年运行稳定的协同过滤召回模型全下了，全换纯Transformer架构。光招人买算力砸进去三个多亿，现在每个月光云服务账单就比去年多八百万。
说实话，我听完都替他心疼。他给我看后台数据，改完之后，单条搜索请求的算力成本直接上涨12倍，整体点击率只提升了1.7%。用户根本没觉得搜索变准了，退款退货率反而因为太多不相关的AI推荐涨了两个点。
这不是个例。第三方调研机构今年年初出的报告显示，2025年国内有超过六成的中小互联网公司，都启动了核心业务的Transformer架构改造，其中七成公司改造完ROI不抵投入的十分之一。
现在走到哪都能听到人说，Transformer是未来，不用Transformer就是落后，就是没抓住AI红利。连做个小区门禁人脸识别的创业公司，都敢说自己用了全Transformer架构，吹得天花乱坠骗融资。
太扯了。
2026年了，AI落地已经进入拼细账的阶段，不是2023年那个随便沾个大模型就能涨股价的时代了。你一个做本地生鲜配送的，单店一天才几千单，用户要的就是三分钟能找到自己常买的白菜牛奶，你非要上大Transformer模型个性化推荐，凑那热闹干嘛？
算力厂商的生意，包装成技术革命的局
不过话说回来，Transformer本身错了吗？当然不是。没有Transformer就没有今天的大模型革命，这个功劳谁都抹不掉。但今天国内市场上的Transformer热，九成都是包装出来的生意。
我给你算笔账，OpenAI训练一次GPT-3的总能耗，大概是12亿千瓦时，差不多就是浙江嘉兴全市一个月的居民生活用电量。这个成本，别说中小公司，就算是头部互联网公司，也不是随便哪个业务都能扛得住的。
为什么所有云厂商都在拼命推一键Transformer改造？为什么所有算法招聘都要求你会Transformer？国内某头部云厂商去年公布的财报显示，他们家Transformer相关的企业服务营收，同比暴涨270%。原来你用传统协同过滤，一个季度十万块算力就够，改完Transformer，一个季度一百万都打不住，涨了十倍，赚的是谁的钱？
这场博弈本质就是一战西线的堑壕战：大模型厂和云厂商提前挖好了算力壕沟，架好了收费机枪，逼着所有想要蹭AI红利的下游玩家，必须填进去钱和人，谁先耗不起谁先退，赢的永远是卖炮弹卖炸药的军火商。Transformer变成了一门生意，不是给用户提升体验的技术，是产业链上游收割下游的工具。
我见过不少国内创业公司，拿了投资人的钱，第一时间就把所有模型换成Transformer，本质就是给投资人看的，你看我All in AI了，技术最前沿，你继续给我投钱。至于赚不赚钱，用户体验好不好，那是以后的事儿。
这个方向我认为走偏了。Transformer是好技术，但被玩坏了。现在不管什么场景都要硬塞，就像是给自行车装V8发动机，能跑，但油你加不起，也根本跑不起来，最后只能放在展厅当摆设给人看。
普通从业者该站在哪边
受影响最大的永远是普通从业者。现在你去看任何算法岗的招聘JD，不管是做推荐、做风控还是做前端AI，十有八九都写着要求精通Transformer架构和调优。原来做传统统计模型、做经典机器学习的老工程师，三十多岁了，还要被迫抱着论文啃Transformer，卷不动就只能被迫转行，要么降薪去小公司。
说白了，这就是行业的卷，把技术门槛硬生生抬上去，逼老人出局，给新人腾位置，顺便让所有人都跟着上游的指挥棒转。你不会Transformer，你就是不合格的算法工程师，这个逻辑是谁灌输的？是卖课的，是卖算力的，是需要大量廉价Transformer调参师的大模型厂，对吧？
但你仔细往下看，今年已经开始有小规模的回流了。不少公司把核心推理链上的Transformer换下来，改用小模型加Transformer粗排的混合架构，成本降了六成，效果没差多少。用户根本感受不到区别，老板的财报好看了，工程师不用天天扛着集群的压力加班了，双赢。
很多人说这是技术倒退，我看这是常识回归。技术从来都是为业务服务的，不是为了凑热点骗融资的。你能打十块钱的炮解决问题，干嘛非要拉个导弹过来炸蚊子？
当所有人都在喊All in Transformer的时候，你敢不敢第一个给核心业务的Transformer插头拔了？
作者|大讲堂
排版|大讲堂
审核|知知