你好，我是郑工长。
最近AI圈里流传着一个令人不安的数字：AI大模型的“霸主”平均只能坐35天，然后就会被下一个更强的模型取代。
这意味着什么？意味着我们正处在一个**“AI大洗牌”的时代**，一个极度不稳定、变幻莫测的战场。今天你还在为某个模型惊呼，下个月它可能就已成为“明日黄花”。
这个数字，给所有希望将AI融入产品的开发者和产品经理敲响了警钟：
- 如果你把所有的赌注，都压在**“某一个最强模型”**上，你的产品将变得极其脆弱。
- 当模型更迭成为常态，你的产品是不是要每隔35天就重构一次核心逻辑？这显然是不现实的。
所以，AI大模型的“35天魔咒”，揭示了一个核心矛盾：AI的能力，在“涌现”，而产品的价值，在“稳定”。
如何在快速迭代的技术浪潮中，为你的用户，提供一个稳定、可靠的服务？这，是对所有工程师的终极考验。
一个工程定律：
在一个高速迭代的技术领域，唯一不变的，是变化本身。而能够适应变化的架构，才是真正的竞争力。
因此，我们的工作，不再是盲目地追逐“最强模型”，而是要构建一个：与模型解耦的、灵活的、可插拔的AI技术架构。
这意味着：
- 分层设计： 将业务逻辑层、模型调用层、模型管理层清晰分离。
- 抽象接口： 定义统一的LLM调用接口，无论是GPT、Claude、Gemini还是国产大模型，都能通过这个接口进行调用。
- 快速切换： 让替换底层模型，像“换灯泡”一样简单，而无需修改上层业务逻辑。
- 冗余与备份： 考虑多模型部署，当某个模型出现问题或被淘汰时，能够快速切换到其他模型。
真正的护城河，不是你用了哪个“最强模型”，而是你构建了一个能穿越频繁模型更迭期的稳定产品。让你的业务逻辑，不因某个模型的兴衰而动摇，这才是“AI大洗牌”时代，工程师最大的价值。
