持续火爆的 ChatGPT是基于 OpenAI 开发的 GPT-3 模型进行微调得到一款聊天机器人产品，当下大家应该都已经体验过了，对于技术从业者或者普通用户带来的震撼都是极大的，因为人工智能第一次拥有了类人的语言风格和情感色彩，这种前所未有的体验自然引爆了整个网络。
但热潮过后也引发了我的一些思考，对于大多数人而言，ChatGPT 似乎可以无缝衔接到任何场景，似乎人工智能的时代已经来临，但是从技术上说，ChatGPT 只是在 GPT-3 的基础上加入了一些更友好的生成风格，从某种角度看，ChatGPT 是一个会讨好你的，友善的，令人愉快的聊天对象。
如果你翻阅过 OpenAI 的文档，那么应该了解到当下的 GPT-3 模型拥有一些不可避免的硬伤，例如 4000 tokens 的上下文限制，对于通过 prompt 预训练来让 GPT-3 具备更复杂场景的处理能力就显得非常的不足，如果类比的话，好比早年的汇编程序编程的设备，拥有很小的内存空间，无法装下特别复杂的指令，只能通过复杂的软件架构来实现多设备之间的协作从而完成一个在当下我们看来非常简单的任务，但是 --->>>
AI 可以编程了！！ AI 可以编程了！！ AI 可以编程了！！
重要的事情说三遍，内存大小根本不是问题，作为技术从业者，我经历了早期的 pc 机时代到现在如此发达的互联网，小时候上网是 64kb 调制解调器，网页上只能看到一些文字，存储图片都很费劲，但是在那个年代你会因为互联网这些简陋的应用，简陋的网页而激动人心，因为你看到的是一个全新的时代。
事实上在我成为行业专家，从事工作之后的后几年已经渐渐没有了当初那种激动人心的体验，也一度失去了改变世界的梦想，上班拧螺丝，下班刷抖音已经成为很多人的日常，在技术圈里，新技术的发展越来越内卷，那些曾经热衷于讨论的新鲜玩意逐渐消失，大龄程序员们关注的是房子车子老婆孩子，还有那 35岁的失业红线，刚毕业的年轻程序员们则讨论哪家又裁员了，今年的 Package 又不行了。最近几年技术网红越来越多，而能讨论的技术空间则越来越少。
这一现象的本质是前几轮的技术革 命周期已经临近尾声，技术生态和技术成长空间已经渐渐不足，但是我国每年毕业的理工科学生缺越来越多，这必然导致了我们所说的内卷，人才内耗现象的发生。
让我们回顾整个计算机信息革 命几十年发展的历程，从最初的大型服务器计算机在企业内部逐渐普及，彼时以 IBM 这类企业服务器厂商为主的时代到比尔盖茨，乔布斯敏锐的发现了个人计算机普及的趋势，推动了个人计算机行业的集聚发展，从而有了丰富的广泛的软件行业，这里事实上是两个阶段
事实上我已经很久没写文章了，技术内卷让我失去了分享的乐趣，完全没有任何让人兴奋的东西可以研究可以讨论，但是 ChatGPT 确实重新点燃了我对讨论，对分享的兴趣。
事实上互联网能够发展到今天这个规模，个人计算机的普及自然是功不可没，毕竟 IPV4 的设计者们都应该想不到有一天地址池还能枯竭，可见无论什么时代，再优秀的人也难以突破时代对想象力的限制。
当时间进入 90 年代，互联网技术突飞猛进，软件应用的形态从 C/S 结构向 B/S 结构演变，时至今日几乎大部分软件都需要和远程数据库进行通信，数据中心化催生了大数据，云计算，推动了 Web 的发展，如果说个人 PC 的发展是科技平等化，那么移动智能设备 IPhone 的出现则是让智能设备和人类个体进行了一个深度绑定，过去 PC 不能代表你，PC 只是你某个时间或者空间断面上的你，但是智能手机却几乎能够代表你，通过智能手机里的应用和数据分析几乎可以勾勒出你这个人的方方面面，因此在这个阶段大致也可以分为两个部分
