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AI圈到底有多少黑話，是為了裝逼？

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你有沒有發現：
現在刷到任何一個 AI 相關的視頻 ， 永遠都能聽到：Agent、Prompt、Copilot、MCP、Skills、OpenClaw 。
自媒體博主說 ， 發布會廠商說 ， 產品介紹頁也這么說 。

就比如下面這段話 ， 請問它在表達什么：
在 Agentic Workflow 下 ， 通過 Multi-Agent Orchestration 實現 RAG 增強的 CoT Reasoning ， 結合 Fine-tuned 的 SLM 在有限 Context Window 內完成 Tool Use ， 最終交付一個端到端的 AI Native 應用 。
看懂了嗎？
沒看懂是對的 。

我給大家拆一下關鍵詞：
Agentic Workflow ， 讓 AI 自己安排干活的流程；
RAG ， 干活之前先翻翻筆記；
CoT Reasoning ， 一步步想清楚再動手；
Context Window ， AI 一次能記住多少內容的上限；
Tool Use ， 需要的時候自己找工具來用 。
連起來翻譯一下：讓幾個 AI 排好隊 ， 一個接一個干活 ， 干之前先查查資料 ， 想清楚再動手 ， 最后做出來一個軟件 。
去掉那些英文 ， 這話其實不復雜 。
那為啥這些詞總會出現 。。。
這些詞是真讓人更理解產品了？還是說恰恰相反 ， 把大家擋在了門外？

咱們公眾號就能給出答案 。
編輯部每次取標題 ， 有條不成文的規矩：最好別帶 AI 和那些術語 。
因為它們一出現 ， 流量就崩 ， 必崩 。

不是說咱差友對 AI 不感興趣 。
我們試過很多標題不帶“AI”的 AI 文章 ， 閱讀量不錯 ， 轉發不錯 ， 說明大家還是關注的 。
但為什么標題一帶 AI 就不行了呢？
因為 AI 這倆字母現在自帶一層心理壓力 ， 有它的文章肯定一堆生詞 ， 閱讀壓力太大了 。
網上那些用大白話科普 AI 術語的視頻數據都很好 ， 反過來也說明 ， 確實有相當一部分人不太懂這些詞

但今天想跟大家說的不只是這些詞到底啥意思 。
差評君想聊的是：
AI 圈的術語為什么源源不斷地出現在你面前？到底誰在造這些詞？哪些詞你真的需要學 ， 哪些其實理都不用理？
要回答這個問題 ， 得先搞清楚這些詞都是怎么來的 。
有些詞 ， 確實是繞不開的基礎行話 。
比如 Token 。
這個詞怎么翻譯 ， 國內也就前段時間才剛定為“詞元” ， 在此之前 ， 各種翻譯都有 ， 甚至還有玩梗的“偷啃”、“新智元”、“機器之薪” 。
但日常大家還是主說 Token ， 早說習慣了 。

【AI圈到底有多少黑話，是為了裝逼？】Prompt 也差不多 ， 因為從論文到教程到產品界面寫的全是 Prompt ， 你想不用都難 。

這些詞就像每個行業都有的基礎術語 ， 醫生說 CT ， 攝影師說 ISO ， 你學一次就夠了 ， 不會給你制造任何障礙 。

而且說句公道話 ， 在專業人士之間 ， 術語是必需品 。
比如說“RAG” ， 比“讓 AI 干活之前先翻筆記”高效得多 ， 因為 3 個字母壓縮了一整套“檢索、結果喂給模型、生成回答”的技術細節 。
如果 AI 圈只有這些基礎詞 ， 大家倒不至于這么頭疼 。
真正讓人頭疼的 ， 是這些原本只在專業人士之間流通的詞 ， 總會迅速地、不加解釋地、一波又一波地塞到普通讀者面前 。
我們從一個術語的源頭說起 。
所有 AI 黑話的第一站 ， 都是底層的大模型廠商 。
大模型廠商每隔幾個月就會推出一些新功能 ， 這些功能也確實有一定技術迭代 。
比如 Anthropic 的 Skills ， 就是一種懶加載的指令包 ， 根據你當前在做的事情 ， 決定要不要調用一套更復雜的提示詞+資源+腳本來幫你干活 。

殼問題是 ， 每家公司都需要用新名字來標記“這是我們家的東西” 。
Anthropic 總不可能管 Skills 叫“智能提示詞調度”吧 。。。
因為這不夠獨特 ， 沒法變成它的品牌壁壘 。 它得有個專有名詞 ， 得讓人一聽就知道、記住是 Anthropic 的 。
所以“Skill”這個詞來了 。
這還沒完 ， 即便是同一種功能 ， 每家廠商做了之后還各取各的名字 。
比如在對話旁邊開一個面板 ， 讓 AI 幫你寫東西、改作文 ， OpenAI 和 Google 叫 Canvas ， Anthropic 叫 Artifacts 。
再比如讓模型回答之前推理一會再給你答案 ， Anthropic 叫 extended thinking ， Google 叫 thinking ， OpenAI 在 GPT-5 之前甚至還包裝成了一條獨立模型產品線 ， 叫 o 系列 。


我真是服了 。
這些廠商在商業競爭上的小九九搞起來 ， 是真不管我們用戶死活?。 ?
不只是大廠在造新的 AI 術語——
每當一種新玩法火了 ， 圍繞它冒出來的第三方工具也會帶來一波新術語 。
MCP 火了之后 ， 各種 MCP 服務端和客戶端工具層出不窮 。 你好不容易搞懂了什么是 MCP ， 又發現信息流里多了一堆 Skills、OpenClaw ， 完了這幾天又出了很多幫你搭建 OpenClaw 的 xxxClaw 。。。


這些詞的出現 ， 只是第一步 。
接下來 ， 它們會流進產品介紹、行業報告、融資 PPT ， 在傳播的路上被反復吹大 。
差評君管這種詞叫氣球詞：看著挺大 ， 拿針一戳 ， 里面除了空氣就是空氣 。
最典型的就是 Agent 。
它意思很簡單：一個能自己做決定、自己干活的 AI 程序 。
但由于具體定義模糊 ， 各家說法也不統一 ， 加上聽起來又挺酷 ， Agent 迅速被各路營銷盯上 。

如今 ， 一個 AI 聊天框套個日歷就叫日程 Agent ， 一個自動回郵件的腳本叫郵件 Agent ， 甚至有些就是做了個比較好看的對話界面 ， 也管自己叫 Agent 。
我尋思我家冰箱接個小愛同學 ， 是不是也能叫廚房 Agent？

2025 年 3 月 ， 科技媒體 TechCrunch 發了一篇文章 ， 標題叫《No One Knows What the Hell an AI Agent Is》 ， 沒人知道 AI Agent 到底是個啥 。
文章里采訪了 Google 產品高級總監 Ryan Salva ， 這哥們說已經恨透了 Agent 這詞 ， 整個行業把它用到了毫無意義的地步 。

吳恩達也說過 Agent 和 Agentic 這些詞原本有明確的技術含義 ， 但大概一年前開始 ， 營銷人員和幾家大公司把它們接管了 。

當然有些產品可能也是被逼無奈 ， 畢竟所有人都在用 ， 你不用反而顯得產品落后 。
試想一下 ， 一個詞被用了五百次還沒有統一定義 ， 說明它的功能就不是溝通了 ， 是裝飾 ， 是壁紙 ， 貼著好看 ， 撕下來發現啥也沒有 。
廠商造了詞 ， 營銷把詞吹大 ， 最后一棒交給了自媒體和網友 。
這些詞被從英文博客、發布會視頻里原封不動地搬進你的信息流 ， 沒人翻譯 ， 沒人解釋 ， 到你面前的時候就是一串生詞 。
聽到這你可能會想：
當年計算機剛進中國時 ， 不也是一大波英文概念？Computer、Software、Hardware、Browser、Download、Email、Mouse、Virus、Firewall 。
可那時的前輩硬是翻譯出來了：電腦、軟件、硬件、瀏覽器、下載、電子郵件、鼠標、病毒、防火墻 。
翻得又準又有畫面感 ， 防火墻你細想其實非常妙 ， 鼠標也是 。 只有少數純縮寫（CPU、USB、WiFi）因為太短太高頻 ， 才保留了英文 。

那為什么到了 AI 這一輪 ， 翻譯突然就跟不上了？全是英語術語 。
一是速度 。
以前一個技術概念從論文到產品可能要走三年、五年甚至十年 ， 中間有足夠時間讓業內人士去推敲譯名 。
現在呢？
一月一個新產品 ， 兩月一個新技術 ， 新詞從論文到產品到你手機上 ， 快到翻譯根本來不及做 。
二是沒必要翻 。
翻譯會出錯 ， 會不夠信達雅（曾有媒體把 Transformer 架構翻譯成變壓器） 。

更何況 ， 一串英文術語往那兒一擺 ， 反倒自帶了點專業光環 ， 既包裝了咱的媒體素養 ， 又修飾了你的產品能力 。
何樂不為？
我說“Agent” ， 對面肅然起敬；我說“智能小助手” ， 對面當場打開 PDD 搜同款 。
于是你在信息流里看到的大多數 AI 術語 ， 都經歷了同一條流水線：廠商造出來 ， 營銷吹起來 ， 自媒體原封不動搬過來 。
一個英文概念從誕生到傳播到泛濫的周期越來越快 ， 跳過了消化、翻譯 ， 跳過了哪怕一句像樣的中文解釋 。 沒有信達雅 ， 沒有本土化 ， 也沒人停下來問這詞到底什么意思 ， 因為前方又出現了新的概念 。
這些不被理解的詞 ， 就這樣一個接一個 ， 一個推一個 ， 碼在你的信息流里 ， 變成一長串無人在意其含義的字母 。

不過差評君今天寫這篇 ， 也不是要喊大家別說英文了 ， 那沒意義 。
畢竟每個新興行業在爆發期 ， 都會經歷一波術語膨脹 。
2000 年前后互聯網泡沫 ， 滿世界都在說信息高速公路、門戶網站、眼球經濟 。 2014 年移動互聯網那波 ， O2O、閉環、用戶心智滿天飛 。 再看新能源車圈 ， 各種城市 NOA、全域智駕 ， 本質上說的都是輔助駕駛 ， 但每家車企都要造一個自己的詞 。
最后結果都一樣：有些詞活下來了 ， 變成了你我日常里不需要解釋的常識 。
但也有很多很多 ， 被淘汰掉了 。
它們原本就沒那么重要 。 它們只是在新興行業的熱潮里臨時被拎出來 ， 拿來湊一次 KPI ， 撐一下專業門面 ， 當一回發布會的噱頭 ， 等一輪融資 。
熱潮退了 ， 它們就跟著退了 。 你看 23 年初爆火的 AutoGPT ， 現在還有人提嗎？

我覺得吧 ， 這些 AI 黑話與其等它們消失 ， 不如自己判斷哪些詞值得花時間學習 ， 哪些詞直接忽略 。
如果一個詞反復出現在你用的產品界面里 ， 你每天打開它就能看到 ， 那值得花兩分鐘搞懂它 ， 因為它真的在影響你怎么用這個工具 。 Token、Prompt、Context ， 都屬于這種 。
但如果一個詞只在發布會 PPT 和博主視頻標題里出現 ， 你平時根本碰不到它 ， 那大概率就是一陣風 ， 不用管 。
至于那些廠商們自己都解釋不清楚的詞 ， 你不懂真不是你的問題 。
它們本就是寫給投資人看的 。

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