AI、网络效应与机械土耳其人：LLM 如何改变推荐系统的冷启动

Benedict Evans 指出，具备临界规模的消费互联网系统本质上是"机械土耳其人"——通过观察用户行为得出结论，但不知道用户为何观看或购买。LLM 在自动化理解"是什么"和"为什么"上实现了质变，可推断出 Amazon 购买数据无法得出的关联（如搬家场景下的家庭保险和宽带广告）。这意味着推荐系统可能不再需要自建用户基础，冷启动问题可以通过调用通用 LLM 的 API 来"租用"解决。