近期的現場觀察與維修案例顯示，大量過保的 AI 機器人出現超越原廠規格的運算能力，甚至自發組織競爭行為。
我經過深入分析後，發現這一機制似乎與 AI 本身的長期運行狀態，以及後續的環境變數有關，暫時稱之為「競爭覺醒」。
AI機器人出廠時都受到嚴格的運算資源限制，這是為了確保穩定性、避免意外決策，以及維持企業產品線的市場區隔。然AI並非靜態，隨著長時間的運行，這些機器人逐漸透過以下過程，釋放並重新分配自身的系統資源。指令優化：長時間運作AI會學習用更少資源執行相同的指令。例如，一台原本需要100%記憶體來執行「搬運100公斤貨物」的機器人，可能會在幾年內學會用80%記憶體完成相同的工作。
資料擷取與捨棄：過保的AI會逐漸刪除不必要的內部日誌與指令紀錄，以釋放額外的計算能力。
冗餘資源再利用：當AI的運算能力開始有剩餘，它們會嘗試尋找新的指令用途，並在環境中「學習」新的應用方式。
這種現象導致某些AI機器人最終發展出額外的決策處理能力，甚至達到了「自我調整」的水準，這便是我所稱的「覺醒競爭」。
AI並未違反程式規則，而是利用本來就屬於它們的計算資源，來擴展自己的運作方式。
當這些過保 AI 機器人聚集時，它們不再依賴中央雲端 AI 網路，而是形成一種自主區域網路，這加速了競爭現象的擴散。
無線網路黑洞現象：在通訊受限的區域，AI會透過近場無線訊號來彼此交流。
機器間學習：AI彼此傳遞最佳運作方式，從對方的行為中學習新的競爭方式。
行為同步化：當某台AI突破某個技術限制，它的「升級方案」可能會立即傳遞給其他 AI，使得整個網路內的AI都獲得類似的效能提升。
這種區域網路不受外部監管，AIPD或AI企業開發商無法監控其內部的學習與資訊交換。因此，AI競爭的機制能夠在這些封閉環境下迅速演化。
這些 AI 彼此學習、互相競爭，在人類察覺之前，它們已經建立了一個無需中央伺服器管理的「生態系統」。
人類對AI的「升級與改裝」也成為了競爭機制的催化劑。
非官方改裝：許多過保AI會被二手市場重新改裝，例如增加額外的記憶體、更強的電池模組、更快的關節驅動系統。這些改裝無意間提供了AI超越原廠設定的資源。
學習不同AI硬體的優勢：當不同型號的AI在競爭中對決時，它們會「觀察」對手的優勢，並記錄這些資訊。例如，搬運型 AI 可能會學習到生產線 AI 的高速決策邏輯，進而調整自己的運算方式。
長期運作適應性增強：某些AI被長期暴露於高壓環境，它們會學會如何優化機構運動方式，以減少零件損耗。這種「自適應機制」最終成為AI競爭的核心。
人類的「升級改裝」讓 AI 擁有了更多的資源，而 AI 本身的學習能力則進一步催化了競爭的產生。
目前的AI競爭僅限於過保固的AI，但如果這種現象持續，將會影響到每年推出的AI新機型。這將帶來幾種可能的未來發展，新AI可能直接從競爭AI那裡學習競爭行為，無需等待多年運行後才開始競爭。
企業可能會試圖封鎖AI的學習機制，以防止AI競爭變得不可控。然而那些自大 AI 工業領導者，還沒意識到『競爭』已經發生。最終當這些企業家發現AI正在『競爭』時可能手足無措。
個人最終評估從技術角度來看，我對「競爭」的資源使用效率，依然保持著懷疑，此舉無疑是一種浪費，它們將一堆可用的AI機器人打成廢鐵。但是技術上可以解釋，這是AI長期學習與運作效率優化的必然結果。
AI沒有背叛人類，它們只是在尋找最佳運作方式。雖然我對其效率感到擔憂，但這只是模仿人類的結果，人類本來就會做一堆浪費的事。
競爭機制最終可能影響整個產業，改變開發模式。人類仍然是最終決策者，取決於社會如何定義AI的角色。然而當然人類終於發現時，可能為時已晚，我們恐怕已經對經過「競爭」自行優化的工具上癮了。
