近年来,通用人工智能(Artificial General Intelligence,简称AGI)被视为科技领域的终极追求,一种能够超越人类智慧,甚至超越人类文明总和的智能机器的出现。然而,尽管众多科技公司和投资机构寄望于AGI带来颠覆性变革,现实却并未如预期般快速实现。以OpenAI的GPT-5发布为例,虽然备受期待,却未能在技术突破上带来质的飞跃,反而暴露了基于大规模预训练模型的局限性。AGI若迟迟无法实现,甚至可能永远无法达成,这将对科技行业和全球经济带来怎样的冲击,值得深思。 技术瓶颈与现有AI的发展瓶颈 当前人工智能的发展主要依赖于大规模语言模型(LLM),如ChatGPT。这些模型通过增加参数规模和训练数据,确实取得了显著进步,从GPT-2到GPT-4,每一次升级都带来了实用性和智能水平的提升。
然而,最新的GPT-5被认为是"虚有其表",主要技术改进聚焦于所谓的"模型路由器",即根据任务自动调配计算资源,而非在智能本质上实现突破。这正反映出一种关键现象:依赖"规模"驱动的预训练模型方法已接近瓶颈期。著名AI专家伊利亚·苏茨克维尔的离职和态度转变,也暗示了业内对持续依赖规模扩展实现AGI的怀疑。令AI领域专业学者如加里·马库斯持续警示的是,LLM本质上是一种概率模型,缺乏符号推理能力和对真假的稳定认知,无法完全克服"幻觉"问题,即生成虚假或不准确内容的倾向。预训练规模的扩大,虽然能提高模型复杂度和覆盖面,却不能根本解决这些结构性问题。技术上的有限进展导致了所谓的"日渐递减的回报",意味技术瓶颈的真实存在。
更广泛的技术路径探索成为必要。专家们纷纷呼吁将"神经符号主义"与深度学习结合,尝试构建兼具统计学习和符号逻辑推理的混合智能系统。尽管这种路径被视为未来突破的希望,但要实现与目前几年内取得的飞跃相媲美的进展,仍需多年的积累和探索。 投资泡沫与经济风险 近年来,全球风险投资对AI领域的投资激增,2024年风投投入高达1100亿美元,占全球投资近五成。巨额资金涌入引爆了所谓的"AGI泡沫",大量创业公司以估值10亿美元以上的"独角兽"身份出现,整个产业链估值逾2.7万亿美元。然而,技术瓶颈使得预期收益无法兑现,这种高估值难以持续。
OpenAI等行业领军企业预计将在未来数年持续亏损,尽管其年度经常性收入预计会大幅增长,但盈利时间表遥遥无期。庞大的数据中心和超级计算机建设如Stargate项目,投资规模预计将达数千亿美元,若AGI无法实现,这些基建将变成沉重包袱。联想到历史上的互联网泡沫破裂,能源密集型和高资本支出型的基础设施极易成为资本回撤的首当其冲。作为提供AI必需算力的GPU市场,由英伟达掌控近92%的份额,其股价走势往往先反映市场对AGI预期的变动。其过高的估值在AGI梦想破灭的情况下将面临巨大的调整压力。 更为关键的是,今天的美国科技市场高度集中,亚马逊、苹果、特斯拉、英伟达、Meta、谷歌和微软七家公司占据了标普500指数近三分之一的市值。
如此集中使得技术泡沫带来的冲击风险跨行业、跨市场传播,可能引发连锁反应,威胁整体经济稳定。 特斯拉作为AGI梦想的代表之一,其自动驾驶和机器人技术一直被视为未来成长支柱。如今,特斯拉正经历核心业务销售下降和盈利困境,且其未来发展过于依赖尚未大规模实现的技术突破,使得市场对其估值感到担忧。 从宏观角度看,美国经济一大部分依赖消费者支出,而当前大科技的基础设施投资增长超过了消费贡献,表面繁荣掩盖下潜藏的是经济潜在的脆弱和转型的压力。 新技术路径的可能发展 尽管AGI梦想目前遇到瓶颈,但人工智能的多样化应用和局部进步依然持续。在医疗健康、教育、金融服务、制造产业等领域,基于现有技术的智能工具正在渐进改变生产力和业务流程。
未来,神经符号主义等混合智能技术的发展,将可能为AGI提供更加坚实的理论基础和实践路径。与此同时,围绕AI系统的安全性、伦理性和监管的讨论也日益成为技术发展的一个重要维度,以保证AI技术能够在社会层面被良好接纳和有效利用。此外,边缘计算、量子计算等新兴技术的发展也可能在未来推动智能体系的跨越。 产业与投资应对策略 当前行业格局下,投资者、企业需要重新审视AGI的实现周期,调整预期和战略布局。风险投资应更加注重技术的稳健性与可落地性,回避单一依赖规模扩张的项目,转向多元化的技术与应用方向。科技巨头也需在谋求未来增长的同时,控制资本投入风险,避免"烧钱"式扩张带来的资金紧张。
创业公司和研究机构则应聚焦于AI的"落地应用"和补足技术短板,特别是在减少幻觉、提升符号推理能力和系统安全性方面投入研发。政府层面,也应加强对AI产业的监管支持,鼓励基础研究和多元技术生态的发展,防止市场资本盲目涌入引发系统性风险。 结语 通用人工智能是科技与资本市场近几年来的热门焦点,预期中的"奇点"似乎依然遥远,甚至可能永远无法实现。尽管如此,人工智能技术的碎片化进步和融合多学科的创新依然会持续推动未来技术变革。面对AGI梦想未达的现实,产业应以更加理性的视角看待AI的潜力与风险,重构投资信心和发展策略。如此方能在技术和经济的不确定性中找到持久且稳健的增长路径,迎接人工智能时代的真正到来。
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