AI巨头狂砸千亿，却在亲手扼杀通用人工智能？科学与资本的惊天背离！
AGI就是能像人一样思考、学习、创造的“通用人工智能”，这玩意儿一旦实现，可能比工业革命、互联网诞生还要震撼。
现在全球最顶尖的资本科技，正在用一种看似疯狂、实则危险的方式“推进”它——狂砸钱、堆算力、抢人才，结果呢？可能反而把AGI给“拖死”了！
先说一个让你脊背发凉的观点：当前这场席卷全球的AI大扩张浪潮，极有可能在未来10到20年内，大幅降低我们实现AGI的概率。
不是我危言耸听，这是多位业内顶级专家和资深研究员反复论证后得出的结论。他们不是在唱衰，而是在发出预警。
为什么？因为现在的AI发展路径，已经从“探索未知”变成了“重复造轮子”，从“鼓励颠覆”变成了“追求稳定”。这就像一群赛车手，本来应该去挑战新赛道、研发新引擎，结果全都挤在一条直道上，比谁油门踩得更猛、谁的车更重。短期看是热闹非凡，长期看，可能连终点线都摸不到。
第一个致命伤，就是人才断层。
你以为各大科技公司都在疯狂招博士、搞研发？错！它们其实在“吸干”学术界的血液。那些刚拿到博士学位、充满奇思妙想的年轻人，被高薪挖走，进了大厂之后，立刻被塞进流水线式的项目组，每天的任务就是优化模型参数、提升0.1%的准确率。
这不是科研，这是工程。（当然，工程并不比科研差，大模型核心Transformer也是诞生在工程界谷歌：图灵奖该给LSTM之父还是谷歌Transformer？）
更可怕的是，这些公司的薪酬包设计得非常巧妙，明面上是“高薪留才”，实际上却是“高薪锁才”。你要是想继续读博、做基础研究？对不起，那点奖学金跟公司年薪比起来，简直是杯水车薪。
于是，大量有潜力的年轻学者被迫放弃学术梦想，投身产业界。长此以往，整个AI领域的创新源头就会枯竭。没有新鲜血液，没有敢于质疑权威的“异端”，AGI这种需要突破性思维的领域，怎么可能有未来？
第二个问题，是短视的激励机制。
在这些大型实验室里，员工的绩效评估、奖金发放、晋升通道，全都围绕着“季度目标”、“年度KPI”展开。
你花三年时间去验证一个没人看好的理论？老板会问你：“这能带来多少营收？”“能写进财报吗？”
在这种压力下，谁还敢去碰那些风险高、周期长、回报不确定的基础研究？（不过，ChatGPT之父伊利亚正在做基础研究，不是阿三阿四都有资格做基础研究的）
于是，大家一窝蜂地去做那些“稳赚不赔”的事情——比如把现有模型再放大几倍、换个数据集重新训练、加个强化学习模块微调一下。这些工作当然有价值，但它们只是在“修修补补”，而不是“开天辟地”。
真正的科学突破，往往来自于那些“不切实际”的想法，那些需要十年甚至二十年才能验证的假设。可现在的环境，容不下这样的耐心。（人工智能时代已经耐心等待三十年，前三十年都被李飞飞图像、世界模型假设误导了，刚发现通过语言文字可能实现AGI，同时Transformer架构具有scaling-up扩展伸缩优势，能通过不断投入服务器硬件提高智能，马斯克说：投入十倍资本硬件投入，产生2倍智能输出，这个买卖还是合算，于资本于科学于人类发展都是全赢！智能提高，医学那点统计学那点有点伪科学就真的插上翅膀：特朗普亲自公开发言：孕期泰诺林致自闭症风险暴增）
第三个痛点，是企业政治和群体思维。
在大公司里，领导层喜欢什么？当然是“安全牌”。那些符合主流观点、容易获得同行认可、风险低的项目，更容易获得资源和支持。而那些天马行空、挑战传统、甚至有点“离经叛道”的想法，往往会被打上“不成熟”、“太激进”、“缺乏商业价值”的标签，然后被束之高阁。（科学界也存在 科学霸权！）
这就形成了一个恶性循环：越是有才华的人，越不敢提与众不同的想法；越是保守的方案，越容易被采纳。久而久之，整个行业的思维模式就变得僵化、同质化。可AGI是什么？它是一个前所未有的科学难题，它的答案很可能藏在那些被主流忽视的角落里。如果我们只盯着眼前的“共识”，那等于主动放弃了通往未来的钥匙。
结果呢？越来越多的资源，都被集中投入到一个单一的方向——那就是不断放大语言模型（LLM），并用强化学习来微调它们。（这是资本的好处，集中资本力量办大事，看准方向，用力发展，大方向已经被 诺贝尔奖获得者辛顿等认可，其弟子伊利亚亲创ChatGPT，实践证明他们两是唯一真神，其他人就是失败者，全部去做工程，这个残酷的现实正是人类得以持续高效发展的本质！）
这个策略在短期内确实有效，能快速产出可以赚钱的产品，比如聊天机器人、内容生成工具、代码辅助系统等等。但从长远来看，如果AGI最终被证明是一个“科学问题”，而不是一个“工程问题”，那么这种“集中火力”的做法，就是一个巨大的战略失误。科学的进步，需要的是多元化的探索、广泛的试错、自由的思想碰撞。而我们现在做的，恰恰是相反的事情——把所有鸡蛋放在一个篮子里，还指望它能孵出凤凰。
说到这里，你可能会问：既然这么多人觉得这条路走不通，为什么资本还在疯狂投入？这就是最讽刺的地方。市场行为和科学证据，正在出现严重的背离。许多投资者，尤其是华尔街的金融大佬们，他们的逻辑很简单：算力就是未来的石油，囤积算力就等于囤积财富。不管你现在能不能做出AGI，只要我把数据中心建得越大、芯片买得越多、模型参数堆得越高，我就占据了未来的制高点。这种思维，本质上是一种“赌徒心理”——他们不在乎科学规律，只在乎市场预期
哪怕科学家们已经明确表示，单纯增加算力并不能解决根本问题，他们依然选择相信“更多就是更好”。
（关键在于：赌徒认同的科学规律和书生认同的科学规律不同：只有资本支出表明了真实的市场之战在哪里，人们用真金白银的钱而不是嘴皮子投票，马斯克已经说了：投入10倍投资产生2倍智能，值得赌，当然你科学界如果能研发出更高效的算法，更好，但是你不能让全社会等你们这些科学家啊，这是朝圣，科学家变成了梵蒂冈大主教了，所以，有宗教信仰的赌徒是有分寸的，没有宗教信仰的赌徒才是疯子，容易被骗，因为无法分清楚对方是人？还是人装神？科学家扮成神你就觉得更牛，因为你心目中没有为“神”留下一片敬畏之地）。
这种背离，在现实世界中表现得淋漓尽致。一方面，AI领域的顶尖人物，如伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）、山姆·阿尔特曼（Sam Altman）、安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）等，都在公开场合调整他们对AGI时间表的预测。他们不再谈论“2027年实现AGI”，而是改口说“这是一个温和的奇点”、“未来十年将是代理人的时代”。
这些话翻译过来就是：我们之前想得太简单了，AGI比我们想象的要难得多。另一方面，微软、亚马逊、甲骨文、Meta、Coreweave这些巨头，却在疯狂扩大资本支出，把利润全部投入到新建数据中心、采购GPU、扩建云服务中。他们不是在“押注未来”，而是在“制造泡沫”。当科学界在降温，资本市场却在升温，这本身就是一种危险的信号。
（AI领域的顶尖人物说“2027年不可能实现AGI”，意思是，2027年靠他们研究算法提升已经不可能实现AGI，他们的上下文位置需要搞清楚，他们是研究者，研究者谦虚说：我们已经尽力，想2027年实现AGI，单纯靠我们科研人员是不可能。你不能忽视这个上下文Context，忽视语境，以为他们是代表科研和资本以及全人类说这个话，未免太狂了，你们科研人员不行，社会上还有资本啊，资本是推动创新的源动力和钱塘江前浪，它们拍死在沙滩上，只是损失了钱，和一点时间，但是同时那些同时跑不同赛道的资本就可能赢了，这是资本市场优势，否则如果全民将所有鸡蛋放在一个篮子里，都投入你们AI领域的顶尖人物身上，你们说不行，那大家的鸡蛋不是都砸了吗？）
更深层的问题在于，我们正在进入一个“市场驱动型AGI概率”和“科学驱动型AGI概率”相互撕裂的时代。
- 前者认为，只要投入足够的资金和算力，AGI迟早会到来；
- 后者则认为，AGI的实现取决于基础科学的突破，比如对意识、学习、推理的本质理解。
这两条曲线，正在朝着相反的方向发展。一边是科学家们基于第一性原理、实验数据、理论推导，不断修正他们的判断；另一边是投资者们基于市场情绪、竞争压力、财报预期，盲目地加大投入。
这种割裂，不仅浪费了巨额的社会资源，更可能让整个行业陷入“虚假繁荣”的陷阱，最终导致真正的创新被扼杀在摇篮里。
（这种割裂怎么可能浪费巨额的社会资源，如果你把巨额的社会资源投入一个方向，这个方向失败，才是浪费，关键在于，没有上帝能统一筹集巨额的社会资源，而是在巨额的社会资源里面分为很多资本资源，他们归民间个人所有，愿赌服输，他们愿意用这些可以牺牲的钱试探摸摸石头过河，成功了就成为马斯克世界首富，更多是失败，一将功成万骨摧， 现代社会了，一个首富诞生不需要牺牲其他人的性命，只是牺牲其他人的金钱，金钱没有了，可以开动印钞机再印，但是一条前面的大道被发现了，这不正是印钞机的唯一好处吗？不用印钞机，难道用战争吗？战争也可以催生新技术，但是那真的以牺牲万人坑代价带来的，原子弹就是这样的技术！）
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），被誉为“深度学习之父”。他在2023年突然从谷歌离职，并公开表示对AI发展的担忧。他说，我们正在制造一些我们无法控制的东西。这句话听起来像是科幻电影里的台词，但它反映了一个残酷的现实：当资本的力量远远超过科学的理性时，技术的发展就会失控。我们不是在建造一个造福人类的工具，而是在制造一个可能反噬我们的怪物。辛顿的警告，应该引起所有人的重视。他不是悲观主义者，他是一个清醒的观察者。他知道，真正的进步，不能靠蛮力，而要靠智慧。
那么，我们该怎么办？
首先，必须重新审视AI发展的路径。不能一味地追求规模和速度，而要回归科学本质，鼓励多元化探索。（资本主导的正是多元化探索，难道让科学家辛顿作为总领导，万一全社会资源被他调度了投资到错误的100个方向探索？而资本主导的一个叫马斯克的人进行了与众不同的101方向探索成功了，等他再需要全社会资源支持了，社会被被辛顿一个人的错误决策掏空了，也没有办法支持马斯克了，所以，写本文的人就是一个精神分裂者，属于利他主义者，专门降低有效主义的节奏，搞破坏的。）
其次，要改革科研激励机制，给那些愿意做长期研究、敢于挑战权威的学者提供足够的支持和保障。
（科学界的科学霸权腐败已经形同梵蒂冈大主教了，哥白尼日心说被当时宗教绞杀，现在科学霸权何尝不在扼杀一个个我们不知道的伟大研究呢，不靠民间资本敏感的嗅觉，依靠科学大主教们的立场和他们的思路吗？）
第三，要建立更加理性的投资机制，让资本真正服务于科学，而不是绑架科学。
（让资本真正服务于科学，还是让科学服务于资本？这是一个鸡生蛋还是蛋生鸡问题，美国之所以是资本主义，就是资本第一，科学服从于资本，本文作者身陷这样的陷阱中，认为打破这个上下文才得以永生，那是他太天真了，如果让资本屈从于科学，科学霸权就是大主教，所以，关键是平衡资本和科学两者！两个轮子同时跑，相互协作）