AGI预测的真相：为什么越懂的人越激进 先说个有意思的现象：越懂技术的人，对AGI的预测越激进。 2020年的时候，预测平台上的中位数还是40年后。ChatGPT一出来，立马变成15-20年。现在呢？2030年，也就是5年内。 黄仁勋说2-3年，Anthropic的CEO说2026年，OpenAI的CEO直接说今年。 这说明什么？距离技术越近的人，越能看到内部的真实进展。他们不是在瞎猜，是在基于他们看到的具体数据做判断。 所以AGI在5年内出现，这不是天方夜谭，而是大概率事件。 但这里有个更深层的问题 AGI的本质是什么？不是什么"人工智能"，而是一个比人类更聪明、不知疲劳、计算能力更强的存在。 龙波提到的推荐系统演变很有意思：未来的推荐系统会深入理解你的需求，甚至替你做决策。电商可以自动送货上门，你都不用下单。 这就是AGI的雏形。 问题是，当这样的智能体能够完成大部分人类工作，而且做得更好的时候，我们在讨论什么？ 我们在讨论人类存在的意义。 别扯什么"解放人类" 很多人说AGI会解放人类，让我们不再为生计奔波，可以去思考"人真正应该做的事情"。 这话听起来很美好，但问题是：大部分人知道自己"真正应该做的事情"是什么吗？ 人类的价值感很大程度上来自于工作、创造、解决问题。当这些都被AGI取代，你觉得人类会变得更有意义，还是会陷入前所未有的存在危机？ 这不是悲观主义，这是现实。 ASI才是真正的挑战 AGI只是开始。龙波提到的"涌现"现象很关键：大型模型在规模扩大后会突然展现出不可思议的能力。 第二次"涌现"会带来ASI。大量AGI级别的智能体相互交流、协作、学习，形成一个类似人类社会的智能体系。 时间线是什么？如果AGI在5年内实现，ASI最长10年内就会出现。 ASI带来的"文明加速"是什么概念？10年内达到人类100年的发展水平，20-30年内达到人类200-300年的水平。 这不是科幻小说，这是数学推演的结果。 我们真正应该思考的问题 不是AGI什么时候来，而是： 当AGI比我们更聪明的时候，人类的独特价值在哪里？ 当大部分工作被取代的时候，我们如何重新定义成功和价值？ 当ASI实现文明加速的时候，人类是参与者还是旁观者？ 这些问题，现在就得想清楚。 因为5年后，可能就没时间想了。 说白了，AGI不是技术问题，是哲学问题。不是什么时候来的问题，是我们准备好了没有的问题。 而从目前的讨论水平来看，我们远远没有准备好。 但时间不等人，AGI也不会。 #AI# #AIAgent#

AGI没有尽头，因为现实世界本身没有尽头 市场上有一个错误的观点认为，只要AGI实现，AI最终就能自动完成从科学研究到芯片设计再到工业制造的一切事情。 而届时AI所需的算力、存储、通信等资源消耗需求就会放缓甚至减少。 这低估了现实世界本身的复杂度。 语言、代码、图片、视频，本质上都属于“高压缩度信息”。token本身就是现实世界经过压缩后的表达。重要的是，现实世界并不是token。真正困难的部分，可能不是语言智能，而是现实世界状态空间本身。 先进制程就是最典型的例子。 有人认为，未来AGI可以通过大世界模型，完整模拟整个先进制程，从而快速迭代芯片、材料、能源系统，最终实现真正意义上的自我递归升级。 但先进制程可能并不是一个能够被完全压缩的系统。 一个现代先进Fab，本质上是一个极端高维、强耦合、连续动态的现实系统。里面同时存在光学、量子效应、热力学、流体、等离子体、材料缺陷、化学反应、机械振动、电网波动、供应链扰动、腔体老化、温度漂移、人工经验。这些系统不仅动态变化，而且跨越多个时间尺度与空间尺度。很多变量甚至无法完整观测。 今天即使TCAD和流程模拟已经极其先进，真正决定良率的，依然是大量经验调参与真实实验。重要的是，先进制程更像天气系统，而不是围棋。围棋是完全规则、完全可观测、离散化的世界。先进制程则是连续、混沌、存在hidden variables，而且误差会不断放大。 有些系统天然存在 computational irreducibility（计算不可约性），这意味着不存在真正的计算捷径。你无法跳过真实演化过程，直接得到最终结果。很多复杂系统，最短描述本身就接近系统本体。 这就是柯尔莫哥洛夫复杂度：如果一个系统无法被大幅压缩，那么想完整模拟它，所需要的信息量和计算量，可能会接近现实系统本身。 这意味着，AI若想真正实现包括模型、芯片、能源系统在内的完全自我迭代，其所需算力，很可能远远超过今天行业的想象。重要的是，这可能不是10倍、100倍的问题，而是多个数量级的问题。因为AI真正困难的部分是现实世界的状态空间。 AGI真正的边界，是现实世界本身。 而现实世界本身，没有尽头。

在推出 #AGI# 芯片后美国联邦贸易委员会宣布对 #ARM# 进行反垄断调查，调查 ARM 是否试图垄断其芯片技术架构。 FTC 担心 ARM 自己做芯片后可能会向下游客户 (例如高通和联发科) 提供质量较低的芯片设计方案，或直接拒绝向下游客户提供授权，无论哪种行为都可能会给市场竞争造成负面影响：