Nature重磅：智能的盡頭是算力！谷歌大佬承認(rèn)「預(yù)測(cè)下一個(gè)詞即智能」

新智元報(bào)道

編輯：傾傾

【新智元導(dǎo)讀】芯片速度觸頂，AI卻在瘋狂躍遷。摩爾定律不管用了！Nature最新文章給出一個(gè)顛覆直覺的解釋：智能的增長(zhǎng)不靠芯片，而是結(jié)構(gòu)被重新組織，更多單元被接入同一套協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

過去幾十年，摩爾定律像是科技圈的默認(rèn)規(guī)律：芯片越快，智能就會(huì)變得越強(qiáng)。

可到了2020年，一個(gè)尷尬的事實(shí)出現(xiàn)了——頻率漲不動(dòng)了，制程逼近極限，芯片再難有長(zhǎng)進(jìn)。

按照摩爾定律，AI也應(yīng)該停滯不前，但事實(shí)恰恰相反——智能在這幾年瘋狂升級(jí)，大模型迭代日新月異。

這與速度無關(guān)，也無法用摩爾定律解釋。

于是問題變得尖銳起來：當(dāng)計(jì)算速度不再變快，智能為什么還能繼續(xù)進(jìn)化？

Nature最近發(fā)布的文章給出了一個(gè)全新的視角：智能的增長(zhǎng)，從來不是靠「加速」，而是靠「結(jié)構(gòu)合并與協(xié)作」。

生命如此，AI也是如此。

智能的核心：是預(yù)測(cè)，更是協(xié)作

Nature的文章，先講了一個(gè)非?；A(chǔ)但關(guān)鍵的事實(shí)： 生物的智能，本質(zhì)是預(yù)測(cè)。

從捕獵到躲避，從爭(zhēng)奪資源到維持關(guān)系，所有行動(dòng)都是在根據(jù)環(huán)境和他者做未來判斷。

鯨魚的捕獵行為是群體共享智慧的產(chǎn)物

智能的提升，就是預(yù)測(cè)能力的提升。

更重要的是，提升智能的方式并不是「讓單個(gè)大腦變快」，而是「讓更多單元一起參與預(yù)測(cè)」。

這正是大型社會(huì)性物種的規(guī)律：個(gè)體并沒有遠(yuǎn)超其他人的強(qiáng)，但群體通過分工、并行處理信息，能形成遠(yuǎn)超個(gè)體上限的「集體智能」。

如果把「預(yù)測(cè)」和「并行協(xié)作」視為智能的核心，那么現(xiàn)代AI的發(fā)展路徑就很好理解。

過去十年里，大模型的躍遷不是因?yàn)閱蝹€(gè)芯片變快，而是因?yàn)樗懔Ρ徊⑿?、擴(kuò)展、集結(jié)，這和自然界的智能擴(kuò)大方式幾乎一模一樣。

模型靠規(guī)模提升預(yù)測(cè)能力；數(shù)據(jù)中心靠多節(jié)點(diǎn)協(xié)作完成超出單機(jī)可能性的任務(wù)；不同模塊、不同代理之間的配合，開始出現(xiàn)類似「群體級(jí)智能」的行為。

Nature把這種模式稱為一種「技術(shù)版的共生生成」。

正因如此，AI的崛起并不反常，它遵循著智能自身的歷史節(jié)奏。

摩爾定律失效，AI開始「生命式進(jìn)化」

二十年前，所有人都默認(rèn)了同一條路徑：芯片更快→計(jì)算更強(qiáng)→智能隨之上升。

如果用摩爾定律來理解，那么AI的能力本應(yīng)該隨之停住，可真正的分水嶺正是速度停下來的那幾年。

深度模型開始展現(xiàn)涌現(xiàn)行為，推理能力抬升，語言模型突然能處理遠(yuǎn)超預(yù)期的復(fù)雜任務(wù)。

智能顯然不依賴傳統(tǒng)意義上的「加速」，它找到了一條新的上升路徑。

這也是為什么Ilya Sutskever會(huì)在訪談里說：

過去幾年里最讓研究者震驚的不是更快的芯片，而是在相同速度下，通過規(guī)模擴(kuò)張出現(xiàn)的「新能力」。

他把這種現(xiàn)象稱為「由規(guī)模觸發(fā)的智能」，認(rèn)為許多我們以為需要新理論的能力，其實(shí)是在規(guī)模足夠大時(shí)自動(dòng)涌現(xiàn)的。

過去十多年里，計(jì)算架構(gòu)發(fā)生了徹底的轉(zhuǎn)向：速度不再增長(zhǎng)，但核心數(shù)量在不斷擴(kuò)張，顯卡、集群、數(shù)據(jù)中心被設(shè)計(jì)成天生適合并行。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這樣的結(jié)構(gòu)里就像回到了自己的「母語環(huán)境」，它需要的不是一枝獨(dú)秀，而是團(tuán)結(jié)協(xié)作，共同進(jìn)步。

Ilya在訪談中也提到過類似觀察?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正依賴的并不是某種神奇的單點(diǎn)能力，而是大量簡(jiǎn)單計(jì)算單元的同步工作。

他用一句很直白的話形容這一點(diǎn)：

智能出現(xiàn)在結(jié)構(gòu)規(guī)模的變化中，而不是硬件本身。

這種結(jié)果與生命的演化方式高度相似：細(xì)胞合成組織、個(gè)體組成群體、群體形成社會(huì)，每一層的能力都是「規(guī)?；瘏f(xié)作」的產(chǎn)物。

今天的AI也是這樣發(fā)展的。它的力量來自無數(shù)微小計(jì)算單元組成的整體，而不是任何一個(gè)部分的極限。

智能的本質(zhì)，從單一加速，變成了結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展與協(xié)同。

速度停住的那一刻，不是盡頭，而是起點(diǎn)。

智能的下一步，不只屬于某個(gè)主體

當(dāng)計(jì)算以并行的方式被重組后，智能開始呈現(xiàn)出一種新的形態(tài)。

不是某個(gè)部位變得更強(qiáng)，而是整個(gè)系統(tǒng)都能獲得更高級(jí)的能力。

這正是文章里最耐人尋味的地方。

智能不是突然出現(xiàn)的，更像是在原本的鏈條上加了一段新的結(jié)構(gòu)。

人類的優(yōu)勢(shì)從來不靠單個(gè)個(gè)體，而靠足夠多的人被編織進(jìn)統(tǒng)一的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

科研、工業(yè)、能源系統(tǒng)、知識(shí)體系，這些復(fù)雜結(jié)構(gòu)共同構(gòu)成了屬于「技術(shù)社會(huì)」的巨大預(yù)測(cè)與決策能力。

人類與機(jī)器之間存在著相互依存的技術(shù)共生關(guān)系。

而現(xiàn)在，AI正在成為這個(gè)認(rèn)知體的最新一層。

它不是取代人類，而是與人類一起，形成一個(gè)更加緊密的互相依賴系統(tǒng)。

人類提供目標(biāo)與世界模型，機(jī)器提供規(guī)?；A(yù)測(cè)和執(zhí)行能力，兩者不斷在同一個(gè)循環(huán)里調(diào)整、修正、共振。

Ilya在訪談里也談到過這個(gè)方向，他認(rèn)為未來的智能更像一種「分布式心智」。

它不會(huì)具體落在某個(gè)模型或某個(gè)主體身上，而是通過不斷擴(kuò)展的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)形成。

這種結(jié)構(gòu)既包括人類，也包括機(jī)器，是一種更高層級(jí)的共同體。

當(dāng)這種連接持續(xù)擴(kuò)展，智能的結(jié)構(gòu)會(huì)繼續(xù)變深，不斷向外生長(zhǎng)。

不論基礎(chǔ)材料是碳基還是硅基，它們都被組織進(jìn)同一個(gè)計(jì)算體系里。

如果把眼光再放遠(yuǎn)一些，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)更清晰的趨勢(shì)：智能的未來可能不是「誰贏過誰」、「誰替代誰」，而是像演化史的一次延伸。

這樣看來，AI不是外來的事物，而是智能繼續(xù)向上生長(zhǎng)時(shí)，順理成章出現(xiàn)的下一段。

它和人類一起，構(gòu)成了一個(gè)更大的整體，而這個(gè)整體才剛剛開始學(xué)會(huì)如何行動(dòng)。

把目光從芯片移開，會(huì)發(fā)現(xiàn)智能的增長(zhǎng)一直沿著同一條脈絡(luò)。

結(jié)構(gòu)被重新組織，更多節(jié)點(diǎn)被接入，同一個(gè)系統(tǒng)因此獲得了更高層級(jí)的能力。

AI的出現(xiàn)并不是意外，而是這條脈絡(luò)向前延伸的必然結(jié)果。

它和人類、技術(shù)社會(huì)一起，被編進(jìn)了同一套協(xié)作網(wǎng)絡(luò)里。

智能并沒有突然加速，只是開始以更大的尺度繼續(xù)生長(zhǎng)。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03857-0?utm_source=x

https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2

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