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      硅谷豪賭2萬億,AGI決賽在未來2-3年!DeepSeek登頂Nature,Meta卻成2025最大輸家?

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      來源:新智元

      【導(dǎo)讀】2025年,AI從幻想到現(xiàn)實(shí),AGI祛魅而ASI初現(xiàn)端倪??萍季揞^們競相追逐超級(jí)智能,世界正被撕裂成兩個(gè)平行宇宙:AI擁抱者與旁觀者。投資熱潮涌動(dòng),模型能力躍升……這不僅僅是技術(shù)革命,更是人類命運(yùn)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

      2025年,全球AI領(lǐng)域風(fēng)起云涌。

      通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)開始祛魅,超級(jí)人工智能(Artificial Super Intelligence,ASI)開始登上舞臺(tái)。

      Anthropic高管Jack Clark警告:巨變?cè)诩矗鳤I將把世界撕裂為兩個(gè)平行宇宙。

      這一切都是一個(gè)長期發(fā)展過程的產(chǎn)物,是AI技術(shù)、資本、就業(yè)和生活交織變革在一起的產(chǎn)物。

      • AI模型能力躍升,但距離AGI仍有爭議:研究顯示,2025年AI模型在推理、多模態(tài)處理和智能體上取得顯著進(jìn)步。

      • 投資熱潮推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)張:全球AI投資激增,生成AI吸引339億美元資金,科技巨頭資本支出達(dá)4000億美元,引發(fā)了泡沫擔(dān)憂和能源消耗討論。

      • 勞動(dòng)力變革加速,機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存:AI正重塑職場,使用AI工具可能成為求職關(guān)鍵。

      • 應(yīng)用擴(kuò)展到日常生活,卻未徹底顛覆:AI智能體和機(jī)器人進(jìn)入生產(chǎn)、醫(yī)療等領(lǐng)域,似乎提升了效率,但許多人感受到變化有限。

      通用人工智能不是終點(diǎn),超級(jí)智能才是起點(diǎn)。

      當(dāng)真正的AI競賽始于通用人工智能之后!

      AI一年,人類千年

      至今,自然界的一切智能都是生物智能,都是碳基智能。

      但今年的LLM可能是人類有史以來第一次創(chuàng)造出的全新智能形態(tài)。

      在2025年度回顧中,Karpathy直言:

      2025年是我(以及我認(rèn)為整個(gè)行業(yè))首次開始以更直觀的方式內(nèi)化理解LLM智能的「形態(tài)」。


      在推理、多模態(tài)處理和智能體上,2025年AI模型取得了顯著進(jìn)步,如OpenAI的o3系列和Google的Gemini 3。

      雖在實(shí)際應(yīng)用中仍存局限性,但AGI曙光現(xiàn)已成為今年行業(yè)的共識(shí)。

      在一系列技術(shù)任務(wù)中,從ChatGPT到Gemini,許多世界領(lǐng)先的AI模型正超越人類基準(zhǔn)線。

      據(jù)斯坦福大學(xué)《2025年AI指數(shù)報(bào)告》,AI已在7項(xiàng)測試中超越人類基準(zhǔn)線,這些測試衡量的任務(wù)包括:

      • 圖像分類

      • 視覺推理

      • 中等閱讀理解

      • 英語語言理解

      • 多任務(wù)語言理解

      • 競賽級(jí)數(shù)學(xué)

      • 博士級(jí)科學(xué)問題


      目前,AI系統(tǒng)唯一尚未趕上人類的領(lǐng)域是多模態(tài)理解與推理。這項(xiàng)任務(wù)涉及跨多種格式和學(xué)科(如圖像、圖表、圖解)進(jìn)行處理和推理。

      然而,這一差距正在迅速縮小。

      MMMU基準(zhǔn)測試,評(píng)估模型在需要大學(xué)學(xué)科知識(shí)的跨學(xué)科任務(wù)上的表現(xiàn)。


      MMMU數(shù)據(jù)集的四大特性:(1)全面性:涵蓋六個(gè)廣泛學(xué)科領(lǐng)域與30個(gè)大學(xué)科目,包含1.15萬個(gè)大學(xué)難度級(jí)別的問題;(2)圖像類型高度異質(zhì):包含極其多樣化的圖像類型;(3)圖文并茂:文本與圖像交錯(cuò)混合,需要跨模態(tài)理解;(4)專家級(jí)感知與推理:要求具備扎根于深厚學(xué)科知識(shí)的專家級(jí)感知與推理能力。

      此基準(zhǔn)測試日益飽和:

      在2023年底,谷歌Gemini的得分僅為59.4%。

      到2024年,OpenAI的o1模型取得了78.2%的分?jǐn)?shù)。

      今年,Gemini 3 Pro在增強(qiáng)版MMMU-Pro上取得了89.8%的得分。


      斯坦福AI指數(shù)報(bào)告顯示,生成AI投資達(dá)339億美元,同比增長18.7%。

      前沿實(shí)驗(yàn)室每8-12周發(fā)布新模型,OpenAI的o3系列(包括o3-mini)以「先思考后回答」的推理機(jī)制脫穎而出,使用10倍token提升智能,但成本也相應(yīng)增加。

      谷歌的Gemini 3被譽(yù)為多模態(tài)巔峰,能處理文本、圖像、視頻和音頻,實(shí)現(xiàn)深度推理。

      在Reddit上,年初,關(guān)于前沿AI模型開放獲取的討論十分熱烈。

      DeepSeek-R1及其開源蒸餾版本主導(dǎo)了相關(guān)話題。不過,用戶指出本地可運(yùn)行的版本是蒸餾模型(8B或32B參數(shù))而非完整的671B版本,其性能大致相當(dāng)于GPT-3.5水平。

      更深層的討論焦點(diǎn)在于DeepSeek的開源決策——盡管據(jù)報(bào)道其實(shí)現(xiàn)了45倍的訓(xùn)練效率提升。

      隨后,有研究者在3B參數(shù)模型上以低于30美元的成本復(fù)現(xiàn)了DeepSeek-R1-Zero的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方案。


      通用人工智能測試基準(zhǔn)ARC-AGI-1,最佳成績超過近90%;ARC-AGI-2上,AI超過了人類平均水平。


      但Yann LeCun指出,自回歸LLM有局限,需更多感官數(shù)據(jù)。

      總體,2025年AI從「聊天機(jī)器人」轉(zhuǎn)向「智能體」,如Agentic AI,能自主規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)。

      AGI決賽在未來2-3年

      如果說前幾年是「把模型做大」,2025年更像是「把模型落地」。

      圍繞代碼、推理、多模態(tài)、長上下文與企業(yè)可用性,國外幾家AI巨頭爭分奪秒,寸土必爭。

      關(guān)于AI未來的討論,變得越來越宏大而真實(shí)??萍碱I(lǐng)袖們?cè)絹碓蕉嗟卣劶白非笸ㄓ萌斯ぶ悄埽ˋGI)乃至最終的超人工智能。

      AGI指能在廣泛任務(wù)中匹敵人類智能的AI系統(tǒng),而ASI則指超越人類能力的系統(tǒng)。


      六月,扎克伯格成立Meta超人工智能實(shí)驗(yàn)室,瞄準(zhǔn)「個(gè)人超級(jí)智能」。


      九月,奧特曼表示社會(huì)需為2030年前可能出現(xiàn)的ASI做好準(zhǔn)備。


      Anthropic現(xiàn)任CEO堅(jiān)信,到2027年,AI將在「幾乎所有領(lǐng)域」超越人類。

      而以樂觀預(yù)測著稱馬斯克更是斷言,明年AI的智力將超越最聰明的人類。

      這些科技巨頭不愿錯(cuò)過AI浪潮。

      扎克伯格稱,寧愿「冒險(xiǎn)誤投數(shù)千億美元」,也不愿在超智能時(shí)代落后。

      以6320億美元凈資產(chǎn)位居世界首富后,馬斯克告訴xAI全體員工:

      若能挺過未來兩到三年,xAI則有望成為AI的勝利者。

      Databricks CEO等領(lǐng)袖認(rèn)為行業(yè)已實(shí)現(xiàn)AGI,而DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人哈薩比斯等則更謹(jǐn)慎,稱AGI可能「在未來五到十年內(nèi)」到來。

      盡管時(shí)間表存在分歧,科技領(lǐng)袖們普遍認(rèn)同一點(diǎn):AI進(jìn)步正在加速疊加。

      這種加速肉眼可見。

      一年內(nèi),OpenAI發(fā)布了約30多項(xiàng)新產(chǎn)品和重大更新:

      • 年初:高效模型和智能體(如Operator、o3-mini);

      • 年中:多模態(tài)和智能體工具(如Sora 2、AgentKit);推出開放權(quán)重模型(如GPT-OSS)和GPT-5;

      • 年末:優(yōu)化專業(yè)任務(wù)(如GPT-5.2系列)和創(chuàng)意工具(如ChatGPT Images)。

      谷歌、Anthropic和xAI也各領(lǐng)風(fēng)騷:


      在年初看來宛如魔術(shù)的功能,如今已習(xí)以為常。

      中國開源AI崛起

      DeepSeek年度最大黑馬

      2025年,開源社區(qū)也熱鬧非凡。

      圍繞LLaMA、DeepSeek、Mistral以及各類大模型方案,出現(xiàn)了大量工程化工具鏈:從微調(diào)(fine-tuning)框架、推理加速、到本地部署一體化方案,門檻持續(xù)下降。

      中國開源模型崛起,Llama徹底出局。


      DeepSeek成為年度最大黑馬。DeepSeek-R1成為歷史上第一個(gè)通過同行評(píng)議的大模型,喜登Nature封面;創(chuàng)始人梁文鋒入選Nature年度10大人物。

      Mamba在初期備受關(guān)注后,逐漸淡出視野,在研究之外缺乏實(shí)際應(yīng)用。

      Reddit網(wǎng)友指出,雖然Mamba在理論上展現(xiàn)出潛力,但 Transformer 模型已在硬件和軟件層面深度優(yōu)化,使得用未經(jīng)驗(yàn)證的架構(gòu)重新訓(xùn)練大型模型在經(jīng)濟(jì)上難以證明其合理性,特別是當(dāng)結(jié)果與現(xiàn)有模型相當(dāng)或更差時(shí)。

      甚至Mamba的實(shí)際性能與優(yōu)化后的Transformer模型相當(dāng)或更差。

      成熟的Transformer軟件生態(tài)系統(tǒng)帶來了巨大的轉(zhuǎn)換成本,且Mamba的固定狀態(tài)內(nèi)存無法選擇性地檢索被忽略的 token。

      在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,Vision Transformer是否已取代CNN的問題仍存在爭議。

      Reddit討論顯示,Transformer在許多任務(wù)中越來越受青睞,并在大數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色,但CNN和混合架構(gòu)在小數(shù)據(jù)集、醫(yī)學(xué)影像和特定領(lǐng)域仍具競爭力。

      Reddit網(wǎng)友指出ConvNeXt是強(qiáng)有力的替代方案,Transformer需要更多內(nèi)存且難以處理可變圖像分辨率,數(shù)據(jù)集質(zhì)量比架構(gòu)選擇更重要。

      為未來做好準(zhǔn)備

      在過去一年中,記者Lee Chong Ming傾聽了超過50位科技領(lǐng)袖關(guān)于人工智能的深度討論。

      從執(zhí)掌萬億級(jí)企業(yè)的巨頭到押注AI未來的年輕創(chuàng)業(yè)者,他們的洞見揭示了AI如何重塑工作生態(tài)與未來走向。

      在董事會(huì)、行業(yè)峰會(huì)與播客訪談中,除了AI在加速,還有3大最常見的觀點(diǎn)。


      1. 善用AI,否則你可能被更懂AI的人取代

      英偉達(dá)CEO黃仁勛今年已多次強(qiáng)調(diào):

      每份工作都會(huì)受到影響,而且是立刻受到影響。這是毋庸置疑的。你不會(huì)被AI取代,但你可能會(huì)被更善于使用AI的人取代。

      其他科技領(lǐng)袖也呼應(yīng)這一觀點(diǎn),有人指出年輕員工可能更具優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗麄円蚜?xí)慣使用AI工具。

      OpenAI的奧特曼八月在YouTube節(jié)目「Huge Conversations」中表示,雖然AI將不可避免淘汰某些崗位,但大學(xué)畢業(yè)生更有能力適應(yīng)變化。

      如果我現(xiàn)在22歲剛畢業(yè),我會(huì)覺得自己是史上最幸運(yùn)的一代。


      奧特曼補(bǔ)充道,他更擔(dān)憂年長員工將如何適應(yīng)AI重塑的工作環(huán)境。

      「AI教母」、斯坦福大學(xué)教授李飛飛直言,相較于學(xué)位,掌握新工具的能力更重要。


      她認(rèn)為,抗拒AI是職業(yè)發(fā)展的致命傷。在她的初創(chuàng)公司W(wǎng)orld Labs中,她不會(huì)雇傭拒絕使用AI工具的工程師。

      這種轉(zhuǎn)變已在日常工作中顯現(xiàn)。

      2. 軟技能在AI時(shí)代更具價(jià)值

      科技領(lǐng)袖們達(dá)成的另一共識(shí)是:AI使軟技能變得更為重要

      五月,Salesforce首席未來官 Peter Schwartz告訴媒體:

      最重要的技能是同理心,是與人協(xié)作的能力,而非編程知識(shí)。 有家長問我孩子該學(xué)什么,是否該成為程序員?我說「學(xué)會(huì)如何與他人合作」。


      領(lǐng)英亞太區(qū)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Chua Pei Ying七月也表示,她觀察到:對(duì)資深員工和應(yīng)屆畢業(yè)生,溝通協(xié)作等軟技能都日益重要。

      隨著AI自動(dòng)化部分工作、使團(tuán)隊(duì)更精干,工作中的人性化部分開始愈發(fā)關(guān)鍵。

      3. 人類必須居于AI的核心地位

      許多領(lǐng)袖在AI加速發(fā)展中反復(fù)強(qiáng)調(diào)人類掌控的必要性。

      微軟AI負(fù)責(zé)人蘇萊曼表示,超人工智能必須支持而非壓制人類自主性。

      他在十一月表示,團(tuán)隊(duì)正「試圖構(gòu)建人道主義的超人工智能」,并警告比人類更聰明的系統(tǒng)將難以控制或與人類利益對(duì)齊。


      Anthropic CEO阿莫代直言AI被誤用的風(fēng)險(xiǎn)。

      在二月,他表示,先進(jìn)AI雖能降低知識(shí)工作門檻,但風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)同步增長。

      我們的負(fù)責(zé)任擴(kuò)展政策只關(guān)注三大風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域:AI自主性、以及化學(xué)、生物、放射性與核威脅。

      這涉及可能危及數(shù)百萬人生命的AI自主性嚴(yán)重濫用。

      被譽(yù)為「AI教父」的杰弗里·辛頓八月指出,當(dāng)AI系統(tǒng)超越人類智能時(shí),保護(hù)人類將成為核心挑戰(zhàn)。

      我們必須確保當(dāng)它們比我們更強(qiáng)大、更聰明時(shí),依然在乎人類。

      2025年AI雖未「顛覆一切」,但奠定基礎(chǔ)。

      Karpathy稱AI跨過「英語編程」門檻。

      未來,需關(guān)注人文超級(jí)智能,確保AI服務(wù)人類。無論你是從業(yè)者還是普通人,學(xué)習(xí)AI工具是關(guān)鍵。

      這一年,AI從炒作到現(xiàn)實(shí),提醒我們:技術(shù)是工具,智慧在人。

      參考資料:

      https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1px1agd/d_rmachinelearning_a_year_in_review/

      https://www.businessinsider.com/what-happened-in-ai-this-year-2025-12

      https://www.businessinsider.com/tech-leaders-ai-interview-podcast-conference-lessons-workforce-career-tips-2025-12

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      為什么男人每次偷情要開房,女人每次偷情都在車?yán)锬兀?>
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      <a href=思絮
      2026-04-28 10:25:11
      10年麻將館老板囗述:凡是愛打麻將的,沒有一個(gè)人日子是過得好的

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      小噎論事
      2026-04-24 17:15:21
      2026-04-29 07:04:49
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