摘要：你有没有发现，现在AI圈子里最火的词，不是“大模型”，而是“算不动了”？

你有没有发现，现在AI圈子里最火的词，不是“大模型”，而是“算不动了”？

我们以为只要堆更多数据、更大参数、更贵的GPU，AI就能越来越聪明。

可现实是，去年训练一个顶流模型花了六千五百万美金，结果它变聪明的速度，比五年前慢了两倍多。

钱砸下去，回报却像在水泥地上浇水——湿了一片，干得更快。

DeepMind的创始人去年悄悄说了一句话，没人当真：当数据量超过互联网的三倍，模型就不再进步了。

现在回头看，那不是预言，是讣告。

我们一直在用“模仿”代替“理解”，让AI背诵万亿句对话，却从没教它怎么在陌生房间里找灯开关。

你家扫地机器人撞了三年墙，终于学会绕开椅子，而GPT-5能写诗、编代码、哄你开心，却不知道“水烫”是什么感觉。

MIT和剑桥那帮人做了个实验，用松鼠的觅食逻辑训练AI，结果它在没见过的环境里，比所有大模型都快近一半找到目标。

松鼠不需要读完《动物百科全书》，它靠的是试错、记忆、身体反馈。

人类小时候摔过多少次跤，才学会走路？

AI呢？

它没摔过，它只是被喂了十亿张“摔倒”图片。

你有没有发现，现在连微软都在偷偷搞“Project Socrates”？

不是继续押注ChatGPT的下一代，而是搞物理模拟、具身智能——他们终于明白，光靠文本训练出来的AI，连“推门”这个动作都得靠人工标注。

企业花两百八十万一年，就为了人工纠正AI说“太阳绕地球转”，这哪是人工智能？

这是人工智障的豪华版。

最讽刺的是，斯坦福用fMRI扫描人脑，发现我们说话时，前额叶在动，而大模型的attention机制，像一群人在会议室里轮流喊口号，没人真正听懂。

人类用原理推理数学题，准确率92%；AI靠关键词匹配，58%。

你以为它在思考，其实它在猜词。

行业里有15%的顶尖研究者，已经悄悄转身了。

他们不跟风了，不发论文了，跑去研究神经符号系统、发育机器人，甚至去设计能自己长出“触觉”的芯片。

不是他们背叛了AI，是他们看透了：这条路，走不通。

英伟达的新芯片确实省电40%，但省的是电费，不是认知的代价。

我们还在用烧钱的方式，试图复制人类的智慧，却忘了人类智慧的根，不在数据里，在身体里，在失败里，在一次次跌倒后自己爬起来的那几秒。

你买个智能音箱，它能陪你聊星座、讲冷笑话，可当你问它“为什么我哭的时候，你不会递纸巾？

”——它只会说：“抱歉，我无法理解情绪。

”

我们以为在造神，其实是在给机器穿西装，教它背演讲稿。

可真正的智能，从不需要西装。

它需要的是，一个能摔跤的躯体，和一颗不怕输的心。

来源：小丁科技讲堂