摘要：放眼全球科技圈，AI无疑是最火的“炉灶”。巨头们砸钱几百亿几百亿地投，生怕掉队。

放眼全球科技圈，AI无疑是最火的“炉灶”。巨头们砸钱几百亿几百亿地投，生怕掉队。

很多人开始嘀咕：这阵仗，是不是又一个“互联网泡沫”要来了？

就在大家都在盯着“硬件”看泡沫的时候，Meta的首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆站出来，泼了一盆“精准”的冷水。

他直言：你们都看错地方了，真正的泡沫，不在这些硬件里，而在那个“幻想”里。

微软和OpenAI深度捆绑，谷歌、亚马逊也在疯狂“囤”芯片、建数据中心。

英伟达CEO黄仁勋更是公开表示，全球的计算基础设施规模必须大幅提升，才能满足AI的需求。

这看起来是不是很像“投机”？但杨立昆认为，这恰恰不是泡沫，而是实打实的“刚需”。

因为基于大语言模型（LLM）的技术，现在是真的能“干活”了。

手机里的智能助手、公司用的自动化客服、各种“一键生成”的内容工具……

这些应用正在爆炸式增长，它们全都需要消耗海量的计算能力。

这就像淘金热，英伟达们卖的不是“黄金梦”，而是实实在在的“铲子”和“牛仔裤”。

只要“淘金”的人（AI应用）还在，“铲子”（芯片和算力）的需求就是真实的。

所以在基础设施上的巨额投资，是建立在当前商业价值上的，这笔账算得清。

那么杨立昆说的“真泡沫”到底是什么？是AGI，通用人工智能。

AGI就是拥有与人类同等、甚至超越人类的智慧，能思考、能推理、能适应环境。

现在业界有一种非常乐观、甚至激进的论调：

只要不断地把现在的大语言模型（LLMs）做得更大、喂的数据更多；

总有一天，它会“量变引起质变”，突然“觉醒”，变成AGI。

杨立昆对这个想法，嗤之以鼻。他有个著名的论断：在常识推理和理解物理世界方面，目前最强的AI，连一只普通家猫都不如。

这话听着刺耳，但很清醒。一只小猫出生几周，它就能通过观察和互动，迅速理解“世界是怎么运转的”。

比如东西会掉下去、球滚到沙发下不会消失，它拥有强大的“世界模型”。

现在的大语言模型，是靠“吃”掉海量的文字来训练的，它擅长的是“预测下一个词”。

现在的LLM，本质上是一个“超级能言善辩的鹦鹉”。

它能模仿人类的语言逻辑，但它并不真正“理解”它在说什么。

你让它写一首关于“月亮”的诗，它能写得花团锦簇；但你问它“月亮和奶酪哪个更硬”，它可能就会卡壳，因为它没“啃”过月亮。

杨立昆强调，从LLM到AGI，中间缺的不是“数据量”，而是“科学突破”。

连人类智能（甚至动物智能）的根本原理都没搞清，怎么可能靠“堆料”就堆出一个AGI？

杨立KOM的这番话，其实是给火热的AI产业指出了两条路：

对创业公司，别做梦，先干活。他认为初创公司最该做的，是利用“现有”的AI技术，去解决“具体”的行业问题。

比如搞医疗影像分析、自动化客户服务、辅助编程……这些都是能立刻创造价值、能挣到钱的。

如果你一个初创公司，天天喊着要“实现AGI”，那基本就是在“画大饼”，这才是泡沫的重灾区。

对巨头们，工程和科学，两手都要抓。芯片巨头和云服务商在基础设施上的投入是合理的，因为这是“工程优化”，是满足当前应用的需求

但AGI是“科学挑战”，这就是为什么Meta等公司会采取更务实的策略，一边研发应用），一边养着基础研究团队。

这与OpenAI的萨姆·奥特曼形成了鲜明对比，后者曾被曝出试图寻求高达7万亿美元的巨额资金来“造AGI芯片”。

在杨立昆看来，这种在科学突破还没到来的情况下，就试图用“工程”去解决“科学”问题，风险极高。

来源：小张的任意门