奥特曼爆冷改口: AGI没用? MIT预测2028年降临, 50%概率
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【导读】我们越来越接近AGI——至少看起来是这样。时间表从50年压缩到5年，更有大佬预测2026、2028年。可与此同时，AI在ARC测试的得分却是0%，在人类基本能力上依然像个新手。我们是不是太早以为，它已经准备好了？
算力膨胀、模型堆叠，提示词像燃料一样被反复输入。
AI的脚步没有停下，反而越来越快。
有人预言，AGI遥遥无期，至少要等上半个世纪。
可现在，一些关键节点被提前。
这条路，曾被说太远；可谁也没想到，它会走得这么急。
奥特曼最新观点：AGI这一词没啥意义了
十年缩成五年，AGI预言大幅提前
正如MIT Technology Review Insights刚刚发布的一篇名为「The road to artificial general intelligence」所指出的。
我们对AGI的预判，正在经历一次肉眼可见的加速。
从GPT-3发布时的「50年才能实现」，到如今的「5年内可见雏形」，时间提前了数十年。
对AGI未来的预测
Anthropic联合创始人Dario Amodei提出了一个更实际、更新的表述：「Powerful AI」。
这是一种具备诺奖级智能，能够跨文本、语音与物理环境灵活切换，还能自主设定目标并完成推理执行的模型。
而他对其判断是——最早2026年，它就可能出现。
奥特曼则认为，具备AGI特征的系统「已经初露端倪」，其潜力或将带来堪比电力与互联网的社会变革。
从更宏观的数据看，预测的时间线也在明显前移。
多位预测显示，到2028年，AI实现多个AGI里程碑的概率至少为50%。
到2027年，机器在无人辅助下超越人类完成一切任务的概率约为10%，到2047年可能上升至50%。
这条被认为还需「半个世纪」的路，如今正在被重写。
超能力与短板并存，AI的八宗缺陷
今天的AI，像是一个成绩优异的天才学生。
它能背书，能考试，甚至能在高难度的专业任务中胜出。
可一旦离开考场，它就像丢了魂。
图像识别时，它会把香蕉认成吐司；做导航，它可能直冲墙上；让它接住一杯水、剪断一根线，十有八九会手忙脚乱。
这些不是笑话，而是现实。
AGI真正需要的，不只是逻辑和语言生成的能力，更需要的是「人类默认技能」。
McKinsey曾总结过AGI在模仿人类智能上的8项核心缺陷，它们几乎覆盖了我们与智能体互动的每一个维度：
1. 视觉感知：对颜色和图像变化反应迟钝，容易混淆，缺乏真正的视觉一致性；
2. 音频感知：难以处理声音的空间位置、细节特征，无法识别语调和情绪；
3. 精细动作：无法完成复杂的精细动作，比如穿针引线、外科手术；
4. 自然语言处理：只能理解句法，不理解含义，面对语境和暗示经常「跑偏」；
5. 问题解决：只能应对被定义好的问题，面对新任务几乎无从下手；
6. 导航能力：在动态现实中难以自主规划路线，无法适应环境变化；
7. 创造力：无法提出真正的新问题，也无法优化和改写自己的逻辑结构；
8. 社会与情绪理解：看不懂脸上的情绪、听不出语气的变化，更不会真正共情。
强大，但失衡；聪明，却迟钝。
这就是今天的AI——它站在我们面前，却还隔着一层看不见的玻璃。
既要跑得快，还要会协同，AI背后的算力战
AGI不是靠一颗更大的芯片叠出来的，它需要一整套进化中的计算体系从硬件到底层软件。
从数据中心的能源结构到移动设备的资源调度，层层协同，彼此唤醒。
这场战争，已经悄悄打响。
在进入深度学习时代后，AI的计算需求增速从21个月翻倍骤降到5.7个月翻倍，模型体积膨胀百倍，训练成本指数上升。
AI计算需求增长曲线
一些预测甚至认为，未来某些AGI训练任务的算力消耗可能超过一个国家的GDP。
这不仅是硬件的拉锯战，更是架构的重写。
为了适应大规模推理和实时响应的需求，AI系统正全面转向异构计算路径：CPU、GPU、NPU、TPU各司其职，把最合适的算力分配给最合适的任务。
而让这支多芯片协同作战的，是隐藏在系统底层的软件工具和软件框架。
通用AI的计算栈结构
它们负责管理、协调和调度任务，帮助开发者在不重写代码的前提下调用不同硬件、跨平台部署，优化性能同时降低能耗。
但即便如此，想靠现在这套算力栈直接堆出AGI，依旧不现实。
MIT报告指出，真正的问题不只是算得不够快，而是结构不够对。
就像Transformer曾引爆了生成式AI一样，AGI可能也需要一次架构革命。
不是再卷一个更大的LLM，而是去发明一种认知骨架，让模型像人类一样，可以在新环境中学会思考、适应、转移技能、优化自己。
而这也许正是当下最大的悖论——
我们需要更强的计算系统去支撑AGI的形成，却又需要彻底重构智能的底座，来突破单纯堆算力的天花板。
智力的真正考题，AI在ARC测试里惨败
François Chollet，也是ARC智力测试的发起人，提出了一个更苛刻的标准：
「真正的智能，是能把你已知的知识重新组合，去解决全新的问题」。
为了验证这一点，他设计了ARC-AGC的测试。
和传统测试不同，每一道题都是从未出现过的新任务。
考察的是真正的人类式推理——抽象能力、迁移能力、类比能力。
结果出人意料，纯大语言模型的得分是0%。
即便是经过额外推理优化的系统，也只拿到了个位数的成绩。
而人类，几乎能全部做对。
Chollet直白地说：
「这说明目前最强的AI模型，根本不具备灵活重组知识的能力。它们只是记忆力好，但不会真的想」。
这场测试暴露出的，不是参数不够、训练不够，而是根本方向错了。
它不是缺少力量，而是不具备「思考结构」本身。
不是更强，而是更广，AGI的最终拼图
通往AGI的路径，从来就不只一条。
但越来越多的证据开始指向同一个结论：
AGI可能不是某一个技术点的突破，而是一整套异构系统的协同崛起。
它需要更灵活的硬件结构——用对芯片，做对事，CPU、GPU、TPU、NPU各司其职。
它需要更聪明的调度框架，让这些异构芯片动态配合，不浪费一点算力。
它需要新的架构，像Transformer之于GPT，引发一次认知方式的跳跃。
它甚至需要重新建构「智能」本身。
也许通向AGI的，不是某种「更强模型」的出现，而是一次技术的集体转向。
正如MIT报告中所说：
「我们在追寻更聪明机器的过程中，可能也会第一次真正理解聪明意味着什么」
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台华新材（603055）：公司及相关人员收到浙江证监局警示函台华新材（维权）（603055）9月12日发布公告，公司于近日收到中国证券监督管理委员会浙江监管局（简称“浙江证监局”）出具的《关于对浙江台华新材料集团股份有限公司及相关人员采取出具警示函措施的决定》（行政监管措施决定书[2025]196号）
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