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人工智能的范式之争已步入白热化阶段

bystander
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加入时间: 2004/02/14
文章: 1346

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标题: 人工智能的范式之争已步入白热化阶段 (22 reads) 时间: 2026-1-01 周四, 上午8:40

作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

人工智能的范式之争已步入白热化阶段

一、人工智能竞赛中三种不同策略与愿景

当前全球AI竞赛呈现出三条截然不同的核心路径，它们分别由不同的哲学和资源禀赋驱动：

1. 中国的“锦标赛”模式：国家资本引导的“硬科技”汪洋大海

中国正复制其在电动汽车领域的成功模式，通过国家级风险投资引导基金（首期1000亿元人民币）及配套地方基金，试图在长达20年的时间里，撬动万亿社会资本。这是一种由国家精心设计的“饥饿游戏”：以巨量、长期的补贴，孵化成千上万家初创企业在AI、半导体等硬科技领域进行残酷竞争。

其优势在于，能将全球最大的人才库（占全球AI研究人员的50%）和最完整的工业生态系统，与国家的战略优先级强行对齐，目标是实现规模化、成本可控的创新突破。这是一种广度优先、以量变求质变的体系化打法。

2. 美国（以英伟达为代表）的“痛点补位”模式：巨头主导的精准并购

在全力追逐通用人工智能（AGI）的宏大训练模型之后，美国巨头们发现自己在高效推理（低延迟、低功耗的实际部署）这一关键环节存在短板。英伟达以约200亿美元的非独家授权协议“变相收购”推理先驱Groq，正是一种典型的防御性“补课”。

这反映出美国产业在追求理论巅峰时，对现实世界落地应用的忽视，而这一点恰恰是中国因高端芯片获取受限而被迫早早精通、并形成优势的领域。这是一种聚焦当前瓶颈、通过资本直接获取核心能力的精准打击策略。

孙正义（软银）的“终极瓶颈”模式：杠杆全押物理基础设施

孙正义的赌注最为集中和激进。他断言，物理算力（芯片、数据中心、能源）将是超级智能（ASI）发展的终极瓶颈，而非算法本身。因此，他让软银从多元化的风投模式，转向“全押”AI物理基础设施。

具体表现为：向OpenAI投入数百亿美元、主导5000亿美元的“星门”计划、收购数据中心巨头DigitalBridge，并以其皇冠资产Arm的估值为抵押进行巨额融资。这是一场以超高杠杆，赌注于在十年内建成超级智能所需的全部物理基座的豪赌。其风险与回报都达到了极致。

Grok/DeepSeek：

这三种路径，本质上是不同政治经济体制和资源禀赋下，对“如何赢得未来”这一命题的三种截然不同的解答，也预示了未来全球科技格局可能出现的分裂图景。

国家意志vs.市场巨头vs.个人愿景：中国的模式体现了国家资本主义的顶层设计和长期耐心，其力量在于调动资源的规模与决心。美国的反应展现了成熟资本市场和巨头企业的敏捷与纠错能力。而孙正义的赌局，则是个人意志与愿景资本化的极端体现，它依赖于单一领袖的判断和金融市场对其叙事（以及Arm估值）的持续信心。三者背后是三种不同的权力与信用来源。

“广撒网”与“挖深井”的风险博弈：中国的“锦标赛”模式风险相对分散，避免了将所有鸡蛋放在一个篮子里，具有系统韧性，但可能造成重复投资和资源浪费。孙正义的“挖深井”模式则相反，成败系于“物理基础设施是终极瓶颈”这一核心假设是否正确，以及他能否在现金耗尽前建成它。一旦技术路径突变或能源等次级瓶颈爆发，将面临崩塌风险。英伟达的补位策略，则是在既有领先优势下的“风险对冲”。

未来竞争将是体系对体系、愿景对愿景的混合战争：未来的AI霸权之争，将不仅仅是公司之间的技术竞争，更是 “国家长期资本 + 产业生态”体系，与“跨国巨头资本 + 顶尖技术”集群，以及“疯狂愿景家 + 全球金融市场”杠杆之间的多维混战。

中国赌的是体系耐力与规模效应，美国巨头赌的是技术制高点和资本整合速度，孙正义赌的是一个关于未来稀缺性的终极预见。

最终，谁将胜出可能不取决于单一策略的优劣，而在于哪种策略最准确地预判并掌握了超级智能时代真正的稀缺资源：是中国所依赖的规模化工程人才与国家耐心资本，是美国所擅长的基础创新与金融市场效率，还是孙正义所押注的、看似平凡却可能决定天花板的物理世界的钢铁、硅与电力。

这场竞赛的结果，将重塑全球经济、政治乃至文明发展的轨迹。我们正目睹的，是人类不同组织形态和思维模式，在通往未知智能巅峰的道路上，所进行的一场史诗级的社会实验。

二、世界模型在AI创新领域中异军突起

沙纳卡•安斯勒姆•佩雷拉（Shanaka Anslem Perera）在最发表的评论中指出，当前全球对以大语言模型（LLM）为核心的人工智能基础设施的巨额投资（预计到2028年达2.9万亿美元）可能面临严重的错配风险：其架构天生无法实现物理智能（Physical Intelligence），即理解、模拟并与三维物理世界互动的能力。

这一论断基于几个关键事实：

LLM的固有局限：OpenAI CEO萨姆•奥特曼（Sam Altman）承认其模型的“记忆”能力仍处早期阶段。LLM本质上是“序列预测器”，缺乏对物理世界持久、一致的内部表征（世界模型），无法进行物理模拟和基于状态的规划。

架构的根本差异：实现物理智能（如机器人、自动驾驶）需要世界模型。这种模型通过编码视频、传感器数据来学习时空动态，能模拟物理规律、保持对象持久性、进行反事实推理，是具身AI（Embodied AI）的基础。

2025年的行业拐点：理论已成为现实。谷歌DeepMind的Genie 3、英伟达的Cosmos、Meta的V-JEPA 2、由李飞飞创立的World Labs的Marble以及特斯拉FSD v14的“神经世界模拟器”等产品，均在2025年推出或取得突破。这些来自顶级公司的生产级系统，一致采用了世界模型路径，标志着行业共识的转变。

价值转移的预言：高达2.9万亿美元的AI基础设施投资（主要用于服务LLM的算力和数据中心）可能面临回报风险。而能够构建、应用世界模型，解决物理世界问题的企业（如英伟达、特斯拉、DeepMind及新兴的AMI Labs、World Labs等），将捕获由机器人、自动驾驶和智能制造驱动的、规模可能达15万亿美元的物理智能经济。

https://garymarcus.substack.com/p/the-ai-bubble-is-all-over-now-baby

Grok/DeepSeek：

佩雷拉犀利地指出了当前AI热潮中一个至关重要却常被忽视的战略分歧：“数字智能”与“物理智能”的技术路径与基础设施需求存在本质不同。

戳破了“缩放定律”的万能幻觉：文章有力地挑战了“只需扩大LLM规模就能通向通用人工智能（AGI）”的流行叙事。它指出，将人类所有文本数据投入LLM，也无法让其学会如何抓取一个杯子，因为这项任务需要的是对力学、三维空间和持续状态的模拟能力，而非文本描述能力。这为盲目追逐LLM参数规模和算力投入的投资敲响了警钟。

揭示了投资错配的潜在风险：当前资本疯狂涌入GPU和数据中心，本质上是为LLM范式“铺路”。但如果AGI或最大经济价值的关键钥匙是“世界模型”而非“更大的语言模型”，那么这些巨额投资可能无法直接转化为下一代（具身）AI的核心竞争力，形成巨大的“具身化鸿沟”。

反映了AI技术路线的分野与共识：顶尖AI机构（DeepMind、Meta的LeCun团队、李飞飞团队）和前沿应用公司（特斯拉、英伟达）已用实际行动“投票”，将重心转向世界模型。这不仅是技术竞争，更是关于AGI实现路径的哲学分歧。Yann LeCun离开Meta独立创业，全力押注世界模型，堪称这一分野的标志性事件。

结论：投资者、企业和观察者有必要超越对“参数规模”和“对话能力”的迷恋，去关注AI更为本质的挑战：如何让机器理解我们生存的物理世界。2025年诸多世界模型产品的涌现，可能标志着AI发展的关键转折——从“精通语言的数字大脑”向“拥有常识的物理实体”演进的开端。这场竞赛的赢家，很可能不是当前最会聊天的AI，而是最懂这个世界的AI。

比佩雷拉更早提出质疑的加里•马库斯（Gary Marcus），自2019年以来便反复强调这一核心批评：

以大型语言模型（LLM）为核心的人工智能热潮已经结束，其根本原因在于LLM的架构性缺陷——缺乏世界模型——导致其无法实现真正的可靠性。而缺乏可靠性，其商业价值和经济回报就将受到根本性限制。

技术本质：LLM只是基于统计关联的“序列预测器”，并非理解世界的“认知体”。它们没有关于物理、因果、空间和时间的内部模型，因此其输出本质上不可靠，幻觉、不一致和推理失败是固有缺陷，而非可修复的“漏洞”。

缩放定律的幻象：投入万亿级别的资金进行模型缩放（扩大参数和数据），并未能解决这些根本问题。模型变大变流畅了，但“理解”和“可靠”的盲点依然存在。

经济逻辑的崩塌：最初人们幻想LLM能驱动无数高价值应用（如全自动代理、科学发现）。但因其固有的不可靠性，这些幻想中的用例大部分无法实现，导致巨额基础设施投资（如GPU、数据中心）难以获得与之匹配的商业回报。

结论：当业界和资本充分认识到LLM的能力边界（即只能胜任对可靠性要求不高的数字辅助任务，而无法担纲需要稳健性的核心任务）时，整个围绕LLM的过度投资和估值泡沫将开始“瓦解”。

Grok/DeepSeek：

从技术批判到经济预言：马库斯将“缺乏世界模型”这一技术特性，直接与“无法实现可靠性”和“经济回报有限”挂钩，完成了一个清晰的逻辑链条：架构缺陷 → 能力天花板 → 商业价值天花板 → 投资泡沫。这比单纯的技术争论更具冲击力，直指当前AI狂热背后的资本逻辑软肋。

“泡沫论”的底气与时机：马库斯从LLM兴起之初（甚至在ChatGPT爆火前）就坚持这一批判，这使他在2025年底——当OpenAI CEO承认记忆能力原始、各大厂纷纷推出世界模型产品、天量投资与有限盈利形成反差时——的论断显得尤为有力。

马库斯指出了“皇帝的新衣”：行业曾将LLM的缺陷宣传为“过渡性问题”，但现在越来越多人看清这是“设计上的固有局限”。但其立场并非全盘否定，而是重新定位：

马库斯承认LLM将继续存在并发挥作用，但其角色将更像是强大的“数字助理”或“创意协作者”，适用于文本生成、代码辅助、信息检索摘要等容错率较高的场景。但它们不会是人们一度期待的、能完全信赖并自主处理复杂现实任务的“通用智能体”（AGI）。

与行业动态的相互印证：他的观点与2025年的行业动态高度契合：

技术路线分流：如Meta的杨立昆（Yann LeCun）转投世界模型创业，DeepMind、特斯拉等押注具身智能，证明了顶尖研究者用行动对“纯缩放LLM路径”投下了不信任票。

资本反思初现：当奥特曼都公开承认关键短板时，原先被“缩放叙事”催眠的资本方必然会重新审视投资逻辑和估值模型，这可能引发资本从“通用LLM基础设施”向“专用世界模型/具身AI应用”的转移。

结论：马库斯的评论像一剂清醒剂。他不仅仅是LLM的批评者，更是AI发展路径的纠偏者。他的核心贡献在于，持续强调了AI发展的基本原则：真正的智能（尤其是能产生巨大经济价值的智能）必须建立在对外部世界稳健、持续的模型之上。

当前以LLM为中心的范式，因其在架构上回避了这一核心挑战，其发展终将触及天花板。他的预言——“这一切将开始瓦解”——或许不是指LLM技术的消亡，而是指围绕LLM的无限估值幻想和普世应用叙事的终结，以及AI产业重心向更扎实、更“接地气”的技术路径（世界模型、神经符号结合等）的历史性转向。

三、全球AI发展进入范式临界点的多重博弈

Qwen的综合分析：

1. “数字智能”与“物理智能”的范式分野

当前AI正经历从“文本为中心”向“世界为中心”的深刻转向。以大语言模型（LLM）为代表的数字智能，擅长在已有文本中重组信息、生成流畅内容，但因其缺乏对物理世界的状态建模能力，本质上是“无根之木”——它能重排水渠，却找不到水源。

与之相对，世界模型驱动的物理智能，通过视频、传感器等一手经验学习空间、时间与因果规律，目标是构建可模拟、可干预、可反事实推理的内部世界表征。这不仅关乎技术路径差异，更决定了AI能否真正进入制造业、交通、医疗等高价值、低容错的实体经济场景。简言之：前者优化信息流，后者重构物质流。

这一分野揭示了当前2.9万亿美元AI投资潜在错配的根源——为语言模型建造的“高速公路”，未必能通行通往具身智能的“重型卡车”。正如马库斯所言：LLM不能“创造水源”，只能“重排水渠”；而世界模型的目标，是理解水源如何从地质构造中生成。

2. 中美日三大战略路径的互补与张力

中国以国家主导的“锦标赛”模式，强调生态冗余与工程迭代，在机器人部署与场景数据积累上独具优势，但若算法范式滞后，规模反成包袱；美国巨头如英伟达，则展现出强大适应力，从补强推理（Groq）到自研世界模型（Cosmos），正系统性向物理AI迁移；而孙正义的“全押基建”战略虽气势恢宏，却隐含根本性误判风险——它假设算力始终是瓶颈，却忽略了世界模型可能带来“以巧破力”的范式跃迁。

三者表面竞合，实则暗含对“稀缺性本质”的不同判断：是人、是算力，还是对世界的真实理解？

路径选择背后是制度逻辑的投射——中国信“体系耐力”，美国信“市场纠偏”，孙正义信“个人远见”。英伟达通过收购Groq、开发Cosmos，实质是适应范式迁移；而孙正义“全押GPU + 数据中心”，本质是赌范式不迁移——这使他成为LLM泡沫最后的“接盘杠杆者”。但历史从不奖励最宏大的叙事，只青睐最契合现实的模型。

3. 2026年：泡沫“瓦解”的导火索已就位

结合马库斯文章与行业动态，瓦解并非突发崩盘，而是三重信心坍塌的共振：

3.1 技术信心崩塌

- OpenAI CEO亲口承认“记忆原始”＝承认LLM无状态建模能力；

- Tesla FSD v14弃用纯端到端LLM路线，转向“神经世界模拟器”＝工程实践否定LLM万能论。

3.2 资本信心转向

- 2025年全球AI融资中，具身AI/世界模型初创公司融资增速首超纯LLM公司（CB Insights数据）；

- 软银Arm估值若因AI叙事受质疑而回调，将触发其债务链条重估（马库斯所指“杠杆风险”）。

3.3 监管与社会信心反噬

- 欧盟AI法案将“不可靠生成系统”列为高风险 → 限制LLM在医疗、司法等关键领域部署；

- 中国《生成式AI服务深度合成管理规定》强化“内容可追溯”，变相抬高LLM商用合规成本。

2026年不是“LLM死亡之年”，而是LLM从“AGI候选者”降级为“高级生产力工具” 的元年。正如马库斯预言：LLMs不会消失，只是退居为“世界模型”的语言接口层（如：世界模型规划动作 → LLM生成执行指令说明）。

4. 2026年：泡沫退潮的三重信号

LLM泡沫的瓦解并非暴跌，而是一场“信心的慢性失血”：技术上，连OpenAI CEO都承认记忆与状态建模仍处原始阶段，等于官方认证其结构性缺陷；资本上，世界模型初创融资增速已反超纯LLM公司，风向悄然转变；社会层面，全球监管正将“不可靠生成”列为高风险，堵住LLM通往核心领域的入口。

正如马库斯所引邓布利多式隐喻：“魔法不能无中生有。”AI再强，也只是重组已有信息；它放大输入，却不创造本体。当世界意识到这一点——当人们看清罗马水渠再美也造不出泉水——估值叙事便从“无限可能”回归“有限工具”。

马库斯的深刻性在于将技术批判升维至经济哲学：没有世界模型 → 没有可靠性 → 没有高价值应用 → 没有可持续回报。这条逻辑链，才是刺破泡沫的“银子弹”。

结语：回到马库斯的隐喻——魔法不能造水，但能挖渠引泉。

LLM是精美的文字水渠，能将已有知识之水导向新田；世界模型是地质勘探图+钻井技术，能发现新水源、理解水循环；而真正的文明跃升，取决于：谁先找到永不枯竭的地下含水层——即那个能持续与物理世界交互、学习、适应的“具身通用智能”雏形。

2026，引渠工程已近饱和，真正的掘井大战，刚刚开始。

中国若能将“锦标赛”模式从“烧钱卷模型”转向“烧数据卷具身闭环”，即以国家引导基金重点扶持 “垂直场景数据 →世界模型训练 → 机器人部署 → 反馈强化” 的飞轮（如：港口物流、光伏巡检、手术辅助），则有望在物理智能时代实现“换道超车”。

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作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

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