AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI

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文章摘要

物理世界不存在魔法，AGI和超级智能的宏大叙事正在撞上一堵名为物理法则的墙。当前关于人工智能的讨论往往陷入抽象哲学误区，忽视了计算的物理实体性。这种思维盲点导致盲目乐观，而理性声音被淹没。必须回归基础，直面硬件、缩放定律和AI泡沫背后的物理现实。

计算严格遵循物理定律是不可逾越的前提。晶体管尺寸缩小虽提升局部计算能力，但信息搬运的能耗与延迟问题始终存在。缓存层级差异本质上由物理距离决定：缓存越大速度越慢，随着晶体管缩小，内存成本相对计算成本急剧上升。现代芯片设计中内存已占据主导地位，算力若无法匹配内存速度则毫无意义。Transformer架构的成功在于物理效率的极致优化，结合局部计算与全局信息池化，已接近物理极限。生物界的智力发展同样受能量代谢限制，人类大脑进化已触及物理边界，数字计算也面临类似天花板。

进步需要付出指数级代价的规律贯穿各领域。物理现实中资源调配存在拥堵效应，理念空间则受想法相关性制约。线性进步必须消耗指数级资源，这一规律在AI领域表现为：模型性能的线性增长需投入指数级算力和数据。理论物理学的发展困境印证了这一点，大型对撞机的巨额投入仅能排除错误理论而非获得突破。AI若持续依赖规模扩张，终将因成本失控而停滞。

硬件升级红利耗尽已成定局。GPU的有意义改进已于2018年见顶，后续优化仅能挖掘一次性特性。数据类型压缩存在物理极限，未来改进只能是不同维度的妥协。机架级优化虽能暂时缓解问题，但到2026-2027年其潜力也将耗尽。前沿实验室若无法突破硬件限制，其基础设施优势可能迅速转变为负担。小规模团队已证明通过软件优化可实现接近前沿性能，这对重资产模式构成挑战。

应用普及路径展现更大价值。中国不追求模型的绝对能力优势，而是注重低成本普及和实际生产力转化，这种务实哲学更具长远价值。与美国执着于”上帝模型”的路线相比，将AI转化为通用基础设施才能释放非线性经济效益。工业机器人发展表明，专用解决方案在受控环境中已足够高效，通用物理AGI既无必要也不经济。所谓超级智能的递归进化幻想，本质上忽略了资源约束的物理现实。未来属于能将AI深度融入经济毛细血管的实践者，而非追逐虚幻奇点的空想家。