科技大佬们，真的是一天都闲不住，语不惊人死不休。

马斯克又做出大胆预测：

到2025 年，AI可能比任何人类都聪明。到 2029 年，AI可能比所有人类加起来还要聪明。

早两天前，奥特曼也公开称：AGI将在5年内实现。

黄仁勋的观点与之不谋而合：AI会在5年内通过人类测试，未来10年算力将再提高100万倍。

谷歌机器人工程师Alex Irpan，修改了对AGI出现时间的预测：4年前，AGI在2035年出现的概率是10%；现在，到2025年，AGI就有10%的概率出现。

从OpenAI出走的Logan.GPT也认为：超级AI，将在10年内出现。

……

怎么感觉睡了一觉，这个世界就突然变得陌生了？

通用人工智能，虽然时常听人说起，但很多人压根还不知道这是啥，更多属于科幻名词的范畴。

结果就有人说，AGI要来了。甚至，更强的超级人工智能，也不远了……

问题是真有这么容易吗？

按照查特拉思所著《门槛》的观点，AI被分为三个等级：

1.弱人工智能（ANI），即迄今为止的AI，只能完成编程后的特定任务，在数学思维、逻辑、听说读写等基础认知功能，还没有达到人类水平。

2.通用人工智能（AGI），认知能力达到完美，基本可以模仿人类的全部行为，并具备自主从数据种学习、解决问题的能力。

3.超级人工智能（ASI），拥有自我意识并超越人类能力的智能体。

其中的差距有多大？

打个比方。

如果说现在的大模型是登上珠峰，那AGI的难度，相当于登月。

至于ASI，估摸得有冲出太阳系的能力。

也就是说，先驱者们前年才刚刚艰难爬上雪山，今年他们就说，再过5年就能飞到月亮上去，10年后就能飞出太阳系。

这怎么听，都觉得很扯淡。

实际上也确实是。

01 遥遥无期

按照正常的技术发展曲线，自然是不可能这么快就接近AGI的。

现在的大模型，是模仿人脑结构设计的，我们不妨以人脑的能耗做对比。

一个正常成年人的大脑功率，大约是25W。

只需要这么点能量，我们就能完成各种复杂的推理和思考。

而英伟达下一代B100芯片的单卡功率是1000W。而且想要投入更大的模型训练，一张卡肯定是不行，至少得成千上万集群。

这样看来，大模型与人脑，至少在能耗上，差距至少百万倍。

似乎没什么可比性？也许不。

将整个大模型与单个人脑直接对比，或许本来就是错误的。

现在的大模型，实际上是汇集全人类的所有知识，进行训练且分布式推理诞生的产物。

它与计算机不一样。

计算机我们称之为电脑，是因为单个PC对应的就是一个类人脑，它可以有无限多个。

而大模型所需要的庞大算力是集中的，不可能说像PC一样人手一个。

所以，我们应该比较功率的总和，而不是比较个体。

人类社会现存的一切知识，是某一个人思考的成果吗？并不是，是后来者站在先行者的肩膀上、全人类共同努力的成果。 

但这里也存在一个问题：以纯粹的能耗来看，我们对AGI的定义也是实时变动的。

人类全部历史的总人数，大约是1000亿。

那么AI达到AGI的标准，是与1000亿颗人脑的功率对比吗？也不是。

从定义上来说，AI只要超过此时此刻的全人类，就算是AGI。

也就是说，它对标的应该是此时此刻全人类的脑功率。

目前，地球总人口超过80亿，因为有很多还是幼儿，就算70亿。单颗大脑功率25W，那么人类大脑的总功率是1750亿W。

即便以后所有的大模型，都用B100芯片训练，想要达到全人类的标准，也需要1.75亿块B100。

当然，市场上不可能只有一个AI大模型，芯片也不可能一直不进步。为了方便计算，我们姑且将这两大因素对冲。

如果每1.5年增产100万块，那么至少需要25年，大模型的功率才能超过全部人类。（这里还忽略了人口增长）

以上说的只是功率。

AI的功率超过全人类，不一定代表算力也能超过全人类。

接下来看算力。

黄仁勋说：未来要将算力提升100万倍，来实现AGI。

假设他的说法成立。

目前，英伟达累计销售的A100-H100超过100万块，具体是多少算力不好算。

无妨，我们把起点拔高，就算现在大模型的算力是100万块B100。单块B100的算力是9.2Gbps，就算是10Gbps。

那么，现在算力的100万倍，就是100万×1000万Gbps=10万亿Gbps。

如果按照摩尔定律，每1.5年单卡性能翻倍，同时每1.5年增产100万块GPU。

那么，则至少需要42年，才能得到超过10万亿Gbps的累积算力。

当然，现在很多科技大佬都认为，摩尔定律已经到达物理极限，未来增速会有所放缓。

也就是说，如果没有革命性的突破，我们积累算力的时间可能还不止42年。

经过以上计算，我们知道，AI在功率和算力上超越全人类，理论上是可以实现的。

但实际上，有一个不得不面对的问题：能源。

如果能实现核聚变商用，人类拥有行星级别的无限能源，那现在的能源问题就不叫问题。

所以这里要设一个前提，即AGI实现之前，商用核聚变仍无法实现。

正好最近市场根据奥特曼和黄仁勋的只言片语，在炒新能源和储能，我们就从这说。

假设全部用清洁能源去供给AGI，其所需的功率是上文说的1750亿W。

以光伏为例，世纪发电量是标称功率的20%，且每天只有6小时满载。则所需的光伏功率为（1750亿W/20%）×4=3.5万亿W。

这样看来，其实并不算太离谱。

2023年全球光伏发电装机已经高达4440亿W，预计2024年将到达5740亿W。

假如以后每年都能新增1000亿W，那么30年后，仅仅全世界的光伏发电，就足以支撑AGI运转。

当然，能源不可能全部去供养AI，但再加上化石能源、风电、核电等等，在AI实现功率和算力达到AGI水准，也就是25-42年后，我们在能源供给上至少是跟得上的。

但5年内，那就不太可能。

即便在技术上实现突破，科技巨头们真的能在5年内实现功率和算力上达标AGI水准，能源增速在5年内根本就赶不上。

即便，奇迹出现。

02 技术奇点

奇迹，是真实存在的。

有个名词叫作奇异点，也叫奇点。

就是在某一个领域，必定存在，但无法理解、无法解释的这么一个东西。

比如在数学中，有无穷∞这么个符号。不管是无穷大还是无穷小，在数学理论中是存在的，他们都是奇异点。

但无穷大究竟有多大，谁也无法解释。

又比如在生物学里，42亿年前生命的诞生就是第一个奇异点，然后5.5亿年前寒武纪大爆发、3.3亿年前爬行动物出现、2亿年前哺乳类动物出现、390万年前南方古猿诞生，这些都是奇异点。

再小一点，电脑出现、互联网兴起、智能手机出现，都算是奇点。

它们为什么会出现，无法推测，但就是会出现。

很多人认为，AI或许就是新的奇点。

此时此刻，我们是不是就身处新的奇异时间点上呢？

2012年6月，谷歌大名鼎鼎的X-Lab成立“猫脸识别”项目，组建了10一个神经网络节点，让AI天天去看猫片。

但效果并不理想，粗糙的模型依然无法识别各品种的猫，连3岁小孩的智商都不如。

回望这段历史，到今天才十年出头，别说让AI去认猫，你想要什么猫，它都能给你画出来，甚至生成一段故事完整的猫猫视频。

实在是太快了。

此时此刻，各种open的、close的大模型百花齐放，简直就像突然进入寒武纪生物大爆发的时代。

但对此，技术业界的观点其实很朴素：包括GPT在内的所有模型，就是量变引起质变而已。

是因为这些年来不断有资金和人才投入其中，才终于填海成功。

我觉得这种观点是中肯的。

AI的确很有可能是奇点，但绝不是现在的弱人工智能，而是AGI出现的那一刻。

在AGI出现之前，我们依然处于量变积累的阶段。

这个积累的时间需要多久，没人知道，正如奇点的不可预测性一样。

谷歌技术总监雷·库兹韦尔属于比较乐观的一派，曾在《奇点临近》一书中极力证明技术进步的加速度也是指数型，并预测：技术奇点将出现在2045年。

这比我们上面计算的25-42年，要早一些。

其实，这才是我们想要的结果。

而不是短短5年后，突然给所有人来个刺激。

03 尾声

弄清楚AGI到底是什么，我们大概就能猜测到，它有多强大。

以及，普通人将陷入怎样的处境。

可以肯定的是，物质资料的生产与再生产，尤其是体力劳动的部分，根本就不再需要人类参与。 

这怎么可以呢。

当技术创新足够解放大批劳动力，但这些劳动力还没有得到合理安置的情况下，就草率投入应用，需要付出的代价，或许远远不是些许经济数据，就能衡量的。

因为，普通人失去的不止是生产力，更是购买力。

如果大企业生产出来的东西没人买，就相当于慢性自杀，社会陷入混沌。

这和游戏的生命周期非常类似。

经历过的玩家都明白，一款网游快要关服的节奏，首先是底层玩家大量流失、接着是中层玩家大量流失、接着是顶层玩家或流失或不再充值…

最后是每个区就只剩下那么几号人争来斗去。

再然后就没有然后了，剩下的人也争斗腻了渐渐不再上线，游戏彻底无救了，哪怕厂商各种营销都不行。

一个游戏之所以好玩，能让人玩得长久，规则一定得是围绕着庞大的基层玩家而制定与改动，人太少了中层与顶层玩家渐渐的也玩着没意思了。

现实世界，如果我们把它看作地球online，游戏策划是绝对不会愚蠢到突然更新，去逼死所有底层玩家。

即便所有技术、方案都准备就绪，也不能急着更新。

至少，要给大家一个适应期，也多开发一些新玩法，让平民玩家不至于在下个版本暴毙。

5年？太快了。

（来源：格隆汇app）