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2025-08-20 0
8月17日,据华尔街见闻,OpenAI发布的GPT-5模型未能实现预期的革命性突破,导致市场对通往通用人工智能(AGI)的道路产生疑问。尽管如此,市场焦点正在转向如何利用现有技术创造更广泛的商业价值。GPT-5发布后,用户在社交媒体上分享了新模型的低级错误,资深用户对其性能和“个性”变化感到不满。这一事件引发了硅谷对于生成式AI技术进展是否已接近当前阶段极限的讨论,挑战了OpenAI的高估值基础,并促使外界重新审视AI技术的发展轨迹。

尽管技术前沿的讨论充满疑虑,资本市场和产业应用的热情并未消退。投资者似乎更看重AI在商业应用中的实际增长,而非对AGI的遥远承诺。这预示着AI竞赛的下半场将从模型能力的极限冲刺,转向更务实、更具成本效益的产品化落地。
GPT-5表现不及预期的背后,是支撑大型语言模型发展的核心逻辑——“规模定律”正逼近极限。过去五年,OpenAI和Anthropic等公司一直遵循一个简单公式:投入更多的数据和更强的算力,就能创造出更大、更好的模型。然而,这条路径正面临数据枯竭和算力的物理和经济限制两大制约。
加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell警告称,当前情况与1980年代的泡沫破裂有相似之处。然而,目前资本仍在涌入AI初创公司和基础设施项目,今年AI已占全球风险投资总额的33%。
竞赛的性质正在改变,AI公司正慢慢接受一个事实,即他们正在为产品构建基础设施。这一趋势也体现在企业战略上,OpenAI等公司已开始派遣“前线部署工程师”入驻客户公司,帮助其集成模型。许多投资者相信,当前这代模型中仍有巨大的价值尚未被挖掘。
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