【新智元导读】通往AGI的路上，只靠「大」已经不够了，我们正站在寻找「下一把钥匙」的十字路口。

　　2. 要搞定AGI/ASI，还需要更多的研究突破（「持续学习」和「样本效率」就是研究人员常提的两个例子）；

　　Ilya表示，科学家们曾发现，一个因为脑损伤失去情绪能力的人，智力没变、语言没变、逻辑没变，却变得极其不会做决定。

　　这让我们不得不重新思考：人类与生俱来的情绪，在多大程度上是在帮我们成为一个在世界中「能正常运作的智能体」？

　　再来看今天的AI，虽有类得价值函数的训练方式，比如模型打分器，但比较脆弱、粗糙，还不是内置的。

　　此外，他还提到了当前技术路线后劲不足——模型虽持续改进，但无法实现AGI，我们至今尚未掌握构建真正可行的系统架构的方法。

　　他坚信AI进步的步伐并未放缓，Scaling仍在持续。同时，他也提到通往AGI道路上的动力源泉永远是创新。

　　在Koray眼中，Gemini3不仅仅是一个模型架构，更像一种开放式的探索，需要持续地寻求新架构、新想法、新方式。

　　在没有进一步突破的前提下，仅凭当前的AI技术范式，也足以对既有的经济结构与社会秩序造成深远冲击。

　　据微软、Alphabet、Meta、亚马逊表示，它们2025年的资本支出总额将达到约3700亿美元，并预计这一数字在2026年还将继续攀升。

　　哈佛大学经济学家Jason Furman估计，2025年上半年，数据中心和软件处理技术的投资几乎贡献了美国全部的GDP增长小火箭电信转发服务器。

　　正如此前互联网泡沫破裂后，很多公司都死得很惨，但光纤留下了，服务器留下了，互联网真的改变了世界。

　　换句话说，就像修铁路。疯狂投资时期，可能因为铺了太多铁轨，很多铁路公司破产了。但铁路网最终建成了，它确实开启了工业时代。

　　最近，MIT与橡树岭国家实验室合作开发的「Iceberg Index」（冰山指数）模拟工具指出：AI目前已具备取代美国11.7%劳动力的能力。

　　Anthropic CEO Dario Amodei是最激进的「吹哨人」，他警告说，未来5年内50%的入门级白领工作可能会消失。

　　他认为，取代你的不是AI，而是「会用AI的人」。公司用了AI效率提高，会赚更多钱，然后雇更多人来干新项目。