北京
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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