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Nature重磅:智能的尽头是算力!谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」

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新智元报道

编辑:倾倾

【新智元导读】芯片速度触顶,AI却在疯狂跃迁。摩尔定律不管用了!Nature最新文章给出一个颠覆直觉的解释:智能的增长不靠芯片,而是结构被重新组织,更多单元被接入同一套协作网络。

过去几十年,摩尔定律像是科技圈的默认规律:芯片越快,智能就会变得越强。

可到了2020年,一个尴尬的事实出现了——频率涨不动了,制程逼近极限,芯片再难有长进。

按照摩尔定律,AI也应该停滞不前,但事实恰恰相反——智能在这几年疯狂升级,大模型迭代日新月异。

这与速度无关,也无法用摩尔定律解释。

于是问题变得尖锐起来:当计算速度不再变快,智能为什么还能继续进化?

Nature最近发布的文章给出了一个全新的视角:智能的增长,从来不是靠「加速」,而是靠「结构合并与协作」。

生命如此,AI也是如此。

智能的核心:是预测,更是协作

Nature的文章,先讲了一个非常基础但关键的事实: 生物的智能,本质是预测。

从捕猎到躲避,从争夺资源到维持关系,所有行动都是在根据环境和他者做未来判断。

鲸鱼的捕猎行为是群体共享智慧的产物

智能的提升,就是预测能力的提升。

更重要的是,提升智能的方式并不是「让单个大脑变快」,而是「让更多单元一起参与预测」。

这正是大型社会性物种的规律:个体并没有远超其他人的强,但群体通过分工、并行处理信息,能形成远超个体上限的「集体智能」。

如果把「预测」和「并行协作」视为智能的核心,那么现代AI的发展路径就很好理解。

过去十年里,大模型的跃迁不是因为单个芯片变快,而是因为算力被并行、扩展、集结,这和自然界的智能扩大方式几乎一模一样。

模型靠规模提升预测能力;数据中心靠多节点协作完成超出单机可能性的任务;不同模块、不同代理之间的配合,开始出现类似「群体级智能」的行为。

Nature把这种模式称为一种「技术版的共生生成」。

正因如此,AI的崛起并不反常,它遵循着智能自身的历史节奏。

摩尔定律失效,AI开始「生命式进化」

二十年前,所有人都默认了同一条路径:芯片更快→计算更强→智能随之上升。

如果用摩尔定律来理解,那么AI的能力本应该随之停住,可真正的分水岭正是速度停下来的那几年

深度模型开始展现涌现行为,推理能力抬升,语言模型突然能处理远超预期的复杂任务。

智能显然不依赖传统意义上的「加速」,它找到了一条新的上升路径。

这也是为什么Ilya Sutskever会在访谈里说:

过去几年里最让研究者震惊的不是更快的芯片,而是在相同速度下,通过规模扩张出现的「新能力」。

他把这种现象称为「由规模触发的智能」,认为许多我们以为需要新理论的能力,其实是在规模足够大时自动涌现的。

过去十多年里,计算架构发生了彻底的转向:速度不再增长,但核心数量在不断扩张,显卡、集群、数据中心被设计成天生适合并行。

神经网络在这样的结构里就像回到了自己的「母语环境」,它需要的不是一枝独秀,而是团结协作,共同进步。

Ilya在访谈中也提到过类似观察。现代神经网络真正依赖的并不是某种神奇的单点能力,而是大量简单计算单元的同步工作。

他用一句很直白的话形容这一点:

智能出现在结构规模的变化中,而不是硬件本身。

这种结果与生命的演化方式高度相似:细胞合成组织、个体组成群体、群体形成社会,每一层的能力都是「规模化协作」的产物。

今天的AI也是这样发展的。它的力量来自无数微小计算单元组成的整体,而不是任何一个部分的极限。

智能的本质,从单一加速,变成了结构的扩展与协同。

速度停住的那一刻,不是尽头,而是起点。

智能的下一步,不只属于某个主体

当计算以并行的方式被重组后,智能开始呈现出一种新的形态。

不是某个部位变得更强,而是整个系统都能获得更高级的能力。

这正是文章里最耐人寻味的地方。

智能不是突然出现的,更像是在原本的链条上加了一段新的结构。

人类的优势从来不靠单个个体,而靠足够多的人被编织进统一的协作网络。

科研、工业、能源系统、知识体系,这些复杂结构共同构成了属于「技术社会」的巨大预测与决策能力。

人类与机器之间存在着相互依存的技术共生关系。

而现在,AI正在成为这个认知体的最新一层。

它不是取代人类,而是与人类一起,形成一个更加紧密的互相依赖系统。

人类提供目标与世界模型,机器提供规模化预测和执行能力,两者不断在同一个循环里调整、修正、共振。

Ilya在访谈里也谈到过这个方向,他认为未来的智能更像一种「分布式心智」。

它不会具体落在某个模型或某个主体身上,而是通过不断扩展的协作网络形成。

这种结构既包括人类,也包括机器,是一种更高层级的共同体。

当这种连接持续扩展,智能的结构会继续变深,不断向外生长。

不论基础材料是碳基还是硅基,它们都被组织进同一个计算体系里。

如果把眼光再放远一些,会发现一个更清晰的趋势:智能的未来可能不是「谁赢过谁」、「谁替代谁」,而是像演化史的一次延伸。

这样看来,AI不是外来的事物,而是智能继续向上生长时,顺理成章出现的下一段。

它和人类一起,构成了一个更大的整体,而这个整体才刚刚开始学会如何行动。

把目光从芯片移开,会发现智能的增长一直沿着同一条脉络。

结构被重新组织,更多节点被接入,同一个系统因此获得了更高层级的能力。

AI的出现并不是意外,而是这条脉络向前延伸的必然结果。

它和人类、技术社会一起,被编进了同一套协作网络里。

智能并没有突然加速,只是开始以更大的尺度继续生长。

参考资料:

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03857-0?utm_source=x

https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2

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