Google尚未实现AGI，它的前员工号称搞定了

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（来源：DeepTech深科技）

2025 年 12 月的第二周，一则颇为吸睛的消息从东京传出：一家名为 Integral AI 的初创公司宣布，他们已经成功测试出“世界上第一个具备 AGI 能力的模型”。AGI，即 Artificial General Intelligence（通用人工智能），向来被视为 AI 领域的终极圣杯。

OpenAI、DeepMind、Anthropic 等行业巨头都把它写进使命宣言，却从未有人敢真正声称已达成。而现在, 一家融资总额不过 470 万美元的小公司，直接跳过了前奏，宣布他们站在了人类文明的新篇章起点。

图丨相关公告（来源：Integral AI）

只不过，其实只要稍微仔细一看，就知道这个所谓的 AGI 水分有多大了。

按照 Integral AI 的说法，真正的 AGI 必须满足三个核心标准：第一是自主技能学习，系统必须能在全新领域中自行习得技能，不依赖预先标注的数据集或人工干预；第二是安全且可靠的掌握能力，学习过程中不能出现灾难性风险或意外副作用；第三是能效比，学习某项技能所消耗的能量应与人类学习同一技能大致相当。

公司表示，工程团队正是以这三条原则作为研发基准，最终打造出了这个“划时代”的系统。

在新闻稿中，他们进一步强调该系统的架构“镜像了人类大脑新皮层的多层结构”，具备构建内部表征、规划行动并在真实物理环境中执行的能力。

更具体地说，Integral AI 把整个体系拆分为“Universal Simulators”（通用模拟器）与“Universal Operators”（通用操作器）两大部分：前者通过视觉、语言、音频以及各类物理传感器等多模态输入，递归压缩与组织感知数据，构建带有层级结构的世界模型；后者则在这些抽象之上进行高层规划，将任务拆解为目标和子目标，只在必要时下钻到细节层面，以此减少推理成本。

公告中还宣称，通用操作器不仅能够调用现有数字 API 或机器人系统完成任务，还可以在现有工具不足时“自行设计并构建新工具”，并通过所谓的 active learning 机制，为自己制定实验计划、主动填补知识空白。

Integral AI 甚至给这套体系配上了一整套类互联网式的基础设施叙事：底层是名为 Genesis 的后端平台，为通用操作器在数字世界和物理世界中执行规划、行动和学习提供运行环境；上层则是 Stream 这样的前端界面，被描述为“能够动态适配人类需求、放大人类能动性”的交互层。按公司的说法，这些组件共同构成了一个“可扩展至超级智能”的文明级 AGI 基础设施。

听上去都相当宏大，但也正是在这里，我们可以发现 Integral AI 的 AGI 定义几乎与 AI 研究界主流认识完全脱节。

OpenAI 在章程中将 AGI 定义为“在大多数具有经济价值的工作中超越人类表现的高度自主系统”；Google DeepMind 在 2023 年论文《Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI》中强调“跨任务的通用学习能力”和对人类认知功能的全面覆盖。

Anthropic CEO Dario Amodei 今年初在达沃斯论坛上预测，两到三年内将出现“在几乎所有事情上超越人类”的模型。这些定义各有争议，但至少都指向一个共同点：AGI 应当能在广泛领域中展现出人类级别或超越人类的普适认知能力，而不是只在受控环境里完成若干特定任务。

相比之下，Integral AI 提出的三条准则刻意回避了“通用性”这个关键议题。自主学习、安全性、能效，这些确实都是不错的工程目标，但更像是“一个性能良好的强化学习系统应该具备的特征”，而不是 AGI 的充分条件。好比你替奥运短跑冠军下定义：跑得快、不受伤、不喘气。这些条件当然都很好，但你漏掉了最关键的一条：你得跑赢所有其他人。

更让人存疑的是，Integral AI 目前并没有释出任何同行评审论文，也未开放模型供外部验证。他们所展示的，只有一系列高度受控的技术演示，其中包括：

一个机器人实验，据称机械臂可以在复杂真实环境中“完全自主”学习新技能（甚至这个实验还没有视频演示）；

Sokoban 推箱子游戏，展示系统如何在极短时间内达到“专业玩家”级别解题效率；

从二维关卡扩展到三维空间的“3D AGI 演示”，模型在简化的 2D/3D 环境中学会导航、记忆、空间推理与决策，被公司描述为未来构建“完整世界模型”的基础；

以及一个“识别笑容”的例子：模型先看嘴角，再看眼睛，以判断笑容真假，声称这是“更高层规划效率”的体现。

就这些 demo 而言，恐怕很难支撑“世界第一 AGI”的断言。无论是推箱子、导航任务，还是表情识别，这些都属于学界在过去十多年里已经反复研究、并拥有成熟 benchmark 的问题；而 Integral AI 提供的展示既缺乏透明度，也没有基准对比，甚至连重复实验的条件都未公开。

难怪未来学媒体 Near Future 直言，这是“一份没人看到任何实证内容的公告”，质疑它究竟是真突破，还是一次包装精美（其实也不是很精美）的营销操作。

那这家公司到底是什么来路？

Integral AI 的创始人兼 CEO 是 42 岁的 Jad Tarifi，2012 年他博士毕业后加入 Google，工作近十年，据说其间创建并领导了 Google 首个生成式 AI 团队。2020 年，他说服上司将自己调至 Google 东京办公室，之后于 2021 年离职，在日本创办 Integral AI。另一位联合创始人 Nima Asgharbeygi 也来自 Google AI 团队。

图丨 Jad Tarifi（来源：Jad Tarifi）

Tarifi 选择在日本创业的逻辑，与我们此前报道的“安卓之父”安迪·鲁宾的判断如出一辙：美国在 AI 软件方面全球领先，但机器人硬件与制造业已显著空心化；日本则恰恰相反，是全球工业机器人产业的核心国家之一，供应链完备。他希望在东京将硅谷的算法优势与日本的机器人产业能力结合起来。

Integral AI 也确实获得了日本机构投资者的青睐：自 2022 年以来，公司累计获得 470 万美元种子轮融资，投资方包括软银旗下 Deepcore、三星的 Samsung Next、IT-Farm、Grit Ventures 等。

但在当今的 AI 创业浪潮中，这个规模只能算九牛一毛。作为对比，同样做机器人 AI“控制大脑”的 Skild AI 在最近一轮融资中的估值已达到 140 亿美元，而 Integral AI 显然不在同一量级。

Tarifi 本人近年来则频繁出现在科技论坛和媒体上，发表不少引发争议的观点。2025 年 8 月，他在采访中称年轻人现在去读博士、学医或学法律可能是在“浪费时间”，因为 AI 发展太快，等他们毕业时这些知识早已被机器掌握。这番言论虽然引来批评，却也让他获得了更多曝光。从某种意义上说，这位前 Google 高管似乎很懂得如何制造话题。

回到这次的“AGI”公告本身。从技术角度看，Integral AI 所描述的三个关键属性（能自主学习、能在物理环境中执行任务、具备能效优势）如果全部属实，当然算得上有一定突破。但关键在于那四个字：如果属实。在没有公开论文、没有独立验证、没有第三方复现的情况下，任何机构声称自己实现了 AGI，基本只是徒增笑料。

当然，也不排除 Integral AI 在某些细分方向上确实取得实际进展，只是选择用“AGI”这一极具冲击力的词汇来包装。初创公司为了吸引关注、争取融资，在措辞上大胆一点并不罕见。但问题在于，一旦你使用了“AGI”“人类文明新篇章”“超级智能”这样的词语，你也必须承担与之对应的举证责任，而目前 Integral AI 并未履行这一点。

就在不久前，《麻省理工科技评论》还发表长文，将 AGI 称作“我们时代最具影响力的阴谋论”，认为这一概念正被科技公司操控，既可用于推产品，也能用来渲染末日情绪，是种万能叙事工具。Integral AI 的这份新闻稿，无意中为这一批评提供了又一个注脚。

对此，我只能说，建议将“AGI”这个词，纳入广告法监管。

参考资料：

1.https://www.integral.ai/agi

2.https://www.businessinsider.com/google-ai-team-too-late-phd-ai-hype-jad-tarifi-2025-8

3.https://interestingengineering.com/ai-robotics/worlds-first-agi-model

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