AI寒冬是伪命题：Transformer发明者预言未来进步快到让你害怕

当大多数人还在盯着那几个聊天的 Bot 斤斤计较时，真正的赛博操盘手已经完成了从“规模扩张”到“推理典范”的逻辑切换。Transformer 的共同发明者之一、OpenAI 的核心研究员Łukasz KAIser最近的一番话，直接让人彻底破防了。

如果你觉得现在的 AI 已经够快了，那接下来的逻辑重构可能会让你的三观防火墙直接崩溃。

一、 推理模型：一场关于“思考”的典范转移

很多人对 AI 的理解还停留在“概率复读机”阶段。但 Kaiser 明确指出，那个靠无限扩大 Transformer 规模、喂入全网数据的旧典范正在平效化，原因很简单：通用网络数据已经被榨干了。

真正的分水岭是“推理模型”的崛起。

• 隐秘的思考：传统的 LLM 只是根据概率预测下一个词。而推理模型（如 o1）在给你最终答案前，会产生大量你看不见的 token。它不再是机械反应，而是在“思考”。
• 工具调用的主权：推理模型不再是自言自语。它会查看网络搜索结果，呼叫 Google 或 Bing，阅读结果后再决定下一步动作。
• 高质量数据的降维打击：这些模型训练所用的数学数据量，虽然在物理规模上远小于整个互联网，但由于其逻辑严密性，它们学会了更强大的泛化能力

这意味着，我们正在从“量变”走向“质变”。AI 不再只是博学，它是真的开始拥有了处理未知问题的“大脑”。

二、 寒冬论的终结：让人“害怕”的陡峭曲线

在这个大型“集体看衰”现场，Kaiser 却给出了一个冷酷的预言：接下来一两年的进步，会快到让人感到害怕。

• 摩尔定律的重演：所谓的“瓶颈”，在硅谷精英眼里只是又一个等待被突破的关口。就像半导体的 40 年历史一样，每四年都有一个关键突破来维持增长。在 AI 领域，如果这种突破发生了 10 次，那就不是巧合，而是必然
• 寒冬不存在：所谓的寒冬只是给那些看不懂逻辑的“数字难民”准备的借口。真实的世界正在进入一个极其陡峭的上升轨道。

这种“指数级进化”的逻辑，是任何传统商业模型都无法预测的黑天鹅。

三、 能源与 GPU：唯一的物理上限

如果你问 Sam Altman 最缺什么，他绝对不会说是数据，而是GPU 和能源。

• 算力饥渴：Kaiser 坦言，即使在 OpenAI，很多研究依然受到限制。如果能平行运行更多实验，进度还会更快，但现实是没那么多 GPU
• 无上限的扩张：对于目前正在建设的大规模数据中心，内部的逻辑是：“我们不知道什么是足够。”只要能弄到更多的资源，OpenAI 就会无休止地填进去。

这场 G2 之间的 AI 竞赛，本质上已经变成了对物理世界资源（电力、算力、制造业）的暴力收割。谁掌握了能源的底裤，谁就掌握了 AI 的未来。

四、 幻觉的终结：AI 终于学会了说“我不知道”

很多人嘲笑 AI 的“一本正经胡说八道”。Kaiser 揭示了底层的残酷逻辑：它们被训练来回答你，但没被训练说“我不知道”。

• 旧逻辑：问一个动物园的开门时间，它会根据 5 年前的过期网页给你一个错误答案。
• 新逻辑：推理模型会主动 Google 官网，读到最新时间。如果搜不到，它会更自然地告诉你：“我没找到，我不知道。”

这种“诚实”的背后，是逻辑严密性的质变。这也是 AI 迈向工业级应用、消除“不确定性”的关键一步。

五、 效率革命：从科学实验室到程序员的“电子镣铐”

在 OpenAI 内部，变革已经发生了。

• 代码的半数替代：目前在 OpenAI 内部团队，约50% 的时间里，工程师是先让 AI 写第一版代码，然后再进行修改、审阅和找 Bug。
• 科学研究的加速：科学的瓶颈不在于想法，而在于“细胞生长”或“建造加速器”这些耗时的执行过程。如果机器能承载这部分工作，物理、生物学的进步将不再是人类寿命所能衡量。

这就是所谓的“降维打击”：当你的竞争对手还在手敲代码时，顶级实验室已经开始用 AI 批量生产逻辑了。

六、 商业底线：拒绝广告，坚持订阅

在那个充斥着“流量变现”和“用户黏性”的恶俗商业世界里，Kaiser 为 OpenAI 的选择感到自豪。

• 逃离参与度陷阱：很多社交媒体为了广告收入，疯狂优化参与度（Engagement），试图把你锁死在屏幕前。
• 订阅制的纯粹性：OpenAI 坚持订阅制，是为了专注于研究。市场已经证明，人们愿意为好的工具付费。

这种“不走寻常路”的商业逻辑，避免了 AI 沦为又一个收割注意力的“电子海洛因”，而是成为了真正的“生产力杠杆”。

七、 在这个“疯狂進化”的时代保持清醒

看完 Kaiser 的访谈，你还觉得这个世界是平的吗？

不，这个世界的逻辑已经断层了。

• 有些人还在闲鱼卖 4.28 元的教程来引流；
• 有些人已经开始在千万级大厂内部搞“双标”话术；
• 而顶级大厂正在为了 2026 年的算力霸权疯狂透支未来。

所谓的“搞钱思维”，本质上是对资源和认知的重新分配。无论你是做闲鱼倒卖，还是开发推理模型，底层的逻辑是一样的：看清趋势，跑通闭环，然后暴力执行。

AI 寒冬是失败者的安慰剂，真正的弄潮儿正盯着那根“急遽到让人害怕”的进化曲线发愁——愁 GPU 根本不够。