巴菲特马斯克警示AI危机，智慧霸权或成现实

哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析巴菲特和华尔街大佬为何集体警告AI泡沫，以及我们正在迎来的"AI霸权时代"到底意味着什么。

去年巴菲特接受采访时说了这样一段话，"人工智能既有巨大的造福潜力，也有巨大的危害潜力。"他还提到，即便是最懂这项技术的人，也不知道AI会走向哪里。这种不确定性正是他担忧的根源。

几乎同一时间，因提前预测次贷危机而成名的投资人迈克尔·伯里也发出了警告。他引用巴菲特当年投资百货商店的例子，当时两家百货公司都花巨资装自动扶梯，结果谁也没因此多赚钱，反而背上了额外成本。伯里认为，科技巨头往AI算力中心砸的数万亿美元，很可能也是这个结局。

两位投资界大佬的警告交织在一起，其实点出了AI赛道面临的两大风险，一是人类社会会不会因为忌惮AI的危险而主动踩刹车，二是科技公司投下去那么多钱，到底能不能真正创造价值。

马斯克最近在一档深度访谈中给出了更惊人的时间表。他说，今年通用人工智能AGI就会实现，到2030年，AI将超过所有人类智能的总和。届时，配备了超高AI计算能力的人形机器人甚至可以完成精密外科手术，水平超过人类医生。

他还提到一个更惊悚的场景，当AI发展到一定程度，将能提出人类"甚至无法理解的问题"，并在智力比赛中完胜人类，甚至让人"不知道为何会输"。

马斯克的话不是随便说说。他旗下的xAI拥有Grok这个当前性能排在前列的大模型，他还通过特斯拉持续投入AI芯片和自有算力中心等硬件研发。他深知整个产业链的内幕，所以他的预测值得重视。

假设他说的是真的，那我们很可能将看到"AI霸权时代"的来临。很简单的逻辑，一旦这个地球上最聪明的"智能体"不是人类了，会发生什么？

IBM研究部门去年发布了一份报告，预测未来十年AI发展方向。报告指出，一些雄心勃勃的"技术跃进方案"正在涌现，未来AI能否取得"超级智能"，可能要看这些技术演化的进展。

首先是"后摩尔计算"，目标是在GPU和TPU接近物理极限之际，超越传统架构。还有"光计算"，利用光而非电信号来处理信息，为提高计算效率提供了极具前景的途径。

更引人注目的是"量子AI"，利用量子比特的独特属性，有望突破传统AI的局限。复杂的材料模拟、庞大的供应链优化以及指数级增长的数据集的实时处理都将成为可能。

当前AI训练面临的最大障碍是成本和能耗。训练大型模型需要大量时间、能源和资金，目前的硬件需求已接近传统计算基础设施的极限。量子计算为AI创新提供了一条充满希望的途径，因为它有望大幅减少训练和运行大型AI模型所需的时间和资源。

另一项重要创新是"分布式AI互联网"，设想构建一个去中心化的AI基础设施。与依赖庞大数据中心的传统集中式AI模型不同，这可在多个设备和位置运行，并在本地处理数据，从而增强隐私并降低延迟。

算法方面的革新也在进行。"神经形态计算"将模拟人脑的神经结构，是未来算法的重要发展方向。另一个关键领域是解决"变换器架构"注意力机制的局限性问题。

值得注意的是，中国在AI领域的投入和进展也在加速。2025年，国内多家科技公司发布了自主研发的大模型，在多个评测榜单上的表现已经接近甚至超越国际领先水平。

国内AI芯片领域也在快速发展。面对国际技术封锁，国产AI芯片正在走出一条自主创新的道路。多家企业推出了针对AI训练和推理的专用芯片，性能逐步提升，成本也在下降。

在应用层面，AI技术已经深入到医疗、教育、制造、交通等各个领域。中国庞大的市场和丰富的应用场景，为AI技术的迭代升级提供了得天独厚的条件。

AI技术的发展速度确实超出了很多人的想象。巴菲特说得对，AI既有巨大的造福潜力，也有巨大的危害潜力。我们既要拥抱技术进步带来的机遇，也要对可能的风险保持警惕。掌握了超过人类智慧"霸权"的AI能否为我们所完全掌控，将是所有人都应该关心的话题。