通用人工智能（AGI）的智力可以與人類媲美，甚至超越人類。過去十年，AGI一直是科技巨頭追求的目標(biāo)，Meta、OpenAI等為此投入巨資研發(fā)。

就在AGI已成為美國人工智能企業(yè)的“戰(zhàn)斗口號”時，不少人提出質(zhì)疑，擔(dān)心AGI缺乏可行性，轉(zhuǎn)而開始重視超本地化智能（Hyperlocal-intelligence）。

兩種路徑，到底誰才能通向未來？從目前情況看，隨著AGI進展遇阻，越來越多業(yè)界人士開始轉(zhuǎn)向后者，從通用性回歸特殊性。

從樂觀到悲觀：AGI夢想遇挫

幾個月前，科技巨頭還沉浸在樂觀之中，他們相信AGI很快就會實現(xiàn)，但現(xiàn)在遭受了挫折。通過LLM（大語言模型）實現(xiàn)AGI似乎成了空想，無法實現(xiàn)。

2025年6月，蘋果在論文中表示，大語言模型根本無法進行邏輯推理。8月份，GPT-5推出，性能讓人失望。

10月份，機器學(xué)習(xí)專家安德里杰?卡帕西（Andrej Karpathy）強調(diào)，智能體遠未成熟，想實現(xiàn)AGI至少還要十年。

GPT-5發(fā)布時，許多人興高采烈，認為它的推出標(biāo)志著人類向AGI邁進一大步。很快便有人發(fā)現(xiàn)：“我們想要的是 AGI，最終得到的卻只是一個模型路由器?！币簿褪钦f，OpenAI只是限制大多數(shù)人使用先進模型，降低運營成本。

諾貝爾獎得主、谷歌深度思維（Google DeepMind）負責(zé)人德米斯?哈薩比斯爵士（Sir Demis Hassabis）公開表示：“我原本以為GPT-5已經(jīng)能獨自解決數(shù)學(xué)問題，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)GPT-5只是看了通過網(wǎng)絡(luò)搜索獲取的答案。”

一些激進的聲音認為，美國在AGI上投入巨額資金，本質(zhì)上犯了戰(zhàn)略錯誤。

這就是當(dāng)前AGI研發(fā)的現(xiàn)狀，無數(shù)大佬都對AI的愚蠢感到失望，所謂的AGI可能只是科技界的幻夢。

在硅谷，反思這一路線的人越來越多。在一個由硅谷科技“元老級”員工成立的人性化科技中心（Center for Humane Technology），組織成員特里斯坦?哈里斯（Tristan Harris）不久前表示，美國企業(yè)瘋了一樣追求AGI，中國卻將人工智能用于工廠；美國企業(yè)受風(fēng)投驅(qū)動，極力研發(fā)前沿模型，將速度和規(guī)模放在優(yōu)先位置，忽視了現(xiàn)實問題。 

哈里斯認為，中美人工智能競爭并非純粹的技術(shù)霸權(quán)爭奪戰(zhàn)，應(yīng)該關(guān)注的是誰能更好應(yīng)用人工智能技術(shù)，最終目標(biāo)是增強社會能力。他警告說，雖然美國在社交媒體領(lǐng)域占據(jù)上風(fēng)，但結(jié)果卻讓美國更虛弱，美國面臨的不是技術(shù)競爭，而是應(yīng)用技術(shù)和治理技術(shù)的競爭。

現(xiàn)在AGI 熱潮正在消退，硅谷整體風(fēng)向已從追逐“烏托邦式愿景” 轉(zhuǎn)向 “務(wù)實主義”。

谷歌前CEO施密特曾經(jīng)是AGI鼓吹者，現(xiàn)在他改了口風(fēng)，呼吁硅谷不要執(zhí)著于“超人類人工智能”，因為會分散精力。

Futurum Equities首席市場策略師沙伊?布洛爾（Shay Boloor）認為務(wù)實是正確的選擇，他說市場獎勵的是 “實際執(zhí)行力”，而非模糊的、某天會實現(xiàn)超智能的敘事。

超本地化智能，可能才是未來

另有聲音認為，未來人工智能的出路可能不在于“通用性”，而在于“特殊性”，超本地化智能（Hyperlocal-intelligence）才是我們真正應(yīng)該選擇的道路。

超本地化智能可視為AGI的替代方案，但它更實用。當(dāng)人工智能不再努力思考所有事物，而是深入思考一件事，尊重影響人類行為、商業(yè)活動、社區(qū)發(fā)展的本地環(huán)境，此時超本地化智能便會應(yīng)運而生。

超本地化智能圍繞“本地化場景”進行部署，比如，去哪家店買咖啡、去哪個超市、到哪家健身房健身，個人做出的每一個決定，都受微觀因素驅(qū)動，比如天氣、人口、交通等。目前的人工智能還沒有重視這些因素。

我們在新聞中聽到的人工智能模型是為了處理全球數(shù)據(jù)設(shè)計的，訓(xùn)練素材高度抽象，缺乏場景關(guān)聯(lián)。超本地化智能將視角拉近，它可以預(yù)測“行動”在本地場景中的發(fā)生規(guī)律。

互聯(lián)網(wǎng)也經(jīng)歷過類似的轉(zhuǎn)變，最終可以精準定位到微型社區(qū)，人工智能極可能也會朝相似的方向演變，走向超級本地化和精準化。

追求“單一全知智能體”是盲目的，不如構(gòu)建幾百萬個小型本地化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源自特定區(qū)域、特定門店、特定時間的數(shù)據(jù)。

AGI與超本地化智能的區(qū)別在于：通用人工智能（AGI）承諾的是“潛在可能”與“未來智能”，而超本地化智能帶來的是能影響當(dāng)下的實際成果。

在人工智能起步階段，追求“本地化”意味著局限，限于某社區(qū)、某門店，但未來的人工智能必然立足本地、協(xié)同全球。未來的人工智能可能需要通過分布式本地化智能體來實現(xiàn)規(guī)?；?，每個智能體針對特定微觀場景進行優(yōu)化，同時接入共享學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

城市交通狀況如何？周圍街道的通行規(guī)律是怎樣的？周二早上咖啡館的客流狀況？這些信息超本地化智能都能深入掌握。超本地化智能并不追求“更聰明”，而是“更有感知力”。感知力能讓人工智能變得更有影響力、創(chuàng)造真正價值。

今天的人工智能炒作嚴重，但無法帶來明確的投資回報。人工智能應(yīng)該產(chǎn)生有意義的成果，這點被掩蓋忽視。

超本地化智能剝離神秘感，關(guān)注的是實際應(yīng)用，它追求的是銷售額、交易頻次、客戶體驗。當(dāng)然，超本地化智能也重視技術(shù)，但它會讓數(shù)據(jù)重新人性化。

并不是說企業(yè)不再研發(fā)AGI，而是行業(yè)分化出兩條道路。一條關(guān)注AGI，繼續(xù)探索“意識”；另一條專注于“關(guān)聯(lián)性”。最終推動經(jīng)濟發(fā)展、建立人際關(guān)系的應(yīng)該是“關(guān)聯(lián)性”。

以后，人工智能不會通過 “通用性”來模仿人類大腦，而是通過 “場景適配”來實現(xiàn)。人類感知世界也是從“微觀場景”入手的，不是一出生就瞄準整個世界。（小刀）