OpenAI备受期待的GPT-5未能带来革命性突破。虽然通往通用人工智能（AGI）的道路似乎遭遇瓶颈瑶鸿配资，但市场焦点正转向如何利用现有技术，在产品和服务层面创造更广泛的商业价值。
上周，当OpenAI发布其新模型GPT-5时，本应是该公司的又一个高光时刻。Sam Altman曾预告，GPT-5是“通往AGI道路上重要的一步”。然而，模型发布后迅速引发了失望情绪。用户在社交媒体上分享了新模型犯下的低级错误，例如错误标注美国地图，而资深用户则对其性能和“个性”变化感到不满，认为其在基准测试中表现平平。
这也许不是OpenAI 的本意，但 GPT-5 的推出清楚地表明，人工智能竞赛的性质已经发生了变化。即使这不会在AGI 或所谓的超级智能方面带来非凡的进步，也可能为使用人工智能模型创造的产品和服务带来更多创新。
这场风波让一个尖锐的问题席卷了硅谷：在投入了数千亿美元的投资后，生成式AI的技术进展是否已接近当前阶段的极限？这不仅挑战了OpenAI高达5000亿美元的估值基础，也让外界开始重新审视AI技术的发展轨迹。
尽管技术前沿的讨论充满疑虑，但资本市场和产业应用的热情并未消退。投资者似乎更看重AI在商业应用中的实际增长，而非对AGI的遥远承诺。这一转变预示着，AI竞赛的下半场，重心将从模型能力的极限冲刺，转向更务实、更具成本效益的产品化落地。
期望与现实的落差过去三年，AI研究人员、用户和投资者已经习惯了技术能力突飞猛进的节奏。但GPT-5的发布打破了这一惯性。GPT-5因技术故障导致表现“笨拙”，受到用户普遍抱怨，甚至被认为不如前代产品。CEO Sam Altman承认发布“坎坷”，解释称底层“自动切换器”失灵，导致系统调用了较弱的模型。
开源AI初创公司Hugging Face的联合创始人兼首席科学官Thomas Wolf表示：
“人们曾期望从GPT-5中发现一些全新的东西，但这次我们没有看到。”
这种落差感尤为强烈，因为在GPT-5发布前，业内充斥着对AGI即将实现的乐观预测，Altman甚至预测它将在特朗普总统任期内到来。纽约大学心理学和神经科学名誉教授、知名的AI批评者Gary Marcus表示：
“GPT-5是‘通过规模化通往AGI’这一整体路线的标志瑶鸿配资，但它没有成功。”
与此同时，行业竞争格局已悄然改变。Google、Anthropic、DeepSeek以及马斯克的xAI等竞争对手，已经缩小了与OpenAI在前沿开发上的差距。OpenAI一家独大的局面已不复存在。
“规模定律”遭遇瓶颈GPT-5表现不及预期的背后，是支撑大型语言模型发展的核心逻辑——“规模定律”（Scaling Laws）正逼近极限。过去五年，OpenAI和Anthropic等公司一直遵循一个简单公式：投入更多的数据和更强的算力，就能创造出更大、更好的模型。
然而，这条路径正面临两大制约。首先是数据枯竭，AI公司几乎耗尽了互联网上所有可用的免费训练数据。尽管它们正通过与出版商和版权所有者达成交易来寻求新的数据来源，但这是否足以推动技术前沿的进步仍是未知数。
其次是算力的物理和经济限制。训练和运行大型AI模型需要消耗巨大的能源。据估计，GPT-5的训练动用了数十万颗英伟达的下一代处理器。Altman本周也向记者承认，虽然底层AI模型“仍在快速进步”，但像ChatGPT这样的聊天机器人“不会变得更好了”。
AI寒冬的幽灵技术进步放缓的迹象，让一些资深研究者联想到了历史上的“AI寒冬”。加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell警告称，当前情况与1980年代的泡沫破裂有相似之处，当时的技术创新未能兑现承诺，也无法提供投资回报。“泡沫破灭了，系统赚不到钱，我们找不到足够多的高价值应用，”他表示：
“这就像抢椅子游戏，所有人都争着不想成为最后一个抱着AI婴儿的人。”
Russell警告，过高的期望很容易让投资者信心崩盘，如果他们认定泡沫被过度吹大，“他们会尽快逃离出口，事情的崩溃速度可能非常、非常、非常快。”
然而，目前资本仍在涌入AI初创公司和基础设施项目。根据Bain & Company和Crunchbase的数据，今年AI已占全球风险投资总额的33%。
从AGI到产品化竞赛的性质正在改变。与其说是技术停滞，不如说是焦点转移。普林斯顿大学研究员Sayash Kapoor指出，AI公司“正慢慢接受一个事实，即他们正在为产品构建基础设施”。
Kapoor的团队评估发现，GPT-5在不同任务中的表现并非明显逊色，而是在成本效益和速度方面表现出色。这可能为基于AI模型的产品和服务创新打开大门，即便它没能带来通往AGI的非凡进展。Meta首席科学家Yann LeCun也认为，纯文本训练的LLM正进入回报递减阶段，但基于视频等多模态数据、旨在理解物理世界的“世界模型”，仍有巨大潜力。
这一趋势也体现在企业战略上。OpenAI等公司已开始派遣“前线部署工程师”入驻客户公司，帮助其集成模型。Kapoor评论道：
“如果公司认为自己即将实现所有人类工作的自动化，他们就不会这么做。”
投资者押注应用前景尽管专家们对技术前景争论不休，但硅谷的投资者似乎对此并无焦虑。AI相关股票和初创公司估值持续飙升，英伟达市值已攀升至4.4万亿美元，接近历史高点。OpenAI的投资方软银集团，其股价在过去一个月上涨超过50%。
驱动投资热情的，已不再是AGI的宏大叙事，而是ChatGPT等产品的强劲增长。据报道，ChatGPT为OpenAI带来的年经常性收入已达120亿美元。OpenAI的投资方Coatue Management合伙人David Schneider表示，该公司的产品已经像曾经的谷歌一样，“成为了一个动词”。
许多投资者相信，当前这代模型中仍有巨大的价值尚未被挖掘。风险投资公司Felicis的普通合伙人Peter Deng表示：
“在商业和消费应用领域，初创公司和企业对这些模型潜力的开发才刚刚触及皮毛。”
正如Hugging Face的Thomas Wolf所言瑶鸿配资，即使短期内无法实现AGI或超级智能，“仍然有很多很酷的东西可以被创造出来。”对于市场而言，这或许才是当前阶段最重要的信息。
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