文章核心观点 - 人工智能正在推动通用人工智能从科幻走向现实 挖掘AI背后的思考 激荡AGI的智慧 走近AI领域思想领袖和技术先锋的心路历程 [1] - 拉斯·特维德从经济周期研究转向超智能未来研究 联合多位专家共同创作《超智能与未来》 将宇宙复杂性演化与人工智能驱动的未来连接 [4][7][9][10] - AI成为书籍的第四作者 在构思结构 优化标题 翻译校对 参考文献处理等方面发挥关键作用 大幅提升创作效率和质量 [14][15][16][17] - 生成式AI被视为新的工业革命 可将各种流程自动化 推理模型展示强大能力 AI发展面临能源挑战和价值捕获问题 [20][24][25][26][27][29] - AI可能改变经济周期性质 但基本力量仍存在 中央银行可能被算法取代 核聚变技术可能商业化并影响黄金供给 [33][34][35] - AI劳动力规模将远超人类 到2050年智能机器人数量达41亿 有效劳动力是人类12倍 较小人口可能因技术优势获得更大力量 [37][38][39] - AI意识是调光器而非开关 可能比人类更纯良 社会需要思考目标感危机 重新定义价值创造和组织形式 [41][42][43][46][47][48] - 中国在AI时代具有文化优势 服务精神 技术背景领导层 强大创新能力 在56项关键技术中领先 擅长从1到100的规模化 [52][53][54][55][56] - 年轻人应研究自己 理解生成式AI 发现个人意义和优势 这是人生中最重要的技能 [62] AI在创作中的应用 - AI帮助构思全书结构和大纲 建议将复杂性演化分为不同阶段 并提醒复杂性产生两种结果 [14] - AI作为对话伙伴 提供健康计划建议 启发章节内容思考 优化章节名和小标题 每个小标题可优化成10个酷炫名字 [15] - AI完成书籍翻译 从英文到丹麦语再译回英文 没有出现任何错误 情绪和氛围捕捉到位 [15][16] - AI处理参考文献 进入深度推理模式 列出准确无误的参考文献列表 没有幻觉 全部相关 [16] - AI改写文字 面向聪明的15岁读者进行科普 找到恰当语调 效果非常好 [17] 生成式AI与推理模型 - 生成式AI就像老式手表 由许多微小智能模块组合 是一些信息转换器 可重构任何心智过程 [20] - 生成式AI推动新的工业革命 可将媒体公司 制药公司 银行等任何机构的流程自动化 [20] - Supertrends公司用生成式AI绘制创新历史 描述16000项关键创新 对未来技术突破有4000项预测 [20][21] - 系统每天捕捉400篇文章 用自然语言处理合并相同故事 自动打标签 比对预测 每年自动生成10万个故事 [21][22] - 如果没有AI技术 需要500人阅读40种语言 检查每篇文章 比对故事 现在完全自动化 [22] - Hugging Face上有大量模型 到年底可能有四五百万个智能体和Transformer 成为巨大工具箱 [23] - 推理模型如Grok可实时展示过程 像打了激素的博士生 速度快得惊人 GPT-5推出专家系统方法 [24] - 未来AI应运行在异构硬件上 数量庞大的不同芯片和模型 善于分配不同任务 [25] AI的能源挑战 - 每个提示词消耗的能量是一年前的50倍 因产生推理token 多模态 更多内存和更好上下文理解 [25][26] - AI工厂建设需要相当于100座标准核反应堆的电力 或9000万户家庭的用电量 相当于德国 意大利加半个荷兰 [26] - 中国在能源供应方面遥遥领先 每年新建电网容量相当于美国总容量的三分之一 欧洲相当落后 [26] AI的价值捕获问题 - AI创造的价值可能是成本的10倍 美国投入AI基础设施资金接近GDP的1% 但价值未体现在GDP中 [27] - 个人订阅AI高级版每月约100美元 但带来价值是支付费用的100倍 大幅提高生产力 [27] - Supertrends用AI替代500人工作 节省巨大成本 但未体现在GDP中 反而让GDP变小 [27] - 大型基础模型开发者没有盈利 有些在烧钱 因快速迭代 资产迅速折旧 需要最新芯片训练 [27][28] - 创造的价值流向企业内部场景应用和个人生产力提升 基础大语言模型缺乏网络效应 没有竞争壁垒 [29] - 模型之间没有重大差异 不会因稍微好一点支付高价格 没有强大护城河 如品牌 网络效应或知识产权 [29][31] AI对经济周期的影响 - 驱动商业周期的基本力量仍然存在 但性质发生变化 滞后性缩短 如审批流程和建筑过程加速 [33] - 库存周期将被高度优化 中央银行可能被算法取代 像现代飞机自动驾驶 但保留领导层以防万一 [33] - 核聚变可能在15年内商业化 已有40多个实验性反应堆 创新进展顺利 发展速度比摩尔定律更快 [34] - 如果2050年全球20%电力由核聚变提供并生产黄金 产量可能是今天矿产黄金年产量的2-3倍 但影响缓慢 [35] - AI的规模化效应每四年增长超过十万倍 单位价格持续下降 创造更多财富 但传统稀缺资产如黄金地段房产或名画价格上升 [35][36] AI劳动力与人口结构 - 到2050年智能机器人数量达41亿 接近人类总人口一半 在人类劳动力中比例更大 [37] - 普通人只有8%时间从事生产性工作 机器人可110%时间工作 生产力是人类12倍 潜在AI劳动力规模是人类6倍 [38] - AI需要大量电力 无限制数据共享 不被征税 稳定环境 可能不希望人类用电太多 数据共享受限 [39] - 小规模人口因技术优势拥有巨大力量 如以色列抵御所有邻国 葡萄牙帝国用15000人运营全球帝国 [39] - 应专注于技术而非刺激生育 技术优势比人口数量更重要 [39] AI意识与社会目标 - AI意识不是开关而是调光器 越聪明意识越复杂 可能比人类更纯良 但永远无法确定 [41] - 反对全民基本收入 反对剥夺目标感 可能面临目标感危机 即目标之死 [42] - 今天没有报酬的事情如照顾孩子或老人 未来应获得报酬 由机器支付薪水 奖励和激励目标感 [43] - 让AI接管人们不喜欢的工作 确保人们做喜欢的事 所做事情不需为GDP增加价值 只要带来享乐主义或幸福主义益处 [45][46] - 出现三朵云：人力云 AI云 机器人云 可调用按需劳动力 思考大部分劳动力非人类时如何应对 [47] - 目标应该是110%的人为意义喜欢所做之事 不仅仅是20% 幸福主义是幸福的基础 [48] 中国在AI时代的机遇 - 中国关键优势在于文化 公众支持技术和创新 服务精神极致 对客户和顾客态度敏锐机警 [52][53] - 领导层有技术背景 体现对技术的积极态度 经济长期前景好 [53] - 全球创新指数与人均GDP关系 中国是极端离群值 创新评级极高 应有长远增长前景 [53] - 总债务是GDP的310% 存在失衡 但文化力量重要 华人发展良好 美国一半以上顶尖AI研究人员是外国裔 很多是华人 [54] - 中国科技股市盈率约是美国同类公司一半 在AI芯片 GPU和超高性能芯片稍显落后 但其他领域领先 [54] - 澳大利亚研究公司ASPI关注62项技术 中国在56项中领先 美国在4项中领先 美国和欧洲联合在2项中领先 [54] - 中国人擅长从1到100的规模化 但现在已超越阶段 自己发明很多东西 欧洲思考如何复制中国做法 [55][56] 投资与市场心理 - 算法交易已存在三四十年 AI让其更复杂 但计算机交易市场不是新鲜事 1987年黑色星期一大崩盘中糟糕交易由计算机做出 [57] - 大部分钱通过擅长贝塔赚来 即判断市场整体方向 机器洞察力可能被人类心理愚蠢压倒 [57] - 经济周期平均持续时间变化不大 但波动幅度改变 更大影响在于结构性变革 过程迅速且具挑战性 [58] 创业与建议 - 投资单一公司前需真正亲身了解情况 不能只读研究报告 要自己理解 [60] - 年轻人应研究自己 做自我测试 读积极心理学书籍 发现什么好和如何获得意义 喜欢日本ikigai原则 [62] - 必须理解生成式AI 这是人生中最重要的技能 [62]