通往超级人工智能之路分为三个阶段：1、智能涌现，AI通过学习人类知识具备泛化智能；2、"自主行 动"，AI掌握工具使用和编程能力以"辅助人"，这是行业当前所处的阶段；3、"自我迭代"，AI通过连接 物理世界的全量原始数据，实现自主学习，最终能够"超越人"。 9月24日，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会演讲中表示，实现AGI 已是确定性事件，但这仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能 （ASI），以解决气候、能源、星际旅行等重大科学难题。 终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。 ...

可以说，从静态视频到交互式世界的飞跃，它标志着世界模型和AGI发展的转折点。 昨晚，「第三次世界大战」彻底打响了。 GPT-5发布前夕，三大模型厂商齐上阵，2025年8月5日应该是会被载入AI发展史册的一天。 战火硝烟之际，谷歌DeepMind祭出的世界模型Genie 3，可谓一枚重磅炸弹，代表着世界模型的全新前沿。 要知道，一年前的Genie 2还是这个样子的，仅仅一年，Genie 3居然就进化成了右边这个样子…… 要知道，Genie 2并不是实时的，还需要再等几秒钟；但Genie 3是完全实时的 并且，Genie能支持大约10秒的生成，Genie 2能支持20秒，而到了Genie 3，则可以模拟数分钟的交互式环境。 可以说，Genie 3改变了一切。 而这位Youtuber提前去了谷歌DeepMind的伦敦总部，对Genie 3进行了全球独家首测，放出的30分钟视频中，为我们揭露了更多炸裂细节。 无需预先构建3D模型，仅通过文本描述，Genie 3可以在720p分辨率下生成数分钟的一致性视频。 而这个「可提示的世界事件」功能就更是炸裂，仅仅通过文本命令，就可以添加新物体、生成角色，为训练AI智能体开辟了全 ...

AI投资新高潮 - 美国四大AI巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta）资本支出普遍逼近千亿美元大关，微软2026财年资本支出指引超过1200亿美元，Meta2025财年资本开支增长300亿美元并承诺2026财年继续显著增长，亚马逊2025年资本开支达千亿美元 [5][6] - 硅谷AI独角兽企业估值达数千亿美元，AI原生企业年化收入突破百亿美元，顶级AI人才挖角价码飙升至10亿美元 [1] - 2025年AI相关资本支出占美国GDP的2%，对GDP增长贡献0.7个百分点 [9] 基础设施投资与迁移 - 微软在AI基建领域领先，过去一年新增建成规模2GW数据中心，超过其他云服务提供商 [10] - AWS收入增长17%落后于微软Azure（39%）和谷歌云（37%），主要因缺乏自研前沿大模型及AI垂直一体化布局不足 [10][11] - 全球85%-90%IT支出仍为本地部署，预计10-15年后将反转，AI加速云端迁移 [13] - OpenAI、xAI、Meta、亚马逊数据中心规模分别达1.2GW、1.2GW、2GW、2.2GW，巨头纷纷签署核电协议 [18] Token经济与算力需求 - 谷歌月token处理量从480万亿（5月）增至980万亿（6月），微软季度token处理量从100万亿增至500万亿 [23] - OpenAI年化收入达120亿美元（年初为5亿美元），Anthropic年化收入40亿美元且增速达10倍连续3年 [24] - AI初创公司触及年化收入500万美元门槛仅需9个月，远快于SaaS的37个月 [27] - Meta组建50人AI"梦之队"配备3万张GPU卡，AWS订单积压1950亿美元（同比+25%），微软订单积压3680亿美元（同比+37%） [21][22] 制造业与劳动力变革 - 美国AI行动计划明确提出"赋能工人"、"支持下一代制造业"，重点发展芯片、无人机、机器人、自动驾驶等领域 [15][16] - 数据中心建设激活建筑业与制造业需求，弗吉尼亚州形成数据中心集群效应并带动邻近州发展 [17][19] - 微软实证研究显示AI对销售、计算机、行政支持类职业影响最大，40%场景中AI帮助人类理解任务而非替代 [35] - 美国计算机专业毕业生需求下降，制造业工人缺口扩大，微软2023年裁员1万人，2025年再裁员9000人 [43] 技术演进与产业革命 - GPT-5推出延迟，大模型向多模态、推理及物理世界智能体方向演变 [3] - 微软诊断智能体准确率超人类医生平均水平，复杂病症诊断超顶尖医生 [36] - 软件代码自动化率已达30%且加速提升，AI重构服务业任务颗粒度并改变边际成本 [37][43] - 美国AI投资规模超越互联网泡沫时期，或成为19世纪铁路投资后最大基础设施投资 [40]

人工智能与人类未来 - 作者尼克·博斯特罗姆提出超级智能可能重塑人类命运 介于乐观与悲观之间 强调人类命运将取决于超级智能的行为而非自身 [2][3] - 书中探讨人类若未被AI取代 可能进入劳动过时时代 通过数字形态实现永生 但面临存在意义缺失的"存在之轻"问题 [3] - 核心矛盾在于技术解放带来的自由度可能伴随精神虚空 引用原文"自由度最大的地方实际上是一片虚空" [1][3] 考古学与民族叙事 - 希腊考古学家哈米拉基斯研究古物如何被用作民族象征资本 分析考古学在重构民族话语中的复杂作用 [7][8] - 案例包括希腊独立后对古物态度的转变 帕特农神庙大理石雕归还争议等 揭示考古材料与政治叙事的深度绑定 [8] - 提出考古学不仅是实证工具 更是"想象的共同体"构建的关键媒介 呼应本尼迪克特·安德森理论 [7] 历史周期与政治经济 - 《旧秩序的危机》分析1919-1933年美国社会变革 聚焦胡佛关税政策与大萧条关联 暗示与当前贸易战的历史相似性 [10][11] - 书中将罗斯福新政置于历史背景 通过原始文件还原其应对危机的政治策略 提供审视当代局势的参照系 [11] - 引用黑格尔与马克思观点 探讨历史重复性 提出"第一次是悲剧 第二次是闹剧"的周期性观察 [11] 音乐文化影响力 - 比较鲍勃·迪伦与莱昂纳德·科恩的文化地位 前者因诺贝尔奖获更高认可 后者以跨领域才华(诗歌/小说/音乐)形成独特影响力 [13] - 书中聚焦两人通过民谣连接政治与青年运动 其歌词成为"垮掉的一代"的精神表达载体 [14] - 指出迪伦与科恩代表稀缺的文学性音乐创作 在当代流行音乐工业化背景下价值持续攀升 [13]

阿里AI战略与成果 - 阿里通过Qwen3系列大模型的发布确立了在开源大模型领域的全球领先地位 终结了关于其是否为AI公司的讨论 [2] - Qwen3系列模型在多项基准测试中表现优异 如235B版本在ArenaHard达到95.6分 显著优于OpenAl-o1(92.1)和Deepseek-R1(93.2) [3] - 公司宣布未来三年将投入3800亿人民币建设云和AI基础设施 金额超过过去十年总和 [5] 技术优势与成本控制 - Qwen3-235B仅需4张H20显卡即可部署 成本仅为竞品DeepSeek-R1(需16张H20)的30% [7] - 模型支持从0.6B到235B的全尺寸分类 适配手机/智能眼镜/机器人等多种终端设备 [7] - 具备自适应算力分配功能 可根据需求动态调整思考模式与非思考模式的资源调用 [9] 行业竞争格局 - 中国AI应用需求旺盛 2022年工业机器人安装量达29万台 远超日本等十国总和 [11] - 中国78%受访者对AI持乐观态度 显著高于美国的35% 反映两国市场接受度差异 [10] - 当前ChatGPT单产品月活已超过中国前十大AI产品总和 显示国内应用层仍有差距 [12] 战略定位与生态布局 - 公司采用"云+AI"组合拳战略 将云计算定位为AI时代的核心基础设施 [14] - 通过开源策略构建产业生态 已为夸克/钉钉等内部产品提供AI底层支持 [11][12] - 明确从模型训练向Agent中心时代过渡的技术路线 强化对计算资源的整合能力 [14] 行业发展趋势 - AI投资呈现"杰文斯悖论" 技术进步未降低资源消耗 反而刺激全球算力需求激增 [6] - 中美AI发展路径分化 美国侧重AGI愿景 中国更注重产业落地与实际问题解决 [10] - 中国互联网进入"智能化"十年周期 需将技术优势转化为商业动能与用户福祉 [13]