来源：环球时报 1月6日，英伟达CEO黄仁勋在美国拉斯维加斯消费电子展演讲有三个要点，算力暴涨、砸掉智驾门槛、 物理人工智能（AI）来临，为当下的AI浪潮再掀新的波澜。他在演讲中还展示了机器人"虚拟训练、真 实行动"新模式和自动驾驶的"主动解释"能力。 对大众而言，乐观者听到的是，当AI能更好建模物理世界的运动与因果关系，当海量机器人逐步走进 现实生活，当虚拟世界开始反哺现实世界，超级智能时代似乎正在加速逼近。悲观者则因此陷入更深层 的生存与发展焦虑。OpenAI总裁奥特曼曾预言，当超级智能成为现实，"它的诞生将是人类历史上最重 大的事件，也可能成为最后一件"。这种表述已经不仅是风险意识，更带有浓重的末世色彩。 科学自诞生以来，便以祛魅和去神性为方法论基础。三百年的科学史培养了人类对自身理性的信心，也 让我们逐渐习惯于认为演化过程可以被理解和管理。当AI的发展速度陡然加快，这种信心受到挑战， 许多人对"失控"的焦虑随之放大，其中相当一部分被投射为对超级智能觉醒与反叛的想象。 面对未知，再宏大的想象往往也会显得贫乏。正如科幻小说《三体》所描绘的，人类在面对三体文明时 曾以庞大的舰队自信迎敌，却在水滴攻击面前瞬间 ...

以前不懂技术的人做产品都有一个局限，那就是缺个程序员。 准确说，是缺一个有耐心、没脾气、好说话、干活快、不排斥需求变更的程序员。 当然，这种期望在现实中可遇不可求。不过，现在似乎可以了。 不是程序员变了，而是 AI 编程更强了。 这么说吧，现在 AI Coding 在大多数新建项目上的表现已经一定程度上超过真人了，而且这种进化速度还在加快。 Midjourney 创始人 David 前阵子公开说，自己圣诞节的编码项目比过去 10 年加起来还多。 他还说，虽然能感到局限，但知道一切都不再一样了。 马斯克在 X 上连发两条内容，直接放话 2026 就是奇点之年。 他们的表达其实都指向同一个锚点，Claude Code。 我之前写文章分享过 Claude Code 的用法和能力，也做过一些案例，感兴趣的可以去我历史文章里搜一下。 最近 Claude Code 在国外很火，而我身边一些喜欢 AI Coding 的朋友也大多用它来完成编码和项目创作。 如果在技术领域谈「奇点」，是指技术增长进入不可控、不可逆的指数级爆发阶段。 过去我们会用「摩尔定律」来框定计算机的发展规律，集成电路上可容纳的晶体管数量大约每 18~24 ...

AI奇点临近与社会变革 - 核心观点：AI发展已越过"事件视界"，超级智能的飞跃正在进行中，将带来前所未有的社会变革[3][7] - ChatGPT等系统已在多方面超越人类智能，每天有数亿人依赖其完成重要任务[4][10] - 2030年代将出现智能与能源极度丰富的局面，突破人类进步的核心限制[7] - AI创造的经济价值正推动算力基础设施的复利式扩建[9] - 智能成本最终将趋近于电力成本，每次ChatGPT查询消耗约0.34瓦时能量[11] 技术发展里程碑 - 2025年将出现能完成真正认知工作的Agent[4] - 2026年可能出现提出新颖见解的系统[4] - 2027年或出现能在现实世界完成任务的机器人[4] - 2030年个人工作效率将远超2020年水平，实现跨越式进步[5] - 科学家工作效率已提升2-3倍，AI正加速自身研究进程[9] 行业变革特征 - "奇点"特征：惊艳→平常→标配的演进过程[8][10] - 递归式自我改进雏形已现，AI系统将实现自主更新代码[9] - 机器人制造机器人、数据中心"复制"数据中心的未来不再遥远[9] - 点子人的时代来临，执行力不再是最主要限制[14] - 编程、艺术创作等领域将发生根本性变革[4] 社会影响与治理 - 人类对关系的重视是相对于AI的根本优势[10][12] - 需要解决AI对齐问题，避免算法错位[13] - 确保超级智能廉价且广泛可用，避免过度集中[13] - 社会将快速适应技术变革，创造新的需求和职业[11] - 全球对话需尽早启动以确立共识边界[13] 未来展望 - 2030年代将呈现熟悉与剧变共存的图景[6][7] - 技术进步速度将以月而非十年计[10] - 可能实现高带宽脑机接口、太空殖民等突破[12] - 智能将变得像水电一样廉价易用[14] - 行业正在构建高度个性化、易用的"世界大脑"[14]

AI发展现状与趋势 - AI的"奇点时刻"已经以温和渐进的方式到来，人类已跨过通向超级智能的"事件视界" [1] - 从GPT-4到o3系统，AI正在指数级加速改变知识获取、创造和世界构建方式 [1] - 2025年将出现具备真实认知能力的智能体，2026年诞生原创洞察力系统，2027年实现现实世界任务执行机器人 [2] 生产力与科学进步 - AI使科学家科研效率提升2-3倍，加速科学突破节奏 [4] - 2030年个人能力将远超2020年水平，创意工具普及但专家优势仍存 [3] - ChatGPT日均服务数亿用户，微小功能变化可产生数亿级影响 [2] 技术演进路径 - AI已进入"递归自我改进"早期阶段，基础设施飞轮效应显现 [5] - 数据中心自动化建设将推动智能边际成本逼近电力成本 [5] - 单次ChatGPT提问能耗0.34瓦时（相当于烤箱运行1秒），耗水0.000085加仑 [5] 社会经济影响 - 智能与能源将成为突破人类进步瓶颈的核心要素 [4] - 全球财富急速增长将催生新政策和社会合约 [5] - 职业更替虽带来阵痛，但历史显示人类能快速适应工具革新 [6] 治理与伦理挑战 - 需解决AI技术安全与治理问题，确保超级智能权利公平分配 [7] - 首要任务是实现AI系统与人类长期目标的稳定"对齐" [7] - 防止超级智能被个体/企业/国家垄断，需启动全球对话 [7] 行业前景展望 - 数字大脑将极度个性化且易用，创意价值超越技术执行 [8] - 智能无限且价格可忽略的时代即将到来 [9] - 2030年代可能实现高能物理突破、太空殖民或脑机接口革命 [6]