GPT-5"讓人失望",AI"撞牆"了嗎?

2025-08-17 | 來源: 華爾街見聞 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

GPT-5模型不及市場預期，引發了投資者對AGI技術瓶頸的質疑。這也許不是OpenAI的本意，但GPT-5的推出清楚地表明，人工智能競賽的性質已經發生了變化。即使這不會在AGI或所謂的超級智能方面帶來非凡的進步，也可能為使用人工智能模型創造的產品和服務帶來更多創新。

OpenAI備受期待的GPT-5未能帶來革命性突破。雖然通往通用人工智能（AGI）的道路似乎遭遇瓶頸，但市場焦點正轉向如何利用現有技術，在產品和服務層面創造更廣泛的商業價值。

上周，當OpenAI發布其新模型GPT-5時，本應是該公司的又一個高光時刻。Sam Altman曾預告，GPT-5是“通往AGI道路上重要的一步”。然而，模型發布後迅速引發了失望情緒。用戶在社交媒體上分享了新模型犯下的低級錯誤，例如錯誤標注美國地圖，而資深用戶則對其性能和“個性”變化感到不滿，認為其在基准測試中表現平平。

這也許不是OpenAI 的本意，但 GPT-5 的推出清楚地表明，人工智能競賽的性質已經發生了變化。即使這不會在AGI 或所謂的超級智能方面帶來非凡的進步，也可能為使用人工智能模型創造的產品和服務帶來更多創新。

這場風波讓一個尖銳的問題席卷了硅谷：在投入了數千億美元的投資後，生成式AI的技術進展是否已接近當前階段的極限？這不僅挑戰了OpenAI高達5000億美元的估值基礎，也讓外界開始重新審視AI技術的發展軌跡。

盡管技術前沿的討論充滿疑慮，但資本市場和產業應用的熱情並未消退。投資者似乎更看重AI在商業應用中的實際增長，而非對AGI的遙遠承諾。這一轉變預示著，AI競賽的下半場，重心將從模型能力的極限沖刺，轉向更務實、更具成本效益的產品化落地。

期望與現實的落差

過去三年，AI研究人員、用戶和投資者已經習慣了技術能力突飛猛進的節奏。但GPT-5的發布打破了這一慣性。GPT-5因技術故障導致表現“笨拙”，受到用戶普遍抱怨，甚至被認為不如前代產品。CEO Sam Altman承認發布“坎坷”，解釋稱底層“自動切換器”失靈，導致系統調用了較弱的模型。

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開源AI初創公司Hugging Face的聯合創始人兼首席科學官Thomas Wolf表示：

“人們曾期望從GPT-5中發現一些全新的東西，但這次我們沒有看到。”

這種落差感尤為強烈，因為在GPT-5發布前，業內充斥著對AGI即將實現的樂觀預測，Altman甚至預測它將在特朗普總統任期內到來。紐約大學心理學和神經科學名譽教授、知名的AI批評者Gary Marcus表示：

“GPT-5是‘通過規模化通往AGI’這一整體路線的標志，但它沒有成功。”

與此同時，行業競爭格局已悄然改變。Google、Anthropic、DeepSeek以及馬斯克的xAI等競爭對手，已經縮小了與OpenAI在前沿開發上的差距。OpenAI一家獨大的局面已不復存在。

“規模定律”遭遇瓶頸

GPT-5表現不及預期的背後，是支撐大型語言模型發展的核心邏輯——“規模定律”（Scaling Laws）正逼近極限。過去五年，OpenAI和Anthropic等公司一直遵循一個簡單公式：投入更多的數據和更強的算力，就能創造出更大、更好的模型。

然而，這條路徑正面臨兩大制約。首先是數據枯竭，AI公司幾乎耗盡了互聯網上所有可用的免費訓練數據。盡管它們正通過與出版商和版權所有者達成交易來尋求新的數據來源，但這是否足以推動技術前沿的進步仍是未知數。

其次是算力的物理和經濟限制。訓練和運行大型AI模型需要消耗巨大的能源。據估計，GPT-5的訓練動用了數十萬顆英偉達的下一代處理器。Altman本周也向記者承認，雖然底層AI模型“仍在快速進步”，但像ChatGPT這樣的聊天機器人“不會變得更好了”。