离AGI还早着呢

最近，不少行业领军人物频频接受访问谈论AI，我把这些访谈都仔细看了一遍。

他们聊周期、聊投资热点、聊办公agent的竞争格局，看完后感觉懂了不少，但面对AI时代的生活，依然觉得无从下手。

直到我把盛大网络联合创始人陈大年那篇两万字的长专访从头到尾读完，其中一句话越想越有道理：

让每个人都拥有自己的智能，而不是让智能只属于少数几家公司。换句话说，人类的智慧存在于群众之中，AI也是如此。

现在讨论AGI的人，大致分成两派，一派害怕它到来，一派期待它到来。讽刺的是，这两派相信的其实是同一个东西——一个神的降临。

我的看法是：我既不害怕它来，也不期待它来。

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这两派信的那个“神”，最近半个月频频亮相。关于AGI的消息串联起来，就像一出《封神演义》。

9月8日，OpenAI发布了一条重磅消息：一万个AI智能体连续工作88小时，为一道悬而未决九十年的千禧年数学难题给出了答案。这期间，它们来回发送了270万条消息，耗资上千万美元。

消息一出，全网立刻封神，标题一个比一个夸张。但数学界泼冷水的速度更快，二十五位菲尔兹奖得主联合发表声明，给AI的“解题竞赛”降了温。

这道题目前的状态是“已公布、待验证”，距离“解决”还差整个数学界的认可。

另一边，剧情更加激烈。

27岁的雅各布·考克森从Anthropic辞职，连即将到手的股权都没等。他的一条帖子，浏览量飙升至1.7亿。

他在OpenAI和Anthropic都做过预训练工作，辞职帖中毫不留情，称这两家公司正全速冲向超级智能，相当于“拿我们的生命在赌博”。

回应他的都不是小人物。Anthropic的对齐负责人给出了一个数字：十年内人类灭绝的概率超过一成；几天后，掌门人阿莫迪撰文呼吁踩刹车，OpenAI那边的奥尔特曼也表示赞同。

再看行业这半年来，另一番热闹更加密集。

发布会一场接一场，模型更新一个接一个，跑分刷得跟日历一样频繁，张口就是“史上最强”。

可如果把镜头从会场移开，看看它现在实际能做的事情，基本就那么几样：写材料、查资料、做表格、做PPT，就像一个手脚还算麻利的实习生。

普通人的生活呢？该怎样还是怎样。上班下班、家长里短、人情往来，它一样也没参与进来。

看久了，这些热闹都透露出同一个底色：省事。 封神省事，一点成绩就往神坛上推；恐慌也省事，一点风险就往灭绝上靠；跑分呢？数字好看，日子照旧。

绕来绕去，这半个月的问题都指向同一个方向：AGI什么时候来？但有一个更根本的问题被忽略了：AGI，到底应该是什么样子？

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智远认为，会干活不算数，真正的AGI得能发明新东西。

为什么？先说标准。那篇专访里，陈大年说：真正的AGI必须进入未知、突破未知，人类解决不了的问题，它要能解决。

我非常认同这一点。我查了一下，扎克伯格也认同这个观点。

这条标准听着苛刻，但细想很公道。会干活，只是把已知的事情越做越熟练，除了造成一部分人失业、让几个AI巨头赚钱，它产生了社会价值吗？没有。

会发明就不一样了，是在空白处写下第一笔；创造力这三个字，落到现实中，就是做出一个原本不存在的东西。

这条线两边，一边是更趁手的工具，另一边，才称得上是智能。

拿这把尺子去量，答案不太乐观。这几年AI真正解决的未知问题少得可怜，几乎全部集中在数学领域；数学有个好处：规则清晰、对错分明，最符合它的胃口。

这不是“在汽车兴起的时代怀念马车”，而是合理的怀疑——AI远没有到达那个“汽车时代”的节点。

斯坦福有一份AI指数报告，里面有几组数据，放在一起看很刺眼：

AI已经达到奥数金牌的水平；但换成一件小事，让它读一个模拟时钟，顶尖模型的正确率只有50.6%，比抛硬币强不了多少，而人类这边是90.1%。

把电脑交给它操作，完成度是66.3%，大约三分之一的活还是会出问题。机器人在受控环境里成功率为89.4%，但一进入真实家庭，就只剩12%。

报告给这种参差不齐的表现起了个名字：锯齿状智能。

里面有一句原话很有画面感：它能赢下奥数金牌，却无法可靠地读出时间。

Google AI核心机构Google DeepMind董事长哈萨比斯说得更通俗：它是个偏科生，编程写诗天赋极高，但一到简单逻辑和物理常识上，就会栽跟头。

进步快，不代表接近；它考试越来越神，但也越来越偏科。

再往深里看，现在的大语言模型，是这个星球上最会钻牛角尖的系统。它怎么钻的？跟人的方式不一样：

模型是一个字一个字算概率算出来的，每一步都挑概率最大的那条路，越算越窄，最后锁死在老路上。

这个词很有意思：那把锁不在外面，在它自己的算法里。这条路它走过无数遍，熟得不能再熟，也窄得走不出去。

比如，美化一个网页，它能做到人人都喜欢，因为大众觉得什么好看是可以统一的；但让它当毕加索，拿出自己独一无二的东西，它做不到。

别说毕加索了，让它想一个slogan，懂行的朋友都知道，根本没法用，一看就是AI味儿。

它的聪明有一个方向：把“可能”兑换成“稳妥”。反差就来自这里：有答案的越做越溜，没答案的门一步没进，而新东西，偏偏长在概率最低的地方。

“真正AGI的时刻，应该是它找到那条所有人都认为不对、而它认为对的路。”

室温超导就是个现成的例子。人类啃了几十年没啃动，把题丢给它，它回到的还是那条老路——所有人都觉得对的那条。

没有创造力的系统，不可能真正解决未知问题。所以，创造力是第一道门槛。这道门槛迈不过去，AGI就还只是三个字母。

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那这道门槛该怎么迈呢？

最近，很多人、很多企业给出的AGI解法，齐刷刷指向同一个东西：本地模型。

什么叫本地模型？数据在你本地的电脑、手机、各类设备上的大模型，而不是每次询问、干活都动用云端资源的模型——也就是我们现在能用的大多数AI大模型。

风向转得比想象快。前两年的主线还是“谁的参数大”，今年这条线松了。

前OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya有句话说得更直接：“把模型一味做大”的时代已经走到尽头了。评测的口径也跟着换了，从“答得好不好”，变成“事办没办成”。

而且，不是一两家在行动。大洋彼岸，扎克伯格发布了6500字的宣言《未来属于每个人》，称超级智能应该属于每个人，不该攥在少数机构手里；同一天，Meta把30B的Muse Glimmer开了源。

Perplexity干脆下场，8月下旬发布了Portable Computer，一个本地化的数字员工。国内也没闲着，联想报了个数字：未来80%的token消耗，会发生在个人设备上。

阿里开源Qwen3.8-27B，两天下载量破百万；上海交大的BigBang-V1、北大系的元空智能，高校也在下场。元空还跟惠普联手，模型直接预装进新电脑。

我前面提到的陈大年，他的判断更犀利：三年之内，本地模型将打平今天最强的云端模型，拿下八成的大模型市场。

为什么都往这里聚？因为账算得过来。

钱是一笔账。 云端每一次思考都在烧token，用得越狠烧得越多；本地的账本上，主要就一项电费，Token自由了。

安全这笔账，更重。 核心数据源源不断地喂给别家的闭源模型，等于替竞争对手练兵。每个人、每个行业最有竞争力的东西上了云端的模型，一旦泄露，一个企业的核心竞争力就没了。

往大里说，云端这条路走到头，可能是最大规模的一次垄断：一个永远不背叛、永远在进步的伙伴，攥在几家公司手里。这笔账算的是命门。

还有隐私。 相册里两三个T的照片、改了八版没给人看的方案——这些舍不得往外传的东西，恰恰是它最需要的“口粮”。

你看，送出去还是装进来，差的是把软肋交出去，还是把本事长在自己身上。

账一算通，人就敢放开用了。敢放开用，全球80亿人各养各的模型，这件事才轮得到。

“我不相信一个至高无上的神能实现AGI，我相信的是全球80亿人口的群体。”单个模型都不够聪明，但胜在千变万化，各有各的性格和思考。

那么现在大家都在用的云端模型呢？

有个词很形象：“过路神仙”。该用暂时还是要用，该尊敬的尊敬，该学习的学习，没有它们，AI起不来；它们只是从这条路上路过，从唯一答案，变成答案之一。

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方向，大家心里其实都有数。可东西呢？开源模型一茬接一茬，做本地部署的一天比一天多，看着热闹，但真正能给普通人用的，至今还没看到。

装，就卡人。 像Ollama那样的工具，没点折腾的底子，真过不去。

跑，更挑机器。 好不容易跑起来了，一干长活又露怯。还是那个电脑操作评测：连着干500步以上，能从头干到尾的只有18%，大半的活儿卡在半路。

里头还混着一批“AI保健品”，演示能跑，真业务就穿帮。

政企那头倒是先落了地。一体机成了采购标配，需求从去年的15万台，跳到今年的39万台；北京全市的行政复议都换上了本地部署，受理审查时间压掉七成。

可这些，都是公家的事。普通人站在柜台前，面前还是空的。

这场面不新鲜，三十年前演过。九十年代，算力核心是Sun的小型机，一台几十万起步，全行业最要紧的活儿都得在它上面跑。

2000年，市值冲到2000亿美元，繁花似锦。

后来的事，大家都看到了：便宜、够用、随用随扩的PC服务器一路铺开，Sun从高处跌下来，74亿美元卖给了甲骨文。它自己孵化的Java，倒活成了行业标准。

历史没有新鲜事：

今天云端大模型坐的，就是当年Sun那把椅子。道理没变：便宜、开放、谁都能用的，总会赢过贵、封闭、不肯松手的。

有没有普通人能用的本地模型？能让普通人实现token自由，让它24小时给我干活，了解我，能帮助我、启发我的产品？

有些企业已经在尝试了。

上海的创业公司StartLux干的就是这件事。产品还没正式上线，先亮相了一个成绩。

今年八月，它的模型参与了工信部中国信通院的“可信AI大模型基准测试”，测的就是MCP专项，考的全是让模型自己调工具干活的题。

它27B的模型拿下综合第二，把DeepSeek-V4-Flash赢了，跟1.6万亿参数的旗舰比，只差大约一个百分点。其中位置导航排第一，金融分析、浏览器自动化跟旗舰并列第一。

国内把本地模型当作主业的，眼下也就它一家。所以，产品没出来，反倒值得等。

值得等在哪里？

它得像Office或者Windows，下载到电脑里就能直接用；不用额外花token的钱，能成为你24小时的小助理，任劳任怨地干活——晚上把活派下去，它半夜自己跑完。

什么时候算“到了”？

没准用不着任何一场发布会。等某天你发现，电脑里那个东西开始记得你的事、顺着你的脾气，慢慢变成了“你的”，就差不多了。

到这一步，AI才算真正走进了人民群众的汪洋大海，走进了AGI时代。

所以，别慌，别期待一个最好用的AI大模型的神，因为这个神，可能得咱每个人来造。

数据来源：

[1]. 本文数据来自斯坦福大学《2026 AI指数报告》、中国信通院等机构报告，浙商证券等行业数据，OpenAI、Anthropic、DeepSeek、联想、Meta、阿里、上海交大、元空智能、Perplexity、StartLux等公司

[2]. 人物信息来自陈大年（含《2万字对话陈大年：冲在投资和产业的第一线，想让每个人都有自己的AI》、《我对于AI时代的八条非共识》）、哈萨比斯、Ilya Sutskever、郭权玮等人的公开表达，以及Business Insider、Fast Company；数据截至2026年9月20日

本文来自微信公众号 “王智远”（ID：Z201440），作者：王智远，36氪经授权发布。