2025 年 8 月，OpenAI 終于推出備受期待的 GPT-5，但其表現(xiàn)并未如市場(chǎng)預(yù)期般帶來(lái) “革命性突破”，反而讓 “AI 進(jìn)步失速”“縮放定律失效” 的討論再度升溫。

GPT-5 實(shí)測(cè)：亮點(diǎn)有限，失望聲四起

YouTube 播主 Mrwhosetheboss 的實(shí)測(cè)顯示，GPT-5 并非全面領(lǐng)先：在創(chuàng)建象棋游戲時(shí)優(yōu)于 GPT-4o-mini-high，撰寫(xiě)視頻腳本時(shí)強(qiáng)于 GPT-4o，且能根據(jù)任務(wù)自動(dòng)匹配最優(yōu)模型；但在生成 YouTube 縮略圖、生日派對(duì)邀請(qǐng)函等場(chǎng)景中，反而不及 GPT-4o，甚至更易被誘導(dǎo)編造事實(shí)。

這份 “喜憂參半” 的答卷很快引發(fā)不滿。有付費(fèi)用戶直言其 “是垃圾”，人工智能學(xué)者 Gary Marcus 更是直接批評(píng) GPT-5 “過(guò)度炒作且令人失望”—— 對(duì)比 2023 年 GPT-4 相對(duì) GPT-3 的 “飛躍式進(jìn)步”，GPT-5 的提升僅停留在 “基準(zhǔn)測(cè)試分?jǐn)?shù)更高、文字表達(dá)更流暢” 的細(xì)節(jié)層面，毫無(wú)突破性進(jìn)展。

大模型進(jìn)步 “踩剎車(chē)”：從 “造汽車(chē)” 到 “修汽車(chē)”

曾有行業(yè)比喻：預(yù)訓(xùn)練大模型是 “生產(chǎn)汽車(chē)本身”，訓(xùn)練后優(yōu)化是 “給汽車(chē)升級(jí)性能”。此前，OpenAI 通過(guò)擴(kuò)大預(yù)訓(xùn)練規(guī)模，不斷推出性能更強(qiáng)的 “新車(chē)”；但如今，這種 “造新車(chē)” 的速度明顯放緩。

2024 年春季，OpenAI CEO 山姆?奧特曼曾向工程師承諾 “下一代模型遠(yuǎn)超 GPT-4”，但 2025 年秋季落地的 GPT-5 未能兌現(xiàn)。亞利桑那州立大學(xué)研究人員進(jìn)一步指出，大模型所謂的 “推理能力” 本質(zhì)是 “脆弱的幻影”—— 僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍內(nèi)有效，一旦超出邊界便失效，其基準(zhǔn)測(cè)試成績(jī)與解決真實(shí)日常問(wèn)題的能力并非同一回事。

Gary Marcus 的觀察更直白：“2025 年的大模型分?jǐn)?shù)更高，但沒(méi)有哪家 AI 公司敢說(shuō)，它比 2024 年的模型‘實(shí)用得多’。” 行業(yè)關(guān)注點(diǎn)已從 “造更強(qiáng)的模型” 轉(zhuǎn)向 “優(yōu)化現(xiàn)有模型”，工程師的角色也從 “汽車(chē)制造商” 悄然變?yōu)?“汽車(chē)修理工”。

縮放定律的興衰：從 “圭臬” 到 “失效”

AI 行業(yè)曾將 “縮放定律” 奉為核心邏輯。2020 年 1 月，OpenAI 發(fā)布《神經(jīng)語(yǔ)言模型的縮放定律》報(bào)告（Anthropic CEO Dario Amodei 參與撰寫(xiě)），提出 “只要擴(kuò)大模型規(guī)模、增強(qiáng)訓(xùn)練強(qiáng)度，性能就會(huì)持續(xù)提升”。

隨后的 GPT-3 印證了這一觀點(diǎn) —— 規(guī)模是 GPT-2 的 10 倍，性能實(shí)現(xiàn)飛躍；2023 年 GPT-4 再次大幅進(jìn)步，疊加 ChatGPT 用戶破億的熱度，風(fēng)險(xiǎn)資本大規(guī)模涌入，AI 行業(yè)迎來(lái) “大躍進(jìn)”。山姆?奧特曼甚至在《萬(wàn)物的摩爾定律》博文中斷言，AI 將 “迅猛改變世界”，AGI（通用人工智能）觸手可及。

但反對(duì)聲從未消失。紐約大學(xué)教授 Gary Marcus 曾直言 “縮放定律只是觀測(cè)結(jié)果，非普適規(guī)律”，這一觀點(diǎn)不僅遭到 Greg Brockton、Yann LeCun、馬斯克等行業(yè)大佬的反駁，他本人甚至被貼上 “機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)異類(lèi)” 的標(biāo)簽。

如今，反對(duì)者的聲音得到驗(yàn)證。TechCrunch 指出，行業(yè)已普遍承認(rèn) “僅靠堆算力、堆數(shù)據(jù)，無(wú)法讓大模型變成‘全知數(shù)字神靈’”—— 自 GPT-4 發(fā)布兩年多來(lái)，OpenAI 再無(wú)重磅模型，“縮放定律失效” 已成越來(lái)越多人的共識(shí)。

進(jìn)步失速?zèng)_擊 AI 經(jīng)濟(jì)：萬(wàn)億夢(mèng)碎，風(fēng)險(xiǎn)浮現(xiàn)

若縮放定律徹底失效，AI 行業(yè)的 “經(jīng)濟(jì)泡沫” 或?qū)⑵屏选？萍挤治鰩?Ed Zitron 與 Gary Marcus 觀點(diǎn)一致：“生成式 AI 市場(chǎng)規(guī)模約 500 億美元，最多 1000 億，遠(yuǎn)達(dá)不到此前炒作的‘萬(wàn)億級(jí)別’。”

這意味著未來(lái)幾年，AI 工具只會(huì)有 “穩(wěn)定但漸進(jìn)” 的進(jìn)步 —— 雖會(huì)被定期使用，但用途有限，既不會(huì)大規(guī)模沖擊就業(yè)市場(chǎng)，AGI 的實(shí)現(xiàn)也將更不切實(shí)際。

更嚴(yán)峻的風(fēng)險(xiǎn)在資本市場(chǎng)。美國(guó)股市中，35% 的市值集中于七大科技巨頭，過(guò)去 18 個(gè)月，這些企業(yè)在 AI 領(lǐng)域投入高達(dá) 5600 億美元，但其 AI 相關(guān)收入僅 350 億美元，“高投入、低回報(bào)” 的矛盾若持續(xù)，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)。

當(dāng)然，樂(lè)觀視角仍存：21 世紀(jì) 30 年代仍有可能孕育 AGI，即便無(wú)法實(shí)現(xiàn) “人類(lèi)工作自動(dòng)化”，也能推動(dòng) AI 行業(yè)探索更復(fù)雜的解決方案，倒逼技術(shù)從 “規(guī)模驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)向 “效率驅(qū)動(dòng)”。