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AGI路径探讨：现有技术的局限与突破方向

通用人工智能（AGI）被誉为人工智能领域的“圣杯”。从GPT-4的惊艳到各路多模态模型的竞相登场，我们似乎正加速向一个智能无处不在的时代迈进。然而，权威专家与前沿研究正发出冷静的声音：我们距离真正的AGI仍有巨大的鸿沟。本章将系统探讨当前主流技术路线的根本局限，并勾勒出迈向AGI的多元化突破路径。

1. 当前范式的“三重高墙”：大模型路线的根本局限

以大语言模型（LLMs）为代表的“规模扩展”范式，是当前AI发展的主流叙事。但这条看似一马平川的道路，正日益逼近其物理与理论上的极限。

1.1 数据之墙：高质量数据的枯竭与污染

研究表明，若维持现有模型的规模增长速度，全球人类生成的高质量文本数据将在2028-2035年间耗尽。更严峻的是，互联网上AI生成内容（AIGC）的泛滥，正在导致训练数据质量的系统性退化，可能引发“模型塌缩”现象。数据，而非算力，已成为制约大模型进化的最紧迫瓶颈。

1.2 能源之墙：难以承受的算力代价

模型的“智能”增长伴随着惊人的能耗代价。GPT-4单次训练成本据估计高达7800万美元，而推理过程中采用“思维链”等技术会使能耗再增加3-5倍。若继续沿此路径推进，AI的可持续发展将面临严峻挑战。