GPT-5發(fā)布后，資本市場(chǎng)的反應(yīng)卻如一潭深水，波瀾不驚。預(yù)想中的狂歡并未到來(lái)，科技媒體的報(bào)道克制而審慎，曾經(jīng)因GPT-4而狂熱的AI概念股，這次卻選擇了集體沉默。

這奇異的“沉寂”背后，隱藏著怎樣的市場(chǎng)情緒與產(chǎn)業(yè)變遷？是技術(shù)進(jìn)步的邊際效應(yīng)開(kāi)始遞減，還是市場(chǎng)預(yù)期早已透支？當(dāng)喧囂散去，真正的投資邏輯藏在哪里？

為了撥開(kāi)迷霧，精準(zhǔn)洞察技術(shù)浪潮的真實(shí)流向，硅兔君于上周組織了一場(chǎng)閉門(mén)圓桌討論。

我們邀請(qǐng)了四位硅谷頂級(jí)專(zhuān)家，他們分別來(lái)自全球最頂尖的AI模型研發(fā)機(jī)構(gòu)、決定AI未來(lái)的算力巨頭、推動(dòng)AI商業(yè)化落地的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，以及洞悉資本風(fēng)向的頂尖投資人。

他們從各自獨(dú)特的、無(wú)可替代的視角，為我們描繪了一幅截然不同于公開(kāi)報(bào)道的產(chǎn)業(yè)圖景。

這篇紀(jì)要，將為您呈現(xiàn)他們碰撞出的核心“非共識(shí)”判斷。我們相信，這些判斷，足以解釋華爾街此刻的冷靜，并為二級(jí)市場(chǎng)下一階段的投資決策提供關(guān)鍵的路標(biāo)。

【專(zhuān)家陣容】

專(zhuān)家A：前OpenAI大模型核心研究員，深度參與了從GPT-3到GPT-4時(shí)代的模型架構(gòu)演進(jìn)。

專(zhuān)家B：NVIDIA資深深度學(xué)習(xí)科學(xué)家，長(zhǎng)期負(fù)責(zé)優(yōu)化大模型訓(xùn)練與推理的底層算力效率。

專(zhuān)家C：Google AI旗艦項(xiàng)目技術(shù)負(fù)責(zé)人，直接服務(wù)上百家大型企業(yè)部署AI應(yīng)用，深諳技術(shù)與商業(yè)的鴻溝。

專(zhuān)家D：頂尖美元基金AI賽道合伙人，主導(dǎo)了多起十億美金級(jí)別的AI項(xiàng)目投資。

專(zhuān)家A (前OpenAI研究員):

“我們必須承認(rèn)，GPT-5是一個(gè)工程學(xué)上的奇跡，是現(xiàn)有Transformer模型‘暴力美學(xué)’的極致體現(xiàn)。但它更像是工程的勝利，而非科學(xué)的突破。在內(nèi)部，我們?cè)�期待的是能解決模型根本性缺陷（如邏輯斷裂、事實(shí)幻覺(jué)）的全新路徑，但GPT-5的答案，依然是‘用更多的參數(shù)和數(shù)據(jù)把老路走得更遠(yuǎn)’。這種‘意料之中的失望’，是圈內(nèi)人普遍的感受。”

專(zhuān)家B (NVIDIA科學(xué)家):

“這種‘暴力美學(xué)’正在同時(shí)撞上兩堵墻：‘數(shù)據(jù)墻’和‘推理天花板’。

一方面，互聯(lián)網(wǎng)上高質(zhì)量的公開(kāi)訓(xùn)練數(shù)據(jù)幾乎被耗盡，我們正在用‘合成數(shù)據(jù)’喂養(yǎng)模型，但這會(huì)帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，模型本質(zhì)上仍是一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)的‘模仿大師’，它缺乏真正的邏輯推理和世界模型。單純依賴(lài)規(guī)模擴(kuò)張，可能無(wú)法讓我們離真正的‘智能’更近一步。

更殘酷的是經(jīng)濟(jì)學(xué)上的‘成本詛咒’。如果說(shuō)訓(xùn)練成本是一次性的巨額投入，那推理成本就是持續(xù)性的大出血，它決定了技術(shù)能否被大規(guī)模商用。GPT-5的推理成本，依然高昂到讓絕大多數(shù)商業(yè)模式無(wú)法盈利。”

兩位一線核心專(zhuān)家的觀點(diǎn)，共同揭示了一個(gè)深刻的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向：驅(qū)動(dòng)AI發(fā)展的“規(guī)模擴(kuò)張”范式，正同時(shí)觸及其科學(xué)邊界和經(jīng)濟(jì)邊界。

科學(xué)邊界在于，現(xiàn)有的Transformer架構(gòu)可能存在根本性的理論瓶頸。它擅長(zhǎng)關(guān)聯(lián)和模仿，但在嚴(yán)格的邏輯推理、因果判斷和世界模型的構(gòu)建上存在先天不足。

當(dāng)高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)被“吃干榨盡”后，單純堆砌更多參數(shù)和算力，帶來(lái)的能力提升將呈現(xiàn)急劇的邊際遞減。AI的發(fā)展，迫切需要基礎(chǔ)科學(xué)理論的突破，而非更大規(guī)模的工程堆砌。

經(jīng)濟(jì)邊界則更為現(xiàn)實(shí)。高昂的推理成本，意味著許多看似美好的應(yīng)用場(chǎng)景（如實(shí)時(shí)AI助教、超高清AI視頻生成），在商業(yè)上是不可持續(xù)的。

每一次用戶交互都在“燒錢(qián)”，這使得AI服務(wù)提供商陷入“規(guī)模越大，虧損越多”的窘境。產(chǎn)業(yè)的核心矛盾，已經(jīng)從“技術(shù)能否實(shí)現(xiàn)”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;商業(yè)能否負(fù)擔(dān)”。

這個(gè)雙重天花板，將引發(fā)整個(gè)技術(shù)棧的價(jià)值重估：

架構(gòu)創(chuàng)新 > 規(guī)模擴(kuò)張： MoE（專(zhuān)家混合模型）等新架構(gòu)的流行，以及對(duì)RNN、狀態(tài)空間模型等“復(fù)古”路線的重新探索，都反映了業(yè)界試圖用更“聰明”的方式，而非更“暴力”的方式，來(lái)提升模型效能。

“小模型”的逆襲： 類(lèi)似Llama 3 8B這類(lèi)開(kāi)源小模型的火爆，印證了市場(chǎng)的務(wù)實(shí)轉(zhuǎn)向。它們?cè)谔囟ㄈ蝿?wù)上的表現(xiàn)足夠好，且部署成本遠(yuǎn)低于巨型模型，尤其在需要保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的私有化部署場(chǎng)景中，優(yōu)勢(shì)巨大。

效能優(yōu)化成為核心： 對(duì)模型的壓縮、量化、剪枝，以及專(zhuān)門(mén)用于加速推理的硬件，將從“錦上添花”的技術(shù)，變?yōu)闆Q定應(yīng)用生死的“核心科技”。

專(zhuān)家D (美元基金合伙人):

“我可以非常明確地說(shuō)，AI投資的‘撿錢(qián)’時(shí)代結(jié)束了。 去年，任何一個(gè)和‘大模型’沾邊的項(xiàng)目都能拿到高估值，那是一個(gè)狂熱的、由敘事驅(qū)動(dòng)的階段。但GPT-5的邊際性能提升，恰恰是‘模型越大越好’這一簡(jiǎn)單投資邏輯回報(bào)率遞減的明確信號(hào)。

我們認(rèn)為，AI發(fā)展的‘S型曲線’正在從陡峭的爬升期進(jìn)入增速放緩的平臺(tái)期，對(duì)基礎(chǔ)模型公司的估值邏輯需要徹底重構(gòu)。”

專(zhuān)家C (Google技術(shù)負(fù)責(zé)人):

“資本市場(chǎng)的變化，我們?cè)谝痪�感受非常深刻�？萍既�總在問(wèn)‘AGI實(shí)現(xiàn)了嗎’，但我們的企業(yè)客戶關(guān)心的是：模型足夠穩(wěn)定嗎？成本可控嗎？能無(wú)縫對(duì)接到我現(xiàn)有的IT架構(gòu)和工作流中嗎？ 

AI的下半場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵已從‘模型有多聰明’轉(zhuǎn)向‘模型有多好用’。誰(shuí)能率先解決企業(yè)應(yīng)用中的‘最后一公里’這個(gè)泥濘又瑣碎的問(wèn)題，誰(shuí)才能贏得真正的商業(yè)戰(zhàn)爭(zhēng)。巨大的機(jī)會(huì)將出現(xiàn)在能將AI與行業(yè)場(chǎng)景深度結(jié)合的應(yīng)用層，以及為AI落地提供服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施公司。”

資本與市場(chǎng)，這兩股最強(qiáng)大的力量，正在合力推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的“價(jià)值回歸”。狂熱消退，實(shí)用主義登場(chǎng)。這種轉(zhuǎn)變的核心，在于市場(chǎng)終于認(rèn)識(shí)到橫亙?cè)诩夹g(shù)潛力與商業(yè)價(jià)值之間的巨大“應(yīng)用鴻溝”。

模型本身只是一個(gè)強(qiáng)大的“通用大腦”，但它并不天生理解任何一家公司的“家底”和“規(guī)矩”。企業(yè)若想用好AI，必須先完成自身的現(xiàn)代化改造，這包括：

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：將分散、混亂的內(nèi)部數(shù)據(jù)，通過(guò)治理、清洗、并借助向量數(shù)據(jù)庫(kù)等工具，轉(zhuǎn)化為可被AI理解和利用的“知識(shí)資產(chǎn)”。

流程可編排：將復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行數(shù)字化、模塊化，使其能夠被AI Agent調(diào)用和驅(qū)動(dòng)。

組織協(xié)同：打破部門(mén)墻，建立一個(gè)能讓業(yè)務(wù)、IT和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作的機(jī)制，共同推動(dòng)AI項(xiàng)目的落地。

這些工作繁重、耗時(shí)且缺乏“性感”的敘事，但它們卻是AI能否創(chuàng)造真實(shí)商業(yè)價(jià)值的分水嶺。市場(chǎng)正在意識(shí)到，AI的成功，5%在于模型本身，而95%在于成功的落地實(shí)施。

GPT-5的“冷靜”，并非AI冬天的預(yù)兆，而是一個(gè)產(chǎn)業(yè)走向成熟的標(biāo)志。它宣告了一個(gè)時(shí)代的結(jié)束——一個(gè)由技術(shù)狂熱和AGI敘事驅(qū)動(dòng)的時(shí)代；

同時(shí)，它開(kāi)啟了一個(gè)新階段——一個(gè)告別喧囂，回歸商業(yè)本質(zhì)，聚焦于“經(jīng)濟(jì)效益”、“應(yīng)用落地”和“真實(shí)護(hù)城河”的專(zhuān)業(yè)化時(shí)代。

       原文標(biāo)題 : 一場(chǎng)關(guān)于GPT-5的閉門(mén)會(huì)議紀(jì)要：OpenAI、NVIDIA、Google及頂尖VC專(zhuān)家們說(shuō)了什么？