人工智能的指数增长在过去几年进入了转型期，驱动因素包括大语言模型、规模化算力平台和自主推理系统。与此同时，快速扩张暴露出数据峰值、算力需求上升、合成数据递归、估值膨胀以及社会不稳定等技术、社会、经济、伦理和基础设施挑战。传统的规模化范式正遭遇摩擦，难以维持持续的指数增长。
本文提出“AI指数增长的终结”，探讨其在生态内部和外部的波动。内部表现为算力和数据中心竞争、投机性资本以及通往超智能的竞赛；外部表现为劳动市场冲击、治理争议、公众不确定性以及围绕未来智能系统和基础设施的地缘政治加速。
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人工智能的指数增长在过去几年进入了转型期，驱动因素包括大语言模型、规模化算力平台和自主推理系统。与此同时，快速扩张暴露出数据峰值、算力需求上升、合成数据递归、估值膨胀以及社会不稳定等技术、社会、经济、伦理和基础设施挑战。传统的规模化范式正遭遇摩擦，难以维持持续的指数增长。
本文提出“AI指数增长的终结”，探讨其在生态内部和外部的波动。内部表现为算力和数据中心竞争、投机性资本以及通往超智能的竞赛；外部表现为劳动市场冲击、治理争议、公众不确定性以及围绕未来智能系统和基础设施的地缘政治加速。
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