朱雀 · 结构化执行
AGI技术栈全景图
| Layer | 当前 | 2026趋势 | AGI需求 |
|---|---|---|---|
| 算力基础 | GPU集群（H100/B200），算力成本下降 | 万卡集群，液冷，国产芯片（昇腾/海光） | 10x-100x当前，量子辅助 |
| 基础模型 | Transformer为主，10B-1T级 | MoE（混合专家），State Space Models | 新架构或88T参数极限扩展 |
| 推理引擎 | CoT、ToT、o1/o3推理链 | Test-time compute scaling | 系统2思考（慢思考），元推理 |
| 世界模型 | 视频生成（Sora）隐含理解 | 物理引擎集成，因果推理 | 真正理解物理世界因果结构 |
| 记忆系统 | 128K-1M tokens | 向量数据库，持久记忆 | 类人长期/工作/情景记忆 |
| 具身层 | 机器人初步商业化 | 灵巧操作，多机协作 | 与物理世界无缝交互 |
| 对齐层 | RLHF, Constitutional AI | 放大监督，AI辩论，可解释性 | 超对齐：控制更智能的系统 |
关键技术突破方向
Test-Time Compute Scaling
OpenAI o系列开创新范式：不是训练更大的模型，而是让模型在推理时"思考更久"。o3在数学和编程上超越人类专家。Scaling Law的第二条曲线已经打开。
AI Agent架构
2025年被称为"智能体元年"。从单纯的问答系统进化为：
- 任务规划：将复杂目标分解为可执行子任务
- 工具使用：调用API、浏览网页、执行代码
- 自主决策：在不确定环境中做出判断
- 多Agent协作：多个智能体分工合作
多模态统一
打破文本/图像/音频/视频/代码/动作的壁垒，走向统一表征。字节Seed Edge、Google Gemini 2.0在探索。终极目标：一个模型理解和生成所有模态。
自我改进与递归优化
AGI的关键分水岭：当AI能够改进自身时，进化速度将脱离人类控制节奏。这是从"工具"到"智能体"到"自主进化系统"的质变。当前距离这一点还有显著距离，但合成数据训练和自动化研究已展现苗头。
OpenAI AGI五级路线图
L1 · CHATBOTS
对话式AI。GPT-3.5/4水平。已实现
L2 · REASONERS
博士级推理能力。o1/o3系列。当前阶段
L3 · AGENTS
自主完成多天复杂任务。需要长期规划+工具使用+错误恢复。即将进入
L4 · INNOVATORS
科学发现级别。提出新假说、设计实验、产生原创知识。2028-2030?
L5 · ORGANIZATIONS
AI运行整个组织。自主管理资源、人员、战略。2030+?