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新智元報道
編輯:犀牛
【新智元導讀】馬斯克在同一天兩次斷言「2026就是奇點之年」,稱AI像一場無法暫停的超音速海嘯。 從Claude Code一小時補完一年工程,到AI智能體任務時長從7個月翻番驟然加速到4個月翻番,技術曲線正在豎起成一堵「奇點之墻」。
我們已置身奇點之中!——馬斯克
2026年伊始,地球首富馬斯克竟然在同一天內兩次斷言:「2026,就是奇點之年!」
不僅如此,在隨后上線的、長達3個小時的Moonshots播客對話中,馬斯克進一步闡述了這一觀點。
他說,我們正身處奇點之中,AI的發展速度如同一場超音速海嘯,無法暫停。
同時,他也大膽預測,AGI就在今年實現!
到2030年,AI智能將超越全人類的總和,實現能力每年提升10倍的指數增長。
更加夸張的是,馬斯克認為,人類不過是數字超級智能的「生物引導程序」。
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一時間,奇點從科幻領域的概念,變身ASI領域的熱詞。
每一個身處科技前沿的人似乎都感受到了一種令人戰栗的靜止,像是在事件視界前的最后一次屏息。
這種靜止并非無聲,而是充滿了高頻的震顫——那是舊秩序瓦解與新神性誕生時發出的共鳴!
站在此刻,我們看到「技術奇點」與「品味奇點」正在交相輝映,「智能爆炸」與「速度爆炸」加快完美合流。
1月4日,新智元創始人、CEO楊靜與奇點智能研究院院長、CSDN 高級副總裁李建忠展開了一場主題為「2026 ASI 奇點展望」的巔峰對談,對談內容緊緊圍繞「ASI 奇點」展開。
作為新智元ASI產業圖譜2026年1月號文章,本文將結合本次巔峰對談,深入分析2026為何將成為ASI的奇點之年。
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馬斯克的宣判:奇點提前到來
一切始于去年的圣誕假期。
當世界還沉浸在節日的狂歡時,Midjourney創始人David Holz在社交媒體上留下了一句看似平淡,實則驚動心魄的感嘆。
他宣稱,自己在短短幾天的假期里敲下的代碼量,超過了過去十年的總和。
「一切再也不會和從前一樣了。」David感慨道。
馬斯克正是在此推文下回復:「我們已進入奇點。」
被AI能力震驚的顯然不只馬斯克一人。
xAI的聯合創始人Igor Babuschkin發出感慨:「有些年頭風平浪靜,可有些星期卻濃縮了數十年的變遷。」
這句話精準地捕捉到了奇點臨近時的「時間扭曲」效應。
傳統的發展模型大都是線性的,技術進步是累積的、漸進的;而在奇點中,進步是遞歸的、爆發的。
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就連谷歌的首席工程師Jaana Dogan都被AI編程工具Claude Code的表現所震驚。
她公開分享了自己的親身經歷:谷歌內部一套一年時間都沒有完全搞定的分布式智能體編排系統,Claude Code用一小時就搞定了。
Jaana甚至特地強調;「this isn't funny」(這一點也不好笑)。
她只是冷靜地意識到,事情已經開始脫離了人類的掌控。
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AI編程:從「智能補全」到「自主改進」
過去,程序員們還只習慣于將AI視為「補全工具」,但如今最新一代AI工具不僅能智能續寫代碼,還能夠自主規劃任務、自動調試錯誤,甚至改進自己的工具鏈。
微軟副CTO Sam Schillace剛剛敏銳地指出,我們已經越過了「智能補全」的臨界點,進入了AI主導開發的階段 。
可以說,AI編程已經越過了「奇點」閾值,軟件開發范式正在發生歷史性轉變。
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前Meta首席工程師、Claude Code創始人、負責人Boris Cherny透露,他在過去一個月內的新代碼100%是由Claude Code自己編寫的,總計達4萬行。
也就是說,Claude Code正在自己給自己寫代碼!
這意味著,AI工具開始遞歸地優化自身,而這正是奇點來臨的核心特征。
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更關鍵的是,數據也支持這種指數級的躍進。
根據METR研究院的測算,當前AI模型可以獨立完成任務的長度正以7個月翻一番的速度指數級增長。
但他們自己也明確提到:2024年開始加速了,出現接近4個月翻一番的跡象。
如今,最強的模型,如Claude Opus 4.5已經可以獨立完成長達5小時的人類任務。
這里的「任務時長」可以理解為:在一定成功率門檻下,模型能獨立完成的任務時間跨度。翻倍周期縮短意味著增長不是變快一點,而是指數曲線的斜率變陡。
METR的研究指出,如果這種趨勢在2026年持續(實際上還在加速),我們將看到AI智能體能夠獨立執行人類需要數周乃至數月才能完成的復雜軟件工程任務。
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不只是軟件研發,我們正看到科學研究的時間尺度也在被壓縮。
最近,知名創業者Yuchen Jin就公開稱,如果當年他讀博時就有Claude Code和ChatGPT這樣的工具,原本5年以上的博士研究,可能1年就夠了。
教育、研發、創業,各行各業的節奏都在被AI重新定義。
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品味奇點:當AI知道什么更好
知名預測者、《AI 2027》合著者Eli Lifland,最近發布了一個新模型:AI Futures Model。
這是一個用于預測AI能力的量化模型。
根據模型預測顯示,2026年實現向ASI飛躍的概率達到了25%。
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AI Futures模型中提到的一個更加引人深思的概念是「品味奇點」(Taste Singularity)。
品味指的是判斷哪些研究方向是有價值的、哪些代碼是優雅的。
所謂「品味奇點」,就是指AI在品味上的提升速度快于其編碼能力的提升速度。
2026年,將極有可能進入到這個階段。
當AI不僅能寫代碼,還能像資深架構師一樣由于「品味」而拒絕低質量的設計方案時,它通往ASI的道路就被徹底鋪平。
因為「知道往哪里走」往往比「走得快」更重要。
沒有品味的AI能把功能堆出來,但默認接受「能跑就行」的架構。但有品味的AI會先反問約束,然后直接否掉低質量方案:這個設計會讓故障定位成本指數上升,我們換成這個……
一旦AI掌握了科學發現的「品味」,它就能指導它自己在無限的假設空間中找到通往成功的捷徑。
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從奇點到ASI
回顧奇點概念的發展,它從來不是心血來潮的空想,而是嚴謹邏輯推演的結果。
早在1965年,英國數學家Irving J. Good就已經預見了智能爆炸的可能性。
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他在那篇經典論文《關于第一臺超智能機器的猜想》中,振聾發聵的斷言:「第一臺超智能機器將是人類需要完成的最后一項發明。」
讓我們將超智能機器定義為一種在任何智力活動上都遠超最聰明人類的機器。既然設計機器本身也是一種智力活動,那么一臺超智能機器必然能夠設計出比人類更優良的機器;毫無疑問,隨后會出現一場‘智能爆炸’,人類的智能將被遠遠拋在后面。因此,第一臺超智能機器將是人類需要完成的最后一項發明……
Good的這段論述奠定了奇點理論的基石。
未來學家Ray Kurzweil曾預測這一刻會在2045年到來。
然而,馬斯克卻將這個時間表極其大膽地拉近到了2026年。
這并非危言聳聽。
哲學家David J. Chalmers在《奇點:哲學分析》中構建的嚴密邏輯,正在成為現實。
通往ASI的階梯被清晰地劃分為三步:
等價前提:我們能造出與人等智的AI。隨著GPT-5級別模型和Claude Code的出現,這一步已在腳下。
擴展前提:如果我們能造出人類水平的AI,就能通過擴大算力和優化算法(如思維鏈),將其擴展為超越人類的「AI+」。
放大前提:AI+不僅比人類聰明,還具備設計下一代更強機器的能力。于是,AI++誕生了。
此刻的2026年,之所以能成為「奇點之年」,是因為我們正目睹兩種爆炸的完美合流。
一是智能爆炸。AI開始自我進化,從AI+邁向AI++。
二是速度爆炸。隨著AI芯片的性能提升以及超算中心的瘋狂投入,硅基載體的思考速度將是人類的數百萬倍。
對于AI而言,我們經歷的一秒,在它們的認知維度里可能早已滄海桑田。
當AI工程師不僅比人類更聰明,而且工作速度快上無數倍時,技術進步的曲線就不再是緩坡,而變成了一面近乎垂直的高墻。
站在2026年的門檻上,環顧四周,我們已來到這堵「奇點之墻」的底端。
這是人類歷史上最壯麗、也最未知的時刻。
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2026:ASI奇點展望
站在2026年的初春回望,時間的流速似乎不再恒定,而是以指數級狂奔。
去年的此刻,DeepSeek以一道「開年驚雷」震醒了開源界,OpenAI開啟「星際之門」。
而今,我們正身處這場文明大躍遷的暴風眼。
1月4日,這場由大學沙龍、新智元和CSDN共同主辦的重磅對談中,楊靜與李建忠站在奇點前沿對話,在智能爆發的洪流中,尋找人類文明的下一個坐標。
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兩種倒計時:2027 vs 2035
對于ASI 的降臨時間,業界一直眾說紛紜。
在新智元十周年發布的「2025 ASI前沿趨勢報告」中,楊靜曾預測2027年將是臨界點。
然而,李建忠則給出了一個更為審慎且富有人文關懷的判斷:2035年。
「ASI的定義不應僅僅是參數的堆疊,」李建忠認為,它更應強調人的「獲得感」。
這其中的核心,在于記憶與遺忘。
李建忠強調,人類的優勢在于擁有豐富的上下文與記憶系統:我們會遺忘,會壓縮,會抽象,會把不重要的丟掉,把重要的提煉成骨架。
楊靜則指出大模型的短板:災難性遺忘。
它像一個記憶力驚人的人,卻缺乏「會忘的智慧」,更缺乏「把經歷變成長期自我」的機制。
而這種生物學上的「缺陷」,恰恰是人類智慧閃光的縫隙。
Agent元年與鋸齒狀智能
回顧2025年,兩位嘉賓都認為:這是Agent的元年。
對談里有個細節讓人后背發涼:過去6年,AI智能體獨立完成人類任務的持續時長,大約以每7個月翻一番的速度指數級增長;而從2024年開始,這個翻倍周期突然縮短到約4個月。與此同時,AI Agent能夠獨立完成的編碼任務時長,已經接近5小時。
這組數據真正的沖擊力,不在「5小時」本身,而在于——翻倍周期突然變短。
因為一旦翻倍周期縮短,世界就會從「漸進式改良」切換到「指數式推進」:你還在用線性直覺理解明天,明天卻已經用指數速度改寫了后天。
因此,李建忠把Agent智能體視為2025年的一個關鍵里程碑。
但即便谷歌和OpenAI的模型已經在IMO、IOI上摘得金牌,令人驚嘆,楊靜仍追問:為什么這還不算ASI?
「因為現在的智能,是鋸齒狀的智能。」李建忠一語道破。
模型可以在某些狹窄領域超越人類,卻還無法像人類一樣擁有平滑、連貫、可遷移的通用能力。
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有趣的是,對于微軟和蘋果在AI節奏上的「慢半拍」,李建忠給出了自己獨特的商業視角:護城河太寬,既有收入未受AI沖擊,反而成為了創新的掣肘。
而在國內,阿里云的強勢加持讓通義千問脫穎而出,騰訊則因社交基本盤的穩固而顯得相對從容。
持續學習:真正的引爆點
楊靜把話題更進一步:如果2026年ASI實現持續學習,用AI提升AI、遞歸指數爆發,智能爆炸就可能跨過臨界值。
李建忠的回應很冷靜:大模型還不能持續學習,現在的架構不支持。
現在模型更多依賴外在記憶,模型本身的參數還沒辦法在運行中被可靠地更改。
要實現遞歸進化,模型需要能自我更新權重。否則,只能「外掛知識」,卻不能長成新的自己。
所以他認為,在未來相當長時間里,Scaling Law仍是主流路徑——繼續擴大規模、數據、算力與工程體系,直到遇到新的范式拐點。
世界模型:精神宇宙與物理宇宙的合流
對談中,楊靜提到谷歌的Genie 3,只通過文本指令就能實時生成完全互動、規則一致的虛擬世界。
問題隨之而來:在AI自己構建的世界里訓練出來的Agent,能遷移多少到真實物理世界?
李建忠表示自己更看好谷歌,并給出一個核心判斷:語言是智能的核心。
他認為,語言與人類智商密不可分,語言模型具備大量推理能力,世界模型需要語言模型作為基座能力。
也就是說,虛擬宇宙的地基不是「畫面」,而是「可推理的語義結構」。
李建忠看好特斯拉機器人,同時他也強調:具身智能仍要以語言模型為核心——對物理世界的理解,需要語言層面的推理,而不是只靠視覺信號。
10萬億美元門檻:最強智能決定最強生態
最后,楊靜把問題推到智能與文明的交界處:文明由最高智能主導是社會進化的第一性原理。
最強智能決定最強生態,ASI甚至會成為10萬億美元市值的門檻。
楊靜的問題非常直接,誰會成為第一家達到10萬億美元市值的公司?
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李建忠給出的答案干脆利落:2026年很快會看到10萬億美元市值的巨頭,最可能第一個沖線的是英偉達,然后是谷歌、OpenAI。
結語:新天終啟,萬象智生
正如新智元十周年峰會上主題所言:新天終啟,萬象智生。
曾幾何時,奇點臨近還被視作遙遠而抽象的預言,可轉眼間,我們已經嗅到了它的氣息。
變革將以我們前所未見的速度發生,萬事萬物都將在更新的世界中爆發。
面對撲面而來的未來洪流,我們能做的不是退縮,而是與AI一同進化,擁抱這場前所未有的智力飛躍。
當時間被再度壓縮、當可能性被無限拓展,人類將迎來巨大的挑戰與機遇。
在這歷史的拐點上,我們唯有保持清醒與勇氣,才能與新生的ASI共舞。
2026年,奇點不再只是臨近,它已經在此刻降臨!
參考資料:
https://x.com/eli_lifland/status/2006186170577817612
https://x.com/elonmusk/status/2007738847397036143
https://x.com/elonmusk/status/2007831396333850868
https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/#:~:text=agents%20can%20complete,take%20humans%20days%20or%20weekshttps://blog.ai-futures.org/p/ai-futures-model-dec-2025-update
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