巴菲特馬斯克警示AI危機，智慧霸權或成現實

哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析巴菲特和華爾街大佬為何集體警告AI泡沫，以及我們正在迎來的"AI霸權時代"到底意味著什么。

去年巴菲特接受采訪時說了這樣一段話，"人工智能既有巨大的造福潛力，也有巨大的危害潛力。"他還提到，即便是最懂這項技術的人，也不知道AI會走向哪里。這種不確定性正是他擔憂的根源。

幾乎同一時間，因提前預測次貸危機而成名的投資人邁克爾·伯里也發出了警告。他引用巴菲特當年投資百貨商店的例子，當時兩家百貨公司都花巨資裝自動扶梯，結果誰也沒因此多賺錢，反而背上了額外成本。伯里認為，科技巨頭往AI算力中心砸的數萬億美元，很可能也是這個結局。

兩位投資界大佬的警告交織在一起，其實點出了AI賽道面臨的兩大風險，一是人類社會會不會因為忌憚AI的危險而主動踩剎車，二是科技公司投下去那么多錢，到底能不能真正創造價值。

馬斯克最近在一檔深度訪談中給出了更驚人的時間表。他說，今年通用人工智能AGI就會實現，到2030年，AI將超過所有人類智能的總和。屆時，配備了超高AI計算能力的人形機器人甚至可以完成精密外科手術，水平超過人類醫生。

他還提到一個更驚悚的場景，當AI發展到一定程度，將能提出人類"甚至無法理解的問題"，并在智力比賽中完勝人類，甚至讓人"不知道為何會輸"。

馬斯克的話不是隨便說說。他旗下的xAI擁有Grok這個當前性能排在前列的大模型，他還通過特斯拉持續投入AI芯片和自有算力中心等硬件研發。他深知整個產業鏈的內幕，所以他的預測值得重視。

假設他說的是真的，那我們很可能將看到"AI霸權時代"的來臨。很簡單的邏輯，一旦這個地球上最聰明的"智能體"不是人類了，會發生什么？

IBM研究部門去年發布了一份報告，預測未來十年AI發展方向。報告指出，一些雄心勃勃的"技術躍進方案"正在涌現，未來AI能否取得"超級智能"，可能要看這些技術演化的進展。

首先是"后摩爾計算"，目標是在GPU和TPU接近物理極限之際，超越傳統架構。還有"光計算"，利用光而非電信號來處理信息，為提高計算效率提供了極具前景的途徑。

更引人注目的是"量子AI"，利用量子比特的獨特屬性，有望突破傳統AI的局限。復雜的材料模擬、龐大的供應鏈優化以及指數級增長的數據集的實時處理都將成為可能。

當前AI訓練面臨的最大障礙是成本和能耗。訓練大型模型需要大量時間、能源和資金，目前的硬件需求已接近傳統計算基礎設施的極限。量子計算為AI創新提供了一條充滿希望的途徑，因為它有望大幅減少訓練和運行大型AI模型所需的時間和資源。

另一項重要創新是"分布式AI互聯網"，設想構建一個去中心化的AI基礎設施。與依賴龐大數據中心的傳統集中式AI模型不同，這可在多個設備和位置運行，并在本地處理數據，從而增強隱私并降低延遲。

算法方面的革新也在進行。"神經形態計算"將模擬人腦的神經結構，是未來算法的重要發展方向。另一個關鍵領域是解決"變換器架構"注意力機制的局限性問題。

值得注意的是，中國在AI領域的投入和進展也在加速。2025年，國內多家科技公司發布了自主研發的大模型，在多個評測榜單上的表現已經接近甚至超越國際領先水平。

國內AI芯片領域也在快速發展。面對國際技術封鎖，國產AI芯片正在走出一條自主創新的道路。多家企業推出了針對AI訓練和推理的專用芯片，性能逐步提升，成本也在下降。

在應用層面，AI技術已經深入到醫療、教育、制造、交通等各個領域。中國龐大的市場和豐富的應用場景，為AI技術的迭代升級提供了得天獨厚的條件。

AI技術的發展速度確實超出了很多人的想象。巴菲特說得對，AI既有巨大的造福潛力，也有巨大的危害潛力。我們既要擁抱技術進步帶來的機遇，也要對可能的風險保持警惕。掌握了超過人類智慧"霸權"的AI能否為我們所完全掌控，將是所有人都應該關心的話題。