微軟 AI CEO 蘇萊曼：當前晶片搞不定 AGI，至少還要等 5 到 10 年

OpenAI 的執行長 Sam Altman 前不久剛在 Reddit 問答裡放話，說憑現在的硬體水平就能搞出通用人工智慧（AGI）。

但這套說法，作為 OpenAI 最大金主兼盟友的微軟，高管卻並不買賬。

在 The Verge 的 Decoder 播客節目中，微軟 AI 執行長 Mustafa Suleyman 直接唱了反調。他明確表示，靠輝達 GB200 這類當前硬體根本不可能實現 AGI。

距離 AGI 還有兩到五代晶片

Suleyman 是 DeepMind 的聯合創始人，後來創辦 Inflection，今年初帶著核心團隊加入微軟，負責 Copilot、Bing、Edge 瀏覽器等整個消費級 AI 業務。

談到 AGI 的時間表，Suleyman 算了一筆更現實的硬體賬。他認為 AGI 大機率需要再經歷兩到五代晶片迭代才可能出現。

按現在晶片每 18 到 24 個月換代一次計算，五代晶片可能要等上 5 到 10 年，甚至更久。而且晶片製程和效能提升正遇到越來越嚴峻的瓶頸，算力和成本的提升不會像過去那樣線性增長。

在他看來，外界圍繞 AGI 的各種斷言充滿不確定性，很多把話說得太滿的言論缺乏根據。Altman 之所以頻頻給 AGI 調低門檻、把時間表往前推，業內普遍認為與雙方的協議條款有關，因為有傳言稱一旦實現 AGI，OpenAI 就能脫離與微軟的繫結。

別把 AGI 當成技術奇點

Suleyman 還試圖把 AGI 從神話拉回現實。他把 AGI 和所謂的「技術奇點」明確劃清了界限。

他認為奇點指的是系統能夠指數級、遞迴地自我迭代，並迅速超越人類理解的超級智慧；而 AGI 只是一種能夠在人類各類工作環境中都表現出色的通用學習系統。

他甚至給出了自己的預判：未來 5 到 10 年內，人類的大多數知識性工作很可能會由 AI 系統來完成。但涉及物理互動的機器人領域，面臨的工程複雜度要高得多。

針對有人批評大語言模型只會死記硬背訓練資料，Suleyman 提出了不同看法。他認為模型在多維空間中對不同資料的插值推理，本身就是一種創造力，每次給出的全新回答都是創造的萌芽，只是模型能否脫離人類提示獨立、主動地產出，目前還是個問號。

為什麼重要

對普通打工人來說，Suleyman 的態度打消了明天就會被超級智慧徹底替代的恐慌，但並沒有減輕職業轉型的緊迫感。既然大多數腦力工作在 5 到 10 年內能被 AI 接管，現階段把精力放在學會用 AI 工具提升效率，遠比天天盯著遙不可及的奇點更有意義。

對行業而言，這是微軟核心高管在公開場合對 OpenAI 激進敘事的一次溫和降溫。兩家公司雖然深度繫結，但在對技術成熟度、硬體極限以及 AGI 定義的理解上，分歧已經擺到了檯面上。

我們認為，Suleyman 這種務實的態度非常聰明。他不陪著資本講超級智慧的故事，而是把重點放在打磨 Copilot 助手和解決實際問題上。把目標從縹緲的造神拉回到實用的工具，才能避免泡沫破裂時的劇烈反噬。