截止2025年终AI现在最大的问题是什么？

花了两天时间，把AI圈大佬们的2025年终总结全翻了一遍。

写了篇万字长文， 发了两篇博客， 上了CNN， 和 在X上吵了一架，Ilya Sutskever离开OpenAI后第一次深度受访。

看完之后发现一件很有意思的事：

所有人都在回答同一个问题——AI现在最大的问题是什么？

但他们给出的答案，完全不一样。

整理出来大概5类答案，分享给大家。

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第一类答案：规模化到头了

Ilya Sutskever说了一句很重的话："我们正在从规模化时代转向研究时代。"

什么意思？从2020到2025，AI进步的逻辑很简单——堆数据、堆算力、堆参数。GPT-2到GPT-3到GPT-4，基本就是这个套路。

但Ilya说，现在规模已经大到一定程度了。"信念还是'再扩大100倍一切都会不同'吗？我不这么认为。"

他的判断是：AI的瓶颈不再是算力，而是想法。

这话从Ilya嘴里说出来分量很重。他是GPT系列的核心贡献者。

但 的看法截然相反。

他在博客里写："我们现在确信我们知道如何构建传统意义上的AGI。"

注意用词——"确信"、"知道如何构建"。

同一个公司出来的两个人，判断完全不同。

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第二类答案：LLM是条死胡同

12月在X上直接开炮："所谓的通用智能根本就是扯淡（complete BS）。"

他的逻辑是：人类智能本身就是高度专业化的，我们以为自己很"通用"，其实只是一种错觉。

更关键的是，他认为LLM这条路走不通。"LLM只是预测下一个token，它们缺乏对物理世界的理解。"

他的替代方案叫World Models。12月他宣布离开Meta，创办AMI Labs，就是做这个方向。

直接反驳："人类大脑是已知最复杂的系统之一，按设计来说是高度通用的学习机器。"

两人在12月24日有一场公开辩论。 还站队Hassabis，发帖说"Demis是对的"。

站LeCun这边："LLMs are not AGI. Anybody who thinks they are is just not really following the technical detail."
@GaryMarcus 站 LeCun 这边：“LLM 不是 AGI。任何认为它们是 AGI 的人都只是没有真正了解技术细节。”

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第三类答案：泡沫要破了

这个问题有意思。按理说，AI公司的CEO应该最看好AI。但如果你仔细看他们的表态，会发现很多人在释放"谨慎"信号。

8月说："投资者作为一个整体是否对AI过度兴奋了？我的看法是，是的。"

11月说："私人市场显然存在泡沫……种子轮估值几十亿美元的公司什么都没有。"

12月在DealBook峰会说："部分公司在YOLO（孤注一掷），过度投资数据中心。经济价值实现的时机不确定，可能出现时机错误。"

注意，这是Anthropic的CEO在说这话。他自己的公司估值1830亿美元。

但一个数据很扎眼：MIT 8月的报告显示，尽管企业在GenAI上投入了300-400亿美元，95%的组织获得的回报是零。

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第四类答案：就业冲击比想象的大

12月底接受CNN采访时说："我可能比以前更担忧了。AI进步的速度比我预想的更快。"

他给出了一个具体预测："AI每7个月左右就能将完成任务的时间减半。"

更让人不安的是他对AI风险的评估：AI夺取世界控制权的概率是10%-20%。

的预测更激进："未来1-5年内，可能消灭半数入门级白领岗位。"

但 泼了冷水："I can tell you, no one knows anything."
但 @emollick 泼了冷水：“我可以告诉你，没有人知道任何事情。”

他的观点是：AI agents还没到那一步。"你只是把AI换成人的想法对我来说很天真。"

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第五类答案：我们还不知道最大的问题是什么

这可能是最诚实的答案。

说："包括顶级AI实验室也不知道AI真正有用的场景。他们告诉我，用我的Twitter来了解用例。"

在12月的博客里写了一个很有洞察的观察："模型不断变得更impressive的速度符合短时间线预测，但变得更useful的速度符合长时间线预测。"

什么意思？AI在benchmark上表现越来越好，但真正落地到实际工作中，进展没那么快。

这可能才是最核心的问题：能力和实用之间的gap，比我们想象的大。

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那个没有答案的问题：AGI什么时候来？

：比世界上大多数人想的更快 ：2030年前可能 ：5-20年（从30-50年下调） ：10年以上，而且当前方法到不了 Ilya Sutskever：当前方法会逐渐停滞 ：LLM不是AGI，需要全新方法

差距有多大？从"已经知道怎么做"到"完全是另一回事"。

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如果你问我AI现在最大的问题是什么？

说实话，我不知道。

但我知道一件事：最顶尖的那群人，也不知道。

说得最直接："No one knows anything." 包括他自己，包括OpenAI，包括DeepMind。

这其实是个好消息。

如果连诺贝尔奖得主都在困惑，连OpenAI的首席科学家都说"我们还不知道怎么构建真正有效的系统"，那我们普通人就不用焦虑自己"跟不上"了。

2025年的AI圈，最有价值的不是那些确定的答案。

而是这些大佬们愿意公开承认：我也在想，我也不确定。

这比任何宏大预言都真实。

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你觉得AI最大的问题是什么？