GPT-5发布后：AGI的野望散去，AGI的大潮才刚刚开启

GPT 5发布后：AGI的野望散去，AGI的大潮才刚刚开启 GPT 5发布后：AGI的野望散去，AGI的大潮才刚刚开启 Modified August 13, 2025 3追求AGI成了深度学习浪潮以来的集体迷思 AGI这个词在曾经的机器学习时代，可以说是只会出现在民科嘴里的字眼，但是在ChatGPT 3.5发布的那个时刻，科学家真正开始认真审视AGI这个字眼，甚至在不同大佬的嘴里，对AGI到来的时刻预言越来越近。 但AGI真的是一个非常抽象的词汇，什么是AGI？如果说我们讲通用人工智能，那什么是通用人工智能？更像人，像人一样能执行各种任务，替代人，能学习、适应、解决任务，然后取代人的大脑继而取代人的双手？ 你会发现，AGI是一个模糊的目标，在追求这个目标上，自ChatGPT 3.5发布以来，人们陷入了疯狂，这个泡沫被吹到了疯狂的地步。但是并没有人能清晰的描绘出这条清晰的路线，the way to AGI。 诚然， 这一次的AI浪潮，泡沫吹的再大，我们都有可能低估了它。 GPT 5的发布，其实是在自己曾经引领的这条路上，选择的一次转身。你可以说是因为OpenAI的角儿快被挖完了，也可以说奥特曼是一位精明的商业精英，但毫无疑问，GPT 5的大一统行为，就是一次商业上的转身。 4产业对比：技术卷到头，开始卷"可用性 + 渠道" 毫无疑问，这场奔向AGI的路上，世界巨头们已经开始探索向不同的区域。来自商业与科技的抉择中，各家开始各显神通： • OpenAI：统一入口 + 路由 + 价格战 目标很明确：把边际成本打下来，让"普适任务"更稳更便宜，把"重度推理"留给 Pro & API。 • Anthropic：专业工作流路线 主打编码/推理深水区 ，发布 Opus 4.1、强化 Claude Code，走"专业工作流"路线，但价格带明显更高。 • Google/DeepMind：世界模型路线 一边 Gemini 2.5 推理升级，一边祭出 Genie 3 世界模型，强调"世界一致性/可交互环境"，把 AGI 路线指向"可在模拟世界里学"。这是另一个维度的强势。 • Meta：开放与商业的拉扯 砸钱疯狂挖人，同时开始放话"并不会把所有超强模型开源"。"开放"与"商业化"的拉扯，正在加速回归商业常识。 • 字节豆包：产品导向的胜利 产品导向 + 快速上新 + 高渗透，在中国用户规模/应用密度领先，说明"更好用的产品"比"更强模型"更容易赢。短短两年时间推出的AI产品数量几乎是其他几个头部公司的数倍。 • manus：全球化算力路线 从中国到新加坡，押注"可用的智能体 + scaling law"双轨，路径转向更全球化的算力/资金市场。 巨头们分道扬镳——有人卷"更便宜的普适工具"，有人卷"更强的专业协作"，也有人卷"更真实的世界模型"。 5商业化不是退化，是AI融入世界的真实形态 如果细数你所熟知的这些大模型，你有没有发现，在中国，围绕着豆包构建的生态，各种产品的使用丝滑与被认可的程度是最高的。在美国，ChatGPT是付费用户最多，体验感也最舒适的大模型产品。 而这两家，恰恰是商业化最重的两家。 这里边其实有一个反共识： AI越厉害，并不意味着AI更被用户喜欢。 如果你问科技圈的各位大小佬们，你使用最多的模型是哪个，无外乎御三家。但是如果你问企业里不同年龄段的员工与老板， 这个答案更多的是豆包和ChatGPT，甚至可能是文心一言。 科技圈里的极客每每有新模型发布，新智能体产生，清一色的是上几个高难度的提示词，测试大模型的输出质量，或者是用哪些屡试不爽的幻觉bug来测试大模型有没有变聪明。 但是在公司职员身上，他们会说，豆包给我写的工作报告真不错，DeepSeek帮我写了一篇很棒的新媒体文章。 科技圈看的是AGI何时到来，普通人看的是你能不能为我干活。 如果你打开模型竞技场，你会发现，GPT 5赫然登顶，气的群里的小伙伴说，这种基准测试，我以后再也不会相信了。排除作弊可能，这个大模型竞技场，可是盲测中用户一票一票投出来的。 其实这意味着，GPT 5在用户体感中，还真就是充满惊喜的。 GPT选择将之前各种形式五花八门命名形式的型号统一起来，只提供一个GPT 5的入口，这对普通用户来说，其实是一次升级，不用为了选什么模型而疑惑，也不必担心没用上最好的模型。 而且，GPT 5也提供免费用户的使用，区别就在上下文大小上，免费用户享受8k的上下文，用来吸引哪些只是用来写写文章，获取知识，是足够的。plus版本（也就是每月20刀）的用户，可以享受32K的上下文，不做高强度的上下文任务，也是够的。 当然，对于圈子里超高频使用的极客来说，简直是不可忍受的，没有了善于写作的GPT 4.5，没有了善于思考的o3，GPT一夜之间变得又蠢又平庸。 这里就是OpenAI真正商业化的小心思了： • 给免费用户提供8k上下文的GPT 5，相当于试用装用来吸引用户。 • Plus版本作为过渡型的阉割版本，更希望深度的GPT用户转Pro版本（200刀每月）来为大模型公司在追求AGI过程中的海量投入成本回血。 • Pro版本提供旧版本回溯，可以找回曾经用习惯的模型型号，以及更长的上下文。 • 用完全对标Claude的API低价，吸引B端用户。 我们不去判断奥特曼这一番操作的对错，只去看这一系列的操作，不得不感慨， 这群科技疯子们的商战，也是这么朴实无华，且枯燥 。 6AGI的迷雾：技术上限 vs. 工程下限 昨天和自动驾驶圈子里的朋友聊，我好奇地问他，今天自动驾驶的大模型技术，你认为到什么地步了。他说，说实话，如果纯论技术上限，今天的自动驾驶大模型其实已经可以说是L4级别了（也就是可取代人的自动驾驶），但落在车机上，我们其实大量的工作是在考虑算力，考虑端侧模型大小，要做量化做蒸馏，要判断性能损失，要在当前的硬件局限下寻找最佳的效果。 大模型同理——单点能力能到 90%+，可一落到"复杂工作流 + 真实环境"，就会被数据权限、容错、成本、集成度拉回现实。 如果我们换个视角看大语言模型，你会发现， 今天生成式AI的智能，其实在单点任务上，几乎已经达到90% 95%的智能，在某些能力的输出上，甚至让任何人自叹弗如。 但在企业落地侧、个人体验侧，大模型解决复杂任务的能力，又往往过于勉强。不好用、不能用、没法用的声音到处都是，甚至还有唱衰的声音。 所以"AGI来没来"不重要，能不能稳定替你干活才重要。 GPT 5的方向是承认现实： 控制成本、稳定交付、分层卖货 。 7当AGI的迷雾散去，AI融入世界的样子悄然呈现 所以你看，AGI到底来没来，到底什么是AGI，这其实并不是一个可被定论的话题。 但当我们还在争论AGI的定义时，AI融入这个世界的样子，已经悄悄呈现出来了。今天你看到的一切，就是AI融入世界的真实样子—— 不是轰轰烈烈的革命，而是润物细无声的渗透。不是一步到位的替代，而是逐步优化的协作。不是完美无缺的智能，而是够用就好的工具。 GPT 5选择了这条路： 不再追求让极客惊呼的技术突破，而是让更多普通人能用得起、用得好。 这看起来像是妥协，但或许这才是AI真正改变世界的方式。 8结语：从追求"最强"到追求"最有用" 回看整个AI产业的演进，我们正在见证一个转折点： 从实验室到市场，从Demo到产品，从概念到落地。 当技术发展到一定程度，如何让它真正融入人类社会，比让它变得更强大，对于一家商业公司更重要。 就像互联网不是因为TCP/IP协议有多先进而改变世界，而是因为它让信息流通变得简单；移动互联网不是因为4G有多快而普及，而是因为它让每个人都能随时随地连接世界。 AI也在经历同样的过程。当AGI的迷雾逐渐散去，我们看到的不是一个遥不可及的技术奇点，而是一个正在悄然发生的融合过程。 这个过程没有那么激动人心，但它真实、渐进、不可逆转。 而这，或许才是我们这个时代最重要的变革。 3追求AGI成了深度学习浪潮以来的集体迷思 AGI这个词在曾经的机器学习时代，可以说是只会出现在民科嘴里的字眼，但是在ChatGPT 3.5发布的那个时刻，科学家真正开始认真审视AGI这个字眼，甚至在不同大佬的嘴里，对AGI到来的时刻预言越来越近。 但AGI真的是一个非常抽象的词汇，什么是AGI？如果说我们讲通用人工智能，那什么是通用人工智能？更像人，像人一样能执行各种任务，替代人，能学习、适应、解决任务，然后取代人的大脑继而取代人的双手？ 你会发现，AGI是一个模糊的目标，在追求这个目标上，自ChatGPT 3.5发布以来，人们陷入了疯狂，这个泡沫被吹到了疯狂的地步。但是并没有人能清晰的描绘出这条清晰的路线，the way to AGI。 诚然， 这一次的AI浪潮，泡沫吹的再大，我们都有可能低估了它。 GPT 5的发布，其实是在自己曾经引领的这条路上，选择的一次转身。你可以说是因为OpenAI的角儿快被挖完了，也可以说奥特曼是一位精明的商业精英，但毫无疑问，GPT 5的大一统行为，就是一次商业上的转身。 4产业对比：技术卷到头，开始卷"可用性 + 渠道" 毫无疑问，这场奔向AGI的路上，世界巨头们已经开始探索向不同的区域。来自商业与科技的抉择中，各家开始各显神通： • OpenAI：统一入口 + 路由 + 价格战 目标很明确：把边际成本打下来，让"普适任务"更稳更便宜，把"重度推理"留给 Pro & API。 • Anthropic：专业工作流路线 主打编码/推理深水区 ，发布 Opus 4.1、强化 Claude Code，走"专业工作流"路线，但价格带明显更高。 • Google/DeepMind：世界模型路线 一边 Gemini 2.5 推理升级，一边祭出 Genie 3 世界模型，强调"世界一致性/可交互环境"，把 AGI 路线指向"可在模拟世界里学"。这是另一个维度的强势。 • Meta：开放与商业的拉扯 砸钱疯狂挖人，同时开始放话"并不会把所有超强模型开源"。"开放"与"商业化"的拉扯，正在加速回归商业常识。 • 字节豆包：产品导向的胜利 产品导向 + 快速上新 + 高渗透，在中国用户规模/应用密度领先，说明"更好用的产品"比"更强模型"更容易赢。短短两年时间推出的AI产品数量几乎是其他几个头部公司的数倍。 • manus：全球化算力路线 从中国到新加坡，押注"可用的智能体 + scaling law"双轨，路径转向更全球化的算力/资金市场。 巨头们分道扬镳——有人卷"更便宜的普适工具"，有人卷"更强的专业协作"，也有人卷"更真实的世界模型"。 5商业化不是退化，是AI融入世界的真实形态 如果细数你所熟知的这些大模型，你有没有发现，在中国，围绕着豆包构建的生态，各种产品的使用丝滑与被认可的程度是最高的。在美国，ChatGPT是付费用户最多，体验感也最舒适的大模型产品。 而这两家，恰恰是商业化最重的两家。 这里边其实有一个反共识： AI越厉害，并不意味着AI更被用户喜欢。 如果你问科技圈的各位大小佬们，你使用最多的模型是哪个，无外乎御三家。但是如果你问企业里不同年龄段的员工与老板， 这个答案更多的是豆包和ChatGPT，甚至可能是文心一言。 科技圈里的极客每每有新模型发布，新智能体产生，清一色的是上几个高难度的提示词，测试大模型的输出质量，或者是用哪些屡试不爽的幻觉bug来测试大模型有没有变聪明。 但是在公司职员身上，他们会说，豆包给我写的工作报告真不错，DeepSeek帮我写了一篇很棒的新媒体文章。 科技圈看的是AGI何时到来，普通人看的是你能不能为我干活。 如果你打开模型竞技场，你会发现，GPT 5赫然登顶，气的群里的小伙伴说，这种基准测试，我以后再也不会相信了。排除作弊可能，这个大模型竞技场，可是盲测中用户一票一票投出来的。 其实这意味着，GPT 5在用户体感中，还真就是充满惊喜的。 GPT选择将之前各种形式五花八门命名形式的型号统一起来，只提供一个GPT 5的入口，这对普通用户来说，其实是一次升级，不用为了选什么模型而疑惑，也不必担心没用上最好的模型。 而且，GPT 5也提供免费用户的使用，区别就在上下文大小上，免费用户享受8k的上下文，用来吸引哪些只是用来写写文章，获取知识，是足够的。plus版本（也就是每月20刀）的用户，可以享受32K的上下文，不做高强度的上下文任务，也是够的。 当然，对于圈子里超高频使用的极客来说，简直是不可忍受的，没有了善于写作的GPT 4.5，没有了善于思考的o3，GPT一夜之间变得又蠢又平庸。 这里就是OpenAI真正商业化的小心思了： • 给免费用户提供8k上下文的GPT 5，相当于试用装用来吸引用户。 • Plus版本作为过渡型的阉割版本，更希望深度的GPT用户转Pro版本（200刀每月）来为大模型公司在追求AGI过程中的海量投入成本回血。 • Pro版本提供旧版本回溯，可以找回曾经用习惯的模型型号，以及更长的上下文。 • 用完全对标Claude的API低价，吸引B端用户。 我们不去判断奥特曼这一番操作的对错，只去看这一系列的操作，不得不感慨， 这群科技疯子们的商战，也是这么朴实无华，且枯燥 。 6AGI的迷雾：技术上限 vs. 工程下限 昨天和自动驾驶圈子里的朋友聊，我好奇地问他，今天自动驾驶的大模型技术，你认为到什么地步了。他说，说实话，如果纯论技术上限，今天的自动驾驶大模型其实已经可以说是L4级别了（也就是可取代人的自动驾驶），但落在车机上，我们其实大量的工作是在考虑算力，考虑端侧模型大小，要做量化做蒸馏，要判断性能损失，要在当前的硬件局限下寻找最佳的效果。 大模型同理——单点能力能到 90%+，可一落到"复杂工作流 + 真实环境"，就会被数据权限、容错、成本、集成度拉回现实。 如果我们换个视角看大语言模型，你会发现， 今天生成式AI的智能，其实在单点任务上，几乎已经达到90% 95%的智能，在某些能力的输出上，甚至让任何人自叹弗如。 但在企业落地侧、个人体验侧，大模型解决复杂任务的能力，又往往过于勉强。不好用、不能用、没法用的声音到处都是，甚至还有唱衰的声音。 所以"AGI来没来"不重要，能不能稳定替你干活才重要。 GPT 5的方向是承认现实： 控制成本、稳定交付、分层卖货 。 7当AGI的迷雾散去，AI融入世界的样子悄然呈现 所以你看，AGI到底来没来，到底什么是AGI，这其实并不是一个可被定论的话题。 但当我们还在争论AGI的定义时，AI融入这个世界的样子，已经悄悄呈现出来了。今天你看到的一切，就是AI融入世界的真实样子—— 不是轰轰烈烈的革命，而是润物细无声的渗透。不是一步到位的替代，而是逐步优化的协作。不是完美无缺的智能，而是够用就好的工具。 GPT 5选择了这条路： 不再追求让极客惊呼的技术突破，而是让更多普通人能用得起、用得好。 这看起来像是妥协，但或许这才是AI真正改变世界的方式。 8结语：从追求"最强"到追求"最有用" 回看整个AI产业的演进，我们正在见证一个转折点： 从实验室到市场，从Demo到产品，从概念到落地。 当技术发展到一定程度，如何让它真正融入人类社会，比让它变得更强大，对于一家商业公司更重要。 就像互联网不是因为TCP/IP协议有多先进而改变世界，而是因为它让信息流通变得简单；移动互联网不是因为4G有多快而普及，而是因为它让每个人都能随时随地连接世界。 AI也在经历同样的过程。当AGI的迷雾逐渐散去，我们看到的不是一个遥不可及的技术奇点，而是一个正在悄然发生的融合过程。 这个过程没有那么激动人心，但它真实、渐进、不可逆转。 而这，或许才是我们这个时代最重要的变革。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/iep27fi ... https://mp.weixin.qq.com/s/iep27fi ... 原创 薛临风 夜航船AIGC2025年08月11日 19:06 浙江 这是一场预料之中的"失望"。 GPT 5更新可以算是科技圈子里的一个大新闻了，两天内几乎所有的科技媒体和自媒体纷纷都对GPT 5发布做了全方位的剖析，无论是深度的能力测试，还是奥特曼对于GPT 5发布的商业分析，都毫无疑问的指向了一个事实。 GPT 5变“笨”了。 在GPT 5发布前夕，群友戏言：大家要做好“发布时惊艳，一周后变笨”的准备。但这一次GPT反而是直接变笨给你看。 沃垠AI 目前科技圈子和AI极客们几乎是清一色的结论：GPT 5的发布大失所望。与此形成鲜明对比的是另一波营销的自媒体迅速赶上的蹭热度行为，一番大夸特夸之后开始推销自己的私货。 GPT 5发布的当晚我也是蹲守的一员，发布会完我就在官网上手体验了一番，第一刻的感受是一样的，GPT 5可以说几乎没什么进步，除了在某些复杂页面生成上有些亮点，其他能力乏善可陈。 甚至可以说退步了。 然后推特上满屏的嘲讽声音，群里的小伙伴，一波选择了停止订阅，一波选择了Pro版本然后回退到GPT 4.5或者GPT o3。这种嘲讽带着某种松了一口气的轻松，让我想起之前大家常说的那句话“ AI 不可能恰好发展到让大家都很开心的那个点然后就停下来 ”，但是此刻看来，似乎在某些能力的构建上，AI走到了一个小小的临界点。 在随后的三天使用里，我尝试着继续使用GPT 5来办公，然后开始有了一些不一样的观察。 1这次到底更新了啥？ 让我们先剥离掉情绪，看看OpenAI这次到底做了什么。 OpenAI把原本"型号满天飞"的体验，合成一个统一入口： "默认模型 + 深度推理（GPT 5 thinking）+ 实时路由" ，系统根据任务难度自动切换。普通人少了"选型焦虑"，企业更容易标准化接入。 价格方面，API降维打击： • GPT 5：输入 $1.25 / 百万 tokens，输出 $10 / 百万 tokens；还有更便宜的 mini / nano • 对比 Anthropic：Opus 4.1 输入 $15、输出 $75 这看起来是针对Claude的一次定向狙击。 前台产品分层也更清晰： Free/Plus/Pro 三档，Pro（$200/月）给"重度/专业工作流"，Plus（$20/月）维持大众高频使用。 2为何"变笨"的体感会这么强？ 两件事叠加造成了这种强烈的体感差异： • 其一，模型路由。 当你不能"手选 o3 / 4.5 / 4o"，而是让系统自动分配时，风格会趋于"保守稳妥"，创作型体感自然下降。极客觉得"没个性""不敢想"。 • 其二，曾经的体验感非常清晰。 用户在社媒大面积吐槽"想回 4o"，OpenAI甚至公开表态要把 4o 拉回（Plus内可选）。这说明体感差异是真实存在的。 顺带一提，"竞技场谁第一"并不可信：不同榜单、不同开关（如 style control）会得出不同结论。近期有媒体称 Gemini 2.5 Pro 仍居前列，也有人说 GPT 5 登顶；投票样本、题型分布、风格偏好都会影响结果。别把"榜单体感"当工程事实。