奥特曼：“人类只剩5年”？AI：听我说谢谢你，因为有你，我当了“保姆”！

TL;DR：

Sam Altman又放“大招”：5年后AI将全面超越人类！但现实却很“骨感”，AI不仅没帮程序员提速，还拖了后腿。创业公司“尸横遍野”，巨头狂烧钱，普通人想靠AI“摸鱼”？结果自己成了AI的“保姆”。这波“风口”，真的要等等。

OpenAI的掌门人山姆·奥特曼（Sam Altman）最近又双叒叕语出惊人：他预言，五年后AI将全面超越人类，2030年GPT-8不仅能解量子引力，还能跟你唠嗑心路历程，人类智力的霸权时代，已进入倒计时。 届时，全球30%到40%的经济任务都将由AI“包揽”¹。

这话说得，简直是给未来画了个巨大无比的“大饼”！要是放两年前，大家可能早就“激动得搓手手”，又焦虑“饭碗不保”了。但现在呢？不少人可能跟我一样，听了太多“牛逼”宣言，已经有点儿“麻木了”。看着手边那个偶尔“犯傻”的AI助手，不禁想问：就这么个“小可爱”，真能在5年内翻身农奴把歌唱，变成“神”一样的存在？现实的骨感，真的要给这份“预言大饼”泼点冷水了。

“AI打工人”的骨感现实：摸鱼没摸成，反被AI摸了？

理论上，AI的进步速度那叫一个“飞沙走石”。美国智库METR报告说，大语言模型每7个月能力就翻一番，远超摩尔定律，简直是“火箭速度”¹。按这节奏，2030年AI完成人类一个月的工作量，听起来简直就是“打工人”实现“躺平自由”的“终极杀手锏”！

然而，理想很丰满，现实很“骨感”。METR的另一项实验，让经验丰富的软件工程师分成两组：一组纯人工，另一组使用AI工具编程。结果简直是“大型翻车现场”：借助AI工具编程，预测会快40%，但实际效率却反而慢了19%！ 没错，你没看错，AI不仅没提速，还“拖后腿”了！¹ 程序员自己都懵了，觉得AI帮自己提升了20%，但数据不会说谎。

这波操作，不禁让人思考：难道AI是“内卷”到把自己都卷废了吗？

实验方解释，这叫“能力-可靠性缺口”。简单讲，AI模型虽然“十八般武艺样样精通”，能搞定复杂任务，但它给出的成果，离企业要求的“商用级”还差得远。打个比方，AI给你画了个草图，看起来“像模像样”，但细节一推敲就“露馅”，多根手指、线条不对称，人类就得花大量时间去“擦屁股”，检查、修改，甚至重写。¹ 尤其在编程这块，AI能“光速”生成代码，但里面“bug”频出，人类程序员从“主创”变成了AI的“保姆”，效率不降反升，就问你“扎心不扎心”？

而且，编程已经是AI表现最好的领域之一了。如果连这块“试验田”都“翻了车”，其他领域想要“降本增效”，那画面简直不敢想。OpenAI内部的AI编程Agent产品Codex，能让工程师只看结果做调整，但那可是OpenAI自家的“神队友”¹。对于普通打工人来说，距离拥有这样的“金手指”，估计还有不小的距离。

黎明前的“至暗时刻”：AI创业，卷到“原地爆炸”？

都说“站在风口上，猪都能飞起来”，AI这波“科技浪潮”，无数人都想当那只“飞猪”。天眼查数据显示，截至2025年4月，全国人工智能相关企业超过424.3万家，2025年新增注册约28.6万家，简直是“泼天富贵”的景象！¹ 所有人都在高喊AI是“未来最大的财富增量”。

然而，现实是，除了提供“卖铲子”的英伟达，和“靠信息差赚流量”的博主们，目前几乎没有哪家AI企业真正赚到钱。 至少现阶段，它是典型的“高投入，低回报”。摩根士丹利估算，微软、Meta、谷歌、亚马逊四大巨头，2024年资本投入就高达3000亿美元，大部分都砸给了AI项目。2024年全球生成式AI投资增长70%，预计2025年更是2024年的3倍！¹ 这哪里是投资，分明是“烧钱机器”在轰鸣啊！

巨头还能“硬扛”，但大量中小企业就没那么好运了。SD开发出AI回话模型，却背着1亿美元债务；Stability AI核心研究团队“集体跳槽”；Character AI“卖身”谷歌²……国内圈子也“大同小异”：曾获千万融资的波形智能“突然解散”；微软前工程院副院长创立的竹间智能“现金流吃紧，基本停摆”；华夏芯“资金链断裂，申请破产，专利挂牌拍卖”¹。

数据更触目惊心：从2022年11月到2024年7月，全国78612家新注册AI企业处于注销、吊销或停业状态，占同期新注册总量的8.9%；全国AI领域注销、吊销企业总数更是超过20万家！按这个比例算，倒闭的新注册AI企业已超10万家¹。

这才是AI浪潮的真正底色：九成的参与者，都将或已经倒在黎明前，其中不乏纯粹的技术团队。 除非AI技术出现真正意义上的“突破性进展”，否则这种“卷到原地爆炸”的局面不会改变。很多企业和投资者，还在“坐井观天”，觉得买几台高配电脑就是“数字化转型”，生成几个数字人主播就是“玩转AI”¹。这种错位认知，或许才是当前市场热炒AI的“真实底色”。

未来不远，但“不够强”的AI，何时才能“真香”？

我们曾以为，生成式AI能打破“成本、质量、速度只能选其二”的“不可能三角”。然而现在看来，它离“完美工具人”还差得远。现阶段AI只会“标准化创作”，导致两大问题：同质化和细节缺失。 就像AI绘图，虽然能快速出图，但风格趋同，还经常出现“人体比例失调”、“多一根手指”的“低级错误”¹。

所以，它目前只能胜任审核、阅片这类重复性极高的工作。对大部分人而言，它还无法成为合格的工具，更深层次的细节把控，仍然离不开人类的“画龙点睛”。结果就是，用了工具反而更慢。

当然，我们不能“一棒子打死”。未来终究会来，今天的一切，我们可以归咎于“企业家们的过度宣传”，但更本质的原因只有一个：如今的AI，不够强。

那么，AI到底要“强”到什么程度才能“降本增效”？答案很简单：达到人类从业者的平均水平，乃至最低水平。 它不需要成为“超人”，只要能替代大多数普通人的工作，人工成本自然就能降下来，效率也能上去。

以游戏行业为例，AI已经开始改变格局。初级策划的重复性工作，很快就会被替代。只保留少数有创造力的人，不仅能降本增效，游戏质量也能提升，比如每个NPC都能有“千人千面”的性格和故事¹。这在过去“靠人海战术”的时代，是根本无法想象的。

对大厂而言，研发成本更低，周期更短，市场更活跃；对小厂而言，研发全交给AI，基本只剩推广成本，简直是“无限薅羊毛”¹。唯一“受伤”的，是大多数“不够优秀”的从业者。 这种“内卷”已在游戏行业悄然发生，随着显卡升级，未来两年50%的人可能面临转行。

那一刻的到来，不需要AGI，只需要等到工具能完成最简单的工作。Sam Altman也认为，短期内不太可能实现AGI，但他预测2025年可能会看到第一批AI代理“加入劳动力大军” ³⁴。这说明，从“辅助工具”到“自主打工”，AI正在加速进化。

不过，虽然AI Agent热潮涌动，但行业对其定义仍不明确，并且要解决“Long Context”（长上下文）问题，才能真正迎来应用大爆发。这个领域，未来三年将是关键窗口期¹⁵。

有意思的是，Google搜索内容提到，国内AI应用市场似乎还没达到“普及”的程度，很多用户甚至不知道“浏览器”是什么，直接找APP。而国外，泛GPT产品已经成了中学生做作业的“文具”，市场对垂直应用充满兴趣²。这种差异，可能与模型能力、中文语料、以及国内外互联网生态差异都有关。但无论如何，AI的核心用户们，也开始出现“疲态”：尝鲜期已过，没有特别强的理由，大家不愿再轻易尝试新产品了²。

至少此时此刻，对大部分行业而言，AI是根本无法取代人的，甚至作为工具都不太合格。但管理层们却普遍跟着舆论“降本增效”，裁员让剩下的员工“卷起来”，学用免费AI工具。结果往往是“只降了本，没增效”，即便增效，也多半是裁员带来的“人心惶惶”¹。

所以，当AI应用市场规模即将突破5000亿元，我们是该保持清醒，看清这波浪潮的“潮起潮落”，别真被“画大饼”的忽悠瘸了。

引用

• Sam Altman
• AI预测
• AI创业
• 能力-可靠性缺口
• 产业内卷