芯片速度触顶，智能进化转向结构重组与协作

芯片性能提升见顶，人工智能却持续飞跃。摩尔定律已然失效！Nature最新文章提出一个反直觉的观点：智能的进步不依赖芯片，而在于结构重组，让更多单元融入同一协作体系。

过去几十年，摩尔定律被视为科技界的铁律：芯片性能越强，智能水平就越高。

但到了2020年，一个尴尬的现实浮现——频率无法继续提升，制程逼近物理极限，芯片进步步履维艰。

按照摩尔定律，AI应陷入停滞，然而事实截然相反——近年智能突飞猛进，大模型迭代日新月异。

这无关速度，摩尔定律无法解释这一现象。

于是尖锐问题出现：计算速度不再增长，智能为何仍能进化？

Nature最新文章提供全新视角：智能的成长从不靠“加速”，而依赖“结构整合与协作”。

生命如此，AI亦遵循相同逻辑。

智能的核心：是预测，更是协作

Nature文章首先阐明一个基础却关键的事实：生物智能本质上就是预测。

无论是捕猎还是躲避，争夺资源还是维系关系，所有行为都基于对环境和他者做出未来判断。

鲸鱼的捕猎行为正是群体共享智慧的体现

智能的提升，意味着预测能力的增强。

更重要的是，提升智能并非靠“让单个大脑更快”，而是通过“让更多单元共同参与预测”。

这正是大型社会性物种的规律：个体未必远超同类，但群体通过分工、并行处理信息，能形成远超个体上限的“集体智能”。

若将“预测”和“并行协作”视为智能的核心，现代AI的发展路径便清晰可解。

过去十年，大模型的飞跃不是因为单个芯片变快，而是算力被并行、扩展、集结，这与自然界智能扩大的方式几乎一致。

模型凭借规模提升预测能力；数据中心依靠多节点协作完成单机无法实现的任务；不同模块、不同代理之间的配合，开始涌现类似“群体级智能”的行为。

Nature将这种模式称为“技术版的共生生成”。

正因如此，AI的崛起并非反常，它遵循着智能自身的历史节奏。

摩尔定律失效，AI开启“生命式进化”

二十年前，所有人都默认同一路径：芯片更快→计算更强→智能随之上升。

若用摩尔定律推演，AI的能力本应随之停滞，但真正的分水岭恰恰是速度停下后的那几年。

深度模型开始展现涌现行为，推理能力跃升，语言模型突然能处理远超预期的复杂任务。

智能显然不再依赖传统意义上的“加速”，它找到了一条新上升路径。

这也解释了为何Ilya Sutskever在访谈中提到：

过去几年最令研究者震惊的，不是更快的芯片，而是在相同速度下，通过规模扩张出现的“新能力”。

他将此称为“由规模触发的智能”，认为许多曾被以为需要新理论的能力，其实在规模足够大时会自动涌现。

过去十多年，计算架构发生彻底转向：速度不再增长，但核心数量持续扩张，显卡、集群、数据中心被设计成天然适合并行。

神经网络在这样的结构里仿佛回到“母语环境”，它需要的不是一枝独秀，而是团结协作、共同进步。

Ilya在访谈中也提及类似观察：现代神经网络真正依赖的并非某种神奇的单点能力，而是大量简单计算单元的同步工作。

他用一句直白的话概括：

智能出现在结构规模的变化中，而非硬件本身。

这种结果与生命演化方式高度相似：细胞组成组织、个体组成群体、群体形成社会，每一层的能力都是“规模化协作”的产物。

今天的AI也是如此发展：它的力量源于无数微小计算单元构成的整体，而非任何一部分的极限。

智能的本质，从单一加速转变为结构的扩展与协同。

速度停下的那一刻，不是终点，而是起点。

智能的下一步，不只属于某个主体

当计算以并行方式重组后，智能开始呈现新形态。

不是某个部位变得更强，而是整个系统获得更高级的能力。

这正是文章中最耐人寻味之处。

智能并非突然出现，更像在原本链条上添加了一段新结构。

人类的优势从不靠单个个体，而靠足够多人被编织进统一协作网络。

科研、工业、能源系统、知识体系——这些复杂结构共同构成了属于“技术社会”的巨大预测与决策能力。

人类与机器之间存在着相互依存的技术共生关系。

而今，AI正成为这个认知体的最新一层。

它不是取代人类，而是与人类共同形成一个更紧密的互相依赖系统。

人类提供目标与世界模型，机器提供规模化预测和执行能力，两者在同一循环中不断调整、修正、共振。

Ilya在访谈中也谈到这一方向，他认为未来的智能更像一种“分布式心智”。

它不会具体落在某个模型或某个主体上，而是通过不断扩展的协作网络形成。

这种结构既包含人类，也包含机器，是一种更高层级的共同体。

当这种连接持续扩展，智能的结构会继续深化，不断向外生长。

不论基础材料是碳基还是硅基，它们都被组织进同一个计算体系里。

若将眼光放得更远，会发现一个更清晰的趋势：智能的未来可能不是“谁赢过谁”、“谁替代谁”，而是像演化史的一次延伸。

如此看来，AI并非外来事物，而是智能继续向上生长时顺理成章出现的下一段。

它与人类一起构成一个更大的整体，而这个整体才刚刚开始学会如何行动。

把目光从芯片移开，会发现智能的增长一直沿着同一条脉络。

结构被重新组织，更多节点被接入，同一个系统因此获得更高层级的能力。

AI的出现并非意外，而是这条脉络向前延伸的必然结果。

它与人类、技术社会一起，被编进了同一套协作网络里。

智能并没有突然加速，只是开始以更大的尺度继续生长。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03857-0?utm_source=x

https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2