OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）近日在一次名为《Dwarkesh Podcast》的访谈中表示，单纯依靠扩大计算资源已不足以推动人工智能的进一步发展，AI行业正重新进入以研究为核心的新阶段。 苏茨克维曾是现代人工智能发展的关键人物之一，目前担任Safe Superintelligence Inc.的负责人。他在访谈中挑战了当前主流观点——即通过堆叠更多GPU、建设更大数据中心、使用海量数据训练模型，就能持续提升AI性能。过去五年，这一“规模至上”的路径确实带来了显著成果，且被企业视为低风险、高回报的投资方式。 但他指出，这一模式已接近极限。数据资源日益有限，全球算力已达到空前水平，再简单地“扩大规模”已无法带来质的飞跃。“你真的相信，只要把规模扩大100倍，一切就会彻底改变吗？也许会有些不同，但不会像人们想象的那样彻底变革。”他强调，“现在，我们又回到了需要真正研究的时代，只不过这次是用强大的计算机进行研究。” 苏茨克维承认，计算资源依然不可或缺，是推动AI进步的重要基础，尤其在各大公司采用相似技术范式的情况下，算力可能成为关键差异点。但真正决定未来突破的，是研究能力——如何高效、智能地利用这些算力。 他特别指出，当前AI模型在“泛化能力”上远逊于人类，即无法像人一样用极少样本快速学习和适应新任务。这是AI最根本的短板之一。“模型的泛化能力远远不如人类，这一点非常明显，也极为关键。”他强调，解决这一问题必须依赖深入的科学研究，而非单纯堆资源。