顺着Altman的“每周一吉瓦”言论往下挖，我越发觉得现在的AI圈陷入了一种集体的算力拜物教。大家似乎都默认了一个未经证实的假设：只要参数量无限大、只要算力无限多，通用人工智能（AGI）就会自然而然地从代码里涌现出来。但我翻了最近几篇关于Scaling Law（缩放定律）失效的顶会论文，发现事情根本没有那么乐观。当模型参数突破某个临界点后，单纯增加算力带来的性能边际收益正在断崖式下跌。Altman现在疯狂建算力工厂，其实掩盖不住他们内部对于下一代模型能力瓶颈的深度焦虑。如果花了几百亿美元建好的数据中心，跑出来的模型只是在写代码时少报几个Bug，或者在解奥数题时快了两秒，那这笔账根本算不平。
我特别想吐槽一下这些科技巨头对能源的贪婪。一吉瓦的算力工厂，意味着每天要消耗两千多万度电。北美那些老旧的输电网根本承受不住这种脉冲式的巨大负荷。变压器短缺、并网审批排队长达数年，这些现实的泥沼正在死死拖住AI狂飙的后腿。Altman在台上画大饼，底下的工程师却在为液冷系统的漏液风险焦头烂额。我甚至怀疑，OpenAI现在最大的技术壁垒根本不是Transformer架构的魔改，而是怎么搞定当地环保局和电力局的批文。这种把AI发展完全寄托在重资产基建上的路线，把整个行业拖入了一个极其危险的赌局。一旦下一代模型在逻辑推理和物理世界常识上无法取得质的突破，这些耗资巨大的算力工厂就会沦为硅谷最大的电子垃圾场。我们这些看客在屏幕前欢呼，却没人关心那些被抽干的冷却水和超载的变压器。