Grok 4 發出之后，風評非常兩級。有人大噴特噴，覺得它又貴又不好用。有的則嘖嘖稱神，斷言「AGI 已經實現啦」。

　　AGI 怎么又實現了，AGI 究竟是什么還不好說呢——華爾街日報報道，微軟和 OpenAI 又因為這個要吵起來了。

　　早在 2023 年，兩家公司就簽訂協議，將 AGI 定義為「可以產生 1000 億美元利潤的自主系統」。

　　但僅僅一年后 OpenAI 就不這么想了，而是在官網上聲稱，AGI 定義為「在最具經濟價值的工作上表現優于人類的高度自主系統」，并認為自己將最先實現制造 AGI。

　　OpenAI 提出的 AGI 五階段理論 圖片來自：Bloomberg

　　微軟跟 OpenAI 之間的合同，價值超過 130 億美元——而他們甚至沒有對 AGI 到底是什么達成一致，這是在玩過家家嗎？

　　一個反直覺的可能性是：不定義清楚，比定義清楚，更有利。

　　定義權？No；印鈔術，Yes

　　微軟之所以跳起來，不僅是因為他們真金白銀在花錢，也是因為曾經的合同中有一個危險條款：當 OpenAI 的系統達到 AGI 水平時，這家初創公司將能夠限制微軟對其技術的訪問。

　　微軟正在努力阻止這種情況發生，其中就包括直接挑戰「AGI」的定義。

　　「AGI 到底是什么？」 這是近幾年最常見，也最無解的問題之一。別說答案不僅不清晰，甚至連問題本身都開始模糊。

　　技術社區從未就 AGI 的定義達成共識——是多模態能力的融合？是持續學習與自我優化？還是與人類智力的等價比肩？沒人知道，也沒人敢下斷言。

　　為了解決這一麻煩，微軟曾經的嘗試算是提出了一個看似客觀的判斷方法：如果 AI 能創造的利潤達到了 1000 億美元，就可以認為是實現了 AGI。

　　這看上去像是玩笑，但其實并不荒謬。

　　考慮到人工智能是大燙門賽道，熱錢不斷翻涌，「AI」已經不夠吸引人了，「AGI」才行。天才們不是要做人工智能，更要做通用人工智能。而做通用人工智能，需要大量的資金投入。

　　但投入不能完全沒有回報，那么當靠燒錢培養出來的 AGI 真的能扛起掙錢的重任時，怎么不算實現 AGI 了呢？

　　在這個前提下，一條臺面下的規則在發生作用：誰能定義 AGI，誰就抓住了一臺「印鈔機」——包括但不限于吸引投資、驅動估值、收獲輿論與政策資源。

　　在商業策劃案上寫上「AGI」，敲不開的門都自動打開了，進不去的賽道都敞開懷抱了。這一現象背后的邏輯，并不只屬于商業談判的范疇，而是反映著一種權力結構。

　　OpenAI 與微軟之間的業務關系，圖片來自：The Information

　　把模糊的術語綁定到經濟收益上，對于微軟而言是更有利的，除此之外也能進一步兜售未來想象，為自己在巨頭之間的競爭中獲得話語資源。

　　不得不說，Sam Altman 是有大智慧的：AGI 無法被定義，正是它好用的原因。

　　AGI 是一種典型的「模糊術語」——你越無法精確說明它是什么，它就越容易在不同情境下被靈活調用，用于估值、用于談判、用于兜售未來。

　　這也是為什么微軟與 OpenAI 會在 AGI 的定義上出現張力：不是因為誰更關心技術真相，而是因為誰擁有宣布「它已到來」的話語權，就擁有了改寫合作關系、重組利益分配的權力。

　　數字一定更客觀嗎？

　　如果技術都不足以定義 AGI，那難道除了吵架，就沒有別的方法了嗎？

　　此時就輪到數據建模登場了。

　　英國紐卡斯特大學的一項研究引發了討論，這篇論文對 AGI 以及潛在的社會影響，提出了一個社會經濟學的分析框架。

　　它的特殊之處在于，嘗試通過數學建模的方式，來推算 AGI 社會影響的臨界點。研究人員基于 AI 發展對不同行業勞動力替代率、資本積累速度和平臺集中度的數據建模，試圖找出一個拐點：在哪個階段之后，AI 技術將不可逆地引發社會結構的斷裂、重組。

　　研究里使用了多種不同的生產函數，構建了一個「Power shift」模型，希望能夠模擬 AGI 代替人力所帶來的影響。

　　用量化數據揭示 AGI 替代效應與勞動收益崩潰的臨界閾值，這和「年營收 1000 億美元即是 AGI」的判斷方式，屬于同一種思維范式：如果你無法理論性地定義它，那就給它設一個數字，數字總是相對「客觀的」。

　　當然，在細節上，建模還是有很多問題。比如缺少行業數據、歷史真實案例的支撐，使得推演更像是一種「預言」，而缺乏一定的解釋效力。另外，行業內部競爭所帶來的算力價格變化、運營成本，甚至是監管所帶來的影響，都很難體現出來。

　　因此論文的結論也比較謹慎，它不是說「AGI 實現了」，而指出「一旦超過這個點，社會將進入結構性變革階段」。

　　不過，建模這種思路在科技界并不陌生。與其在哲學上爭辯「AI 是否具有意識」、「世界模型是不是更高級的范式」，不如在財務模型上設立一個目標函數。

　　當估值模型跑通、數據指標達標，AGI 就可以「實現」了——不是因為它真的實現了，而是因為它具備了被宣布為現實的全部前提。

　　這或許是為什么研究人員，將這種趨勢稱為「技術封建主義」：真正統治世界的，不是技術，而是對技術的定義權。平臺不需要創造新的文明，只需要控制對新文明的描述方式。

　　而一個概念的定義越含糊，就容易根據不同的場景來調整。雖然合同已經簽好了，但是「AGI」的定義變化了，資金的使用也可以隨之變化，享受的待遇也可以變化，連合作結構也可以變化。

　　這也是為什么我們需要警惕——AGI 可能永遠無法精確定義，但它已被嵌入制度，成為真實存在的行動基礎。它的模糊性沒有削弱它的效力，反而增強了它的「多功能」：既可作為投資敘事，也可作為政策籌碼，還可作為控制合約的開關。

　　當某一天你看到一款 AI 產品上線，宣稱「AGI 已至」，不妨先別問技術細節，而是問一句：這是誰的 AGI？又是為誰而宣布？