DeepMind发布ASI报告：AI可抵消研发减速，但物理延迟是超级智能终极刹车。

DeepMind发布ASI报告：AI可抵消研发减速，但物理延迟是超级智能终极刹车 据 动察 Beating 监测，谷歌 DeepMind 发布最新研究报告，指出从通用人工智能（AGI）向超级智能（ASI）的跃迁可能并非单一社会剧变，而是一系列跨越多个科学领域的连续突破。针对传统的科研难度递增瓶颈，报告指出，虽然维持摩尔定律所需的研发人员数量已是上世纪七十年代的十八倍，但数字智能体可以被无限复制，使人类能在数小时内将研究资源增加二十倍，从而系统性抵消科研生产力的衰退。
接下来需要盯住三件事：相关资金是否持续进入，链上交易量和持仓是否继续放大，以及项目方或监管侧是否给出新的确认信息。单条快讯只能说明情绪被点燃，后续数据才决定它是不是能沉淀成趋势。
风险也要放在桌面上：迈向超级智能存在扩展规模、演进算法、递归自我提升以及多智能体协同四条平行路径。然而，转型过程面临着数据墙、资源开销、神经网络范式局限、科研难度递增以及抽象屏障五大瓶颈。
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