一、先抛一个可能“不合时宜”的判断

当前AI领域的狂热，可能只是这扇门前的一个浪头——它终将拍到石头上，碎裂、冷却。

这个判断现在说出来，大概率会被当成“唱衰AI”的冷眼人。但我想说的是：浪碎了，水不会消失。它会渗入石头缝里，滋养那些扎根深处的生命。

真正的技术，从来不是在浪尖上诞生的，而是在浪退之后，留在沙滩上的那些贝壳——坚实、有用、经得起时间检验。

现在，正是那个“地基应该开始打，但大多数人还没醒”的窗口期。

二、为什么说“热潮正在退去”？

我不是技术专家，但有几个信号，连外行都能看出来：

1. 技术层面：边际收益在递减

从GPT-3到GPT-4，算力投入增长了几十倍，但用户感受到的“智能提升”有多少？公开报道显示，顶尖模型在推理、数学、长程规划等核心能力上的提升已趋于平缓。训练数据快被“榨干”了，合成数据又有自我污染的风险。

2. 产业层面：泡沫在膨胀

大量AI创业公司，本质上是API的套壳包装。用户的新鲜感正在消退，市场开始追问：“大模型到底能解决什么实际问题？”

3. 权威声音在转向

2026年3月，博鳌亚洲论坛分论坛上，与会嘉宾达成共识：“当前大语言模型的发展已触及边际效益递减的天花板，单纯追求模型迭代难以实现突破。”

全国政协委员、南京大学副校长周志华院士在今年两会上直言：“部分科研工作停留在对工具的简单套用，或盲目尝试训练通用‘科学大模型’以应对所有问题……避免资源过度集中于算力消耗型的应用层。”

华为战略研究院院长周红在2025年底公开列出大模型的三大核心挑战：认知偏差、数据即将耗尽、组合爆炸与长程推理短板。

英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上宣布：“物理AI时代已经到来。” 产业界巨头正在从“信息智能”转向“操控实体”的物理智能。

这些声音放在一起，指向一个判断：“更大、更多”的路，可能快走到头了。

三、如果到头了，下一步往哪走？

一个可能的答案：从“猜数据”转向“理解世界”。

当前AI最根本的缺陷是什么？它不真正理解世界。它不知道水是流体、手有五根手指、力与运动之间的关系。它只是通过海量数据学会了“像素的统计规律”——所以生成视频时，会出现水违反重力、手指六根、物体突然消失。

要解决这个问题，需要让AI掌握物理世界的第一性原理——牛顿力学、流体力学、光学、生物运动学。但这不是让一个模型学所有，而是：

分领域训练专用小AI：刚体物理一个、流体一个、生物运动一个……每个只学一个领域，但学透。

在仿真环境里学：不是看视频猜像素，而是在符合物理规律的“沙盒”里反复试错，直到真正“精通”。

最后整合：设计统一接口，让多个小AI协同工作，驱动一个“世界模拟器”。

这就像造一座房子：不是浇一个巨大的水泥墩子，而是先烧砖、再砌墙、最后组装。每一块砖可能都不起眼，但组合起来，才能盖出真正能住人的房子。

四、这件事，商业公司做不了

为什么？因为：

商业资本要3-5年退出，而这条路可能需要10-20年

大模型已经证明“能赚钱”，公司没动力转向

商业竞争导致知识封锁，无法形成“积累效应”

那普通实验室呢？也难：

缺通才（同时懂物理、计算机、神经科学的人太少）

算力被多个项目瓜分

评价体系逼着发论文，而不是坐冷板凳

所以，这件事只能由国家力量主导。

五、如果要做，怎么布局？

可以参考近年来在芯片、航空发动机领域探索的“新型举国体制”：

国家实验室牵头：鹏城实验室、智源研究院定框架、定接口、定标准。

分模块交给最强团队：给长期、稳定、不受短期考核干扰的资助。

算力统一调度：建国家AI算力共享平台，优先保障基础研究。

成果必须开源：所有模块的模型、数据、代码公开，避免形成新的技术孤岛。

人才评价改革：建“长周期、重实效”的评价机制，让年轻人敢坐冷板凳。

六、为什么“现在”必须开始？

因为窗口期正在关闭。

现在，热潮在冷却，资本在退潮，人才从浮躁的创业公司流出，决策者开始反思“堆算力”的路是否可持续。这个“冷却期”，恰恰是启动基础研究的唯一窗口期。

从“意识到需要做”到“组织起资源”，再到“产出成果”，中间有至少5-10年的滞后。如果等到下一轮热潮来临才开始打地基，就永远只能跟在别人后面。

现在，就是那个“地基应该开始打，但大多数人还没醒”的时刻。

七、最后，说回这篇文章

我不是AI领域的技术专家，所有判断都来自公开信息的逻辑推演。我不提供技术解决方案，只提出一个值得关注的议题：

当前范式是否已接近极限？如果是，我们是否需要提前布局，避免在下一轮浪潮中再次被动？

这个议题，可能需要更多人的讨论。

浪头拍在石头上，会碎。但水，会留下来。

互动话题：你觉得当前AI热潮还能持续多久？如果“更大、更多”的路走不通，下一代AI应该是什么样？欢迎在评论区讨论。

作者：独立研究者（本文与DeepSeek AI协作完成文字整理）