价值千亿的“AGI”，让OpenAI与微软起纷争
谁的AGI？又是为谁而宣布？Grok 4发布后，评价两极分化。有人吐槽它又贵又难用，也有人惊叹“AGI已经实现啦”。
AGI是否实现尚无定论，据《华尔街日报》报道，微软和OpenAI为此产生了争执。
2023年，两家公司签订协议，将AGI定义为“可以产生1000亿美元利润的自主系统”。然而仅过一年，OpenAI官网宣称，AGI是“在最具经济价值的工作上表现优于人类的高度自主系统”，还认为自己将率先实现AGI。
OpenAI提出的AGI五阶段理论 图片来自：Bloomberg
微软与OpenAI的合同价值超130亿美元，可双方连AGI的定义都未达成一致，这像过家家吗？有一种反直觉的可能：不定义清楚，比定义清楚更有利。
定义权？No；印钞术，Yes
微软反应激烈，一是投入了真金白银，二是合同中有危险条款：当OpenAI的系统达到AGI水平，这家初创公司可限制微软对其技术的访问。微软正努力避免这种情况，包括直接挑战“AGI”的定义。
“AGI到底是什么？”这是近几年常见且无解的问题，答案不清晰，问题本身也渐模糊。技术社区从未就AGI的定义达成共识，多模态能力融合、持续学习与自我优化、与人类智力等价比肩，没人能断言。
为解决这一难题，微软曾提出看似客观的判断方法：如果AI能创造1000亿美元利润，就实现了AGI。这看似玩笑，实则合理。
人工智能是热门赛道，“AI”已不够吸睛，“AGI”才行。天才们追求通用人工智能，这需要大量资金投入。投入要有回报，当烧钱培养的AGI能盈利时，也算实现了AGI。
在此前提下，有一条潜在规则：谁能定义AGI，谁就握住了“印钞机”，能吸引投资、驱动估值、收获舆论与政策资源。商业策划案写上“AGI”，很多难题迎刃而解。这背后反映的是一种权力结构。
OpenAI与微软之间的业务关系，图片来自：The Information
将模糊术语与经济收益绑定，对微软有利，还能兜售未来想象，在竞争中获取话语权。不得不说，Sam Altman很有智慧：AGI无法被定义，正是其好用之处。AGI是“模糊术语”，越难精确说明，越能在不同情境灵活运用，用于估值、谈判和兜售未来。
这就是微软与OpenAI在AGI定义上产生分歧的原因：不是关心技术真相，而是谁有宣布“它已到来”的话语权，谁就能改写合作关系、重组利益分配。
数字一定更客观吗？
若技术无法定义AGI，还有其他办法吗？数据建模登场了。英国纽卡斯特大学的研究引发关注，该论文提出了AGI社会经济学分析框架。
其特别之处在于，通过数学建模推算AGI社会影响的临界点。研究人员基于AI对不同行业劳动力替代率、资本积累速度和平台集中度的数据建模，寻找一个拐点：在哪个阶段之后，AI技术将不可逆地引发社会结构的断裂、重组。
研究使用多种生产函数，构建“Power shift”模型，模拟AGI代替人力的影响。用量化数据揭示AGI替代效应与劳动收益崩溃的临界阈值，和“年营收1000亿美元即是AGI”的判断方式类似：无法理论定义，就设个数字，数字相对“客观”。
当然，建模也有问题。缺少行业数据和历史案例支撑，推演更像“预言”，缺乏解释力。行业竞争带来的算力价格、运营成本和监管影响也难以体现。因此论文结论谨慎，指出“一旦超过这个点，社会将进入结构性变革阶段”。
建模思路在科技界不陌生。与其在哲学上争辩，不如在财务模型设目标函数。当估值模型跑通、数据指标达标，AGI就“实现”了，不是真实现，而是具备被宣布的前提。这或许就是研究人员所说的“技术封建主义”：真正统治世界的，不是技术，而是对技术的定义权。平台无需创造新文明，控制描述方式即可。
概念定义越含糊，越易根据场景调整。合同虽已签订，但“AGI”定义一变，资金使用、待遇和合作结构都可能改变。所以我们要警惕，AGI可能无法精确定义，但已嵌入制度，成为行动基础。它的模糊性增强了“多功能”，可作投资叙事、政策筹码和控制合约的开关。
当看到一款AI产品宣称“AGI已至”，先别问技术细节，问问：这是谁的AGI？又是为谁而宣布？
本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的，36氪经授权发布。
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