上周，Sam Altman 罕见地按下了属于 OpenAI 的核按钮——「Code Red」（红色警报）。 这不仅仅是一个战术调整，更像是一场带着血腥味的「断臂求生」。Altman 的意思很明确：Sora？先停一停。那些酷炫但不赚钱的副业？全部靠边站。在未来八周内，全公司必须死磕一件事——让 ChatGPT 重新变得不可替代。
深圳的冬天依然晴朗无云。站在 2025 IDEA 大会的会场，我今年最大的感受是大会现场有关「AGI 焦虑」变少了，对 AI 落地的「颗粒度」变细了。与去年相比，人们不再讨论 AGI 到底什么时候到来，不再充斥着对参数规模的盲目崇拜，而是更关注如何让 AI 带来更多的价值。
新的资金和算力基础设施将加速 Luma AI 通往多模态 AGI 的路径 —— 即能够模拟现实并在物理世界中帮助人类的 AI。
近日，专注于研发物质世界基座模型的公司超越对称（上海）技术有限公司（超对称）发布了新版基座模型 BigBang-Proton，成功实现多个真实世界的专业学科问题与 LLM 的统一预训练和推理，挑战了 Sam Altman 和主流的 AGI 技术路线。
近日，在 CNCC2025 大会上，郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展，并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外，结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践，他认为，「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
通用人工智能AGI可能是人类历史上最重要的技术，但这个词本身长期模糊不清、标准不断挪动。随着窄域 AI 把越来越多“看似需要人的智慧才能干”的活干得有模有样，人们对“什么才算 AGI”的门槛就跟着改，导致讨论经常流于口号，既不利于判断差距，更阻碍治理与工程规划、我们也很难看清当下 AI 距离 AGI 还有多远。
靠电商和云计算席卷全球的亚马逊，正在借这一波Gen AI浪潮，续写新的故事—— 大家可能不知道，去年9月，它在旧金山成立了自己的AI实验室，Amazon AGI SF Lab（以下简称亚马逊AGI实验室）。
在讨论 AGI 或者通用机器人定义时，人们往往会自然联想到一些直观的衡量标准，比如 AI 能否解出高考题、在国际数学奥林匹克（IMO，International Mathematical Olympiad）上获得金牌，或者机器人能否胜任家务。
OpenAI 正在逐渐偏离 AGI 吗？最近在 Reddit 上有个热帖引发了不少讨论。作者回忆起最初的 ChatGPT，只需要随意聊几句，他就能揣摩你的意图，给出启发性的回答。
Meta超级智能实验室一拆四以后，首席AI官Alexandr Wang全员信曝光。这位28岁华人获扎克伯格力挺，出任超级智能实验室负责人。内部信强调「超级智能即将到来」，并宣布实验室拆分为四大部门。同时，AGI Foundations团队被解散，成员分流。Yann LeCun地位明显降级，权力重心全面向Wang集中。
