AI下半场，AGI已成过去式，ASI正引领新智能革命！OpenAI推出的GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI如何从实验室走向3万亿经济战场，助力人类从日常琐事中解放，拥抱创造性未来。
AGI解放80%日常工作，ASI创造超级科学家——阿里巴巴首次公开ASI蓝图，通义千问家族模型性能飙升，超越GPT-5，开启全模态智能时代。
9月24日，在杭州召开的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。
AGI时代或将带来前所未有的繁荣：算力推动经济狂飙，但人类工资却被钉死在「算力成本」上，与增长彻底脱钩。耶鲁学者Restrepo的研究指出，劳动份额将归零，财富全面流向算力资本。人类或许仍被需要，却只停留在护理、陪伴等附属岗位。在这样的未来，工作还有意义吗？
在AI热潮中，大模型最「渴求」的究竟是什么？是算力、是存储，还是复杂的网络互联？在Hot Chips 2025 上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人Noam Shazeer给出了答案。
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）。
Nano Banana如此火爆，让谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在最新访谈中又一次聊起了AGI。Nano Banana当然不是AGI，但它也体现了哈萨比斯认为AGI系统所需的一些关键能力和特征。
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。
诺奖得主哈萨比斯直击AI痛点：当前LLM远非博士级智能，仅在特定领域闪光，却缺乏全面性和一致性。真正的AGI，还需1-2项关键突破，等待有5-10年。
