一场关于GPT-5的闭门会议纪要：OpenAI、NVIDIA、Google及顶尖VC专家们说了什么？

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GPT-5发布后，资本市场的反应却如一潭深水，波澜不惊。预想中的狂欢并未到来，科技媒体的报道克制而审慎，曾经因GPT-4而狂热的AI概念股，这次却选择了集体沉默。

这奇异的“沉寂”背后，隐藏着怎样的市场情绪与产业变迁？是技术进步的边际效应开始递减，还是市场预期早已透支？当喧嚣散去，真正的投资逻辑藏在哪里？

为了拨开迷雾，精准洞察技术浪潮的真实流向，硅兔君于上周组织了一场闭门圆桌讨论。

我们邀请了四位硅谷顶级专家，他们分别来自全球最顶尖的AI模型研发机构、决定AI未来的算力巨头、推动AI商业化落地的技术领导者，以及洞悉资本风向的顶尖投资人。

他们从各自独特的、无可替代的视角，为我们描绘了一幅截然不同于公开报道的产业图景。

这篇纪要，将为您呈现他们碰撞出的核心“非共识”判断。我们相信，这些判断，足以解释华尔街此刻的冷静，并为二级市场下一阶段的投资决策提供关键的路标。

【专家阵容】

专家A：前OpenAI大模型核心研究员，深度参与了从GPT-3到GPT-4时代的模型架构演进。

专家B：NVIDIA资深深度学习科学家，长期负责优化大模型训练与推理的底层算力效率。

专家C：Google AI旗舰项目技术负责人，直接服务上百家大型企业部署AI应用，深谙技术与商业的鸿沟。

专家D：顶尖美元基金AI赛道合伙人，主导了多起十亿美金级别的AI项目投资。

专家A (前OpenAI研究员):

“我们必须承认，GPT-5是一个工程学上的奇迹，是现有Transformer模型‘暴力美学’的极致体现。但它更像是工程的胜利，而非科学的突破。在内部，我们曾期待的是能解决模型根本性缺陷（如逻辑断裂、事实幻觉）的全新路径，但GPT-5的答案，依然是‘用更多的参数和数据把老路走得更远’。这种‘意料之中的失望’，是圈内人普遍的感受。”

专家B (NVIDIA科学家):

“这种‘暴力美学’正在同时撞上两堵墙：‘数据墙’和‘推理天花板’。

一方面，互联网上高质量的公开训练数据几乎被耗尽，我们正在用‘合成数据’喂养模型，但这会带来新的风险。

另一方面，模型本质上仍是一个基于统计的‘模仿大师’，它缺乏真正的逻辑推理和世界模型。单纯依赖规模扩张，可能无法让我们离真正的‘智能’更近一步。

更残酷的是经济学上的‘成本诅咒’。如果说训练成本是一次性的巨额投入，那推理成本就是持续性的大出血，它决定了技术能否被大规模商用。GPT-5的推理成本，依然高昂到让绝大多数商业模式无法盈利。”

两位一线核心专家的观点，共同揭示了一个深刻的产业转向：驱动AI发展的“规模扩张”范式，正同时触及其科学边界和经济边界。

科学边界在于，现有的Transformer架构可能存在根本性的理论瓶颈。它擅长关联和模仿，但在严格的逻辑推理、因果判断和世界模型的构建上存在先天不足。

当高质量的真实数据被“吃干榨尽”后，单纯堆砌更多参数和算力，带来的能力提升将呈现急剧的边际递减。AI的发展，迫切需要基础科学理论的突破，而非更大规模的工程堆砌。

经济边界则更为现实。高昂的推理成本，意味着许多看似美好的应用场景（如实时AI助教、超高清AI视频生成），在商业上是不可持续的。

每一次用户交互都在“烧钱”，这使得AI服务提供商陷入“规模越大，亏损越多”的窘境。产业的核心矛盾，已经从“技术能否实现”转变为“商业能否负担”。

这个双重天花板，将引发整个技术栈的价值重估：

架构创新 > 规模扩张：MoE（专家混合模型）等新架构的流行，以及对RNN、状态空间模型等“复古”路线的重新探索，都反映了业界试图用更“聪明”的方式，而非更“暴力”的方式，来提升模型效能。

“小模型”的逆袭：类似Llama 3 8B这类开源小模型的火爆，印证了市场的务实转向。它们在特定任务上的表现足够好，且部署成本远低于巨型模型，尤其在需要保护数据隐私的私有化部署场景中，优势巨大。

效能优化成为核心：对模型的压缩、量化、剪枝，以及专门用于加速推理的硬件，将从“锦上添花”的技术，变为决定应用生死的“核心科技”。

专家D (美元基金合伙人):

“我可以非常明确地说，AI投资的‘捡钱’时代结束了。去年，任何一个和‘大模型’沾边的项目都能拿到高估值，那是一个狂热的、由叙事驱动的阶段。但GPT-5的边际性能提升，恰恰是‘模型越大越好’这一简单投资逻辑回报率递减的明确信号。

我们认为，AI发展的‘S型曲线’正在从陡峭的爬升期进入增速放缓的平台期，对基础模型公司的估值逻辑需要彻底重构。”

专家C (Google技术负责人):

“资本市场的变化，我们在一线感受非常深刻。科技圈总在问‘AGI实现了吗’，但我们的企业客户关心的是：模型足够稳定吗？成本可控吗？能无缝对接到我现有的IT架构和工作流中吗？

AI的下半场，竞争关键已从‘模型有多聪明’转向‘模型有多好用’。谁能率先解决企业应用中的‘最后一公里’这个泥泞又琐碎的问题，谁才能赢得真正的商业战争。巨大的机会将出现在能将AI与行业场景深度结合的应用层，以及为AI落地提供服务的基础设施公司。”

资本与市场，这两股最强大的力量，正在合力推动AI产业的“价值回归”。狂热消退，实用主义登场。这种转变的核心，在于市场终于认识到横亘在技术潜力与商业价值之间的巨大“应用鸿沟”。

模型本身只是一个强大的“通用大脑”，但它并不天生理解任何一家公司的“家底”和“规矩”。企业若想用好AI，必须先完成自身的现代化改造，这包括：

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数据资产化：将分散、混乱的内部数据，通过治理、清洗、并借助向量数据库等工具，转化为可被AI理解和利用的“知识资产”。

流程可编排：将复杂的业务流程进行数字化、模块化，使其能够被AI Agent调用和驱动。

组织协同：打破部门墙，建立一个能让业务、IT和数据团队紧密协作的机制，共同推动AI项目的落地。
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这些工作繁重、耗时且缺乏“性感”的叙事，但它们却是AI能否创造真实商业价值的分水岭。市场正在意识到，AI的成功，5%在于模型本身，而95%在于成功的落地实施。

03 结语

GPT-5的“冷静”，并非AI冬天的预兆，而是一个产业走向成熟的标志。它宣告了一个时代的结束——一个由技术狂热和AGI叙事驱动的时代；

同时，它开启了一个新阶段——一个告别喧嚣，回归商业本质，聚焦于“经济效益”、“应用落地”和“真实护城河”的专业化时代。

当您的团队为技术路线争论不休时，当您的投资决策悬而未决时，当您的产品战略陷入迷雾时……请记住，您所面临的困惑，或许正是某位专家早已跨越的征途。我们硅兔君相信：真实的一手经验，永远来自正在推动行业变革的人本身。

硅兔君拥有超过30,000名来自硅谷一线的大厂高管、核心技术专家、知名高校教授与创业者。他们不仅拥有深厚的行业经验，更深度参与着产业变革，具备鲜活、可信的一手洞察。


来源：36kr