马首富玩儿概念，一个比一个玄乎

“大模型是死路一条。”

这句话直接给如今风头正盛的大模型设下了天花板，如果是像我一样的无名小卒说的，会被人当做笑话，可这话是2024年图灵奖得主理查德·萨顿最近在技术播客上发言的总结，事情就严肃多了。

现在的大模型，可是大厂动辄投资数百亿美元的大生意，结果被业内能指明方向的专家断言前途有限，显然会影响到整个行业的信心。

抛开背后的利益关切，仔细想想，这观点还是有一定道理的，而且并非萨顿一时兴起口嗨，而是他一以贯之的想法。

断言“大模型是死路一条”的播客发布于九月末，而在十多天前，萨顿在上海的演讲就隐晦地表达过类似观点，没有“死路一条”这么吸引眼球，但原理是相通的。

他认为大模型是把人类已有的知识转移到一个静态、没有自主学习能力的AI上，产生的语言大模型虽然能超过人类平均水平，但无法突破人类数据的极限。

他期待AI能像人类一样持续不断地学习，这种学习可以是以第一人称与世界互动产生经验，或者自我博弈产生。

他举的例子就是当年AlphaGo经过自我博弈后棋力大涨。

AlphaGo钻研的围棋领域规则简单，方向明确，AI经过自我博弈能快速学习成长，甚至超过人类顶尖水平。

然而现实世界复杂得多，目前能承载AI与现实世界互动的硬件，恐怕不是电脑或手机那么简单，而应该是机器人了。

萨顿对语言大模型局限性的批评，在外人看来似乎惊世骇俗，但在业内也有人提出了类似的观点。

9月24日，一篇由中国研究团队发表的论文就提到了，机器人要实现具身人工智能，需要世界模型。

世界模型是通过构建外部物理世界的内部表征与未来预测，支撑具身智能体实现符合物理定律的交互，弥补语言模型缺乏物理约束的局限。

而在AI创业者中，马斯克对世界模型非常感兴趣。

马斯克旗下的人工智能公司xAI，今夏从英伟达挖来多名专家，以加速构建世界模型，通过视频和机器人数据进行训练，开发能够理解、构建并操控物理环境的AI系统。

马斯克突然杀入这条赛道，到也不意外。

论硬件，无论是智能车还是人形机器人，都需要大量和广泛的现实世界数据训练，以在现实生活中准确地应对环境，而智能车和人形机器人都是马斯克强推的硬件产品。

论软件，在语言大模型卷出火星子的如今，xAI的大模型Grok是个挺尴尬的存在。

它强是强，可在各方面又总不能让人印象最深刻。

说起聊天功能，最知名的是OpenAI的GPT。

说起视频生成，最知名的是OpenAI的Sora。

说起AI编程，最知名的是Anthropic的Claude Code。

说起AI常用领域，用户第一时间不大会想起Grok，虽然Grok能力也不算差了……

所以xAI想要在AI浪潮中，在某个领域让人第一个想到自己，恐怕还真得另辟蹊径，卷语言大模型做不到这一点，转身卷世界模型也是个不错的出路。

但是这条出路也是相当艰险，毕竟理解现实世界所需的信息量，可比训练语言模型要多太多了。

想想看，需要感知现实世界，这条利好机器人发展，尤其是对机器人的传感器等与外界交互的零部件可是相当大的利好。

训练这么大的数据量，肯定需要更多AI芯片。巧了，此前大力推进世界模型的大厂，正是AI芯片厂商英伟达，其Omniverse平台能够创建并运行虚拟仿真环境。这次xAI挖人也是从英伟达挖的。

从现实世界学习还需要消耗大量电力，这对电力系统稳定性也是巨大挑战。

如此看来，我国发展世界模型还是有不少优势的，机器人硬件具备，电力系统也能上强度，就差大量AI芯片了。

说不定这是能走通的道路，有机会走上这条道路的国内厂商，应当是人形机器人领域的厂商吧。

强化学习之父，给大模型判了“死刑” https://mp.weixin.qq.com/s/2ys1hefQksVOcGdaTABPJA

马斯克的xAI加入“世界模型”竞赛 https://mp.weixin.qq.com/s/bbjknFigJAUtr5cwozrmug

图灵奖得主理查德·萨顿2025外滩大会AI主题演讲全文来啦！ https://www.iyiou.com/analysis/202509111108776

Embodied AI: From LLMs to World Models https://arxiv.org/abs/2509.20021