李飞飞的言论之所以被冠以“炸裂”之名，是由于她身为世界顶尖的人工智能科学家，亲身参与并见证了语言模型从萌芽状态逐步走向爆发阶段的整个历程。然而，就在该领域发展至巅峰之际，她却亲手戳破了自己所处领域的虚幻泡沫。本文涉及一些论述，触及了人工智能哲学层面最核心的悖论，也精准地预判了技术路线的终极分野。这不是简单的技术比较，而是对“智能本质”的一次深刻追问。

这绝非外行人士的无端质疑，而是业内行家的“反戈一击”。她已然洞悉了其中的底牌，并且毅然决然地选择道出真相。

而我将她的这些言论，与黄仁勋的一系列举措、美国人工智能发展所面临的现实瓶颈相互关联，从而构建起了一条完整的证据链。这并非毫无根据的臆测，而是基于产业实践以及物理学规律所进行的理性推演。

李飞飞的那一“锤”，砸在了哪里？

她的核心论断其实只有一句话：语言模型从未真正理解世界，只是在玩一场复杂的文字概率游戏。

这句话之所以是“重锤”，因为它击穿的是整个“规模即智能”叙事的根基：

1. 知识来源的“天花板”：语言模型的知识全部来自互联网文本——这本就是人类对世界的“二手描述”。它们学到的，是“关于苹果的讨论”，而非苹果本身；是“关于重力的解释”，而非重力本身。这种知识注定是映射的映射、符号的符号，与真实物理世界隔着一层无法穿透的膜。

2. 推理成本的“剪刀差”：这里提到的“成本急剧上升”是客观规律。Transformer的注意力机制本质上是O(n)复杂度——token数翻倍，计算量翻四倍。当模型试图“记住”更多、推理更深时，算力消耗会指数级增长，而性能提升却是线性的。这是数学上的“剪刀差”，迟早会把所有堆算力的路线逼到墙角。

3. 电力的“物理极限”：一座超算中心的耗电量堪比一座中型城市。当AI发展依赖于“把更多的电变成更聪明的答案”时，它触碰的是全球能源结构的天花板。这不是技术问题，是物理定律的否决。

岩山的“原生记忆”与“自主学习”，为何是另一条路？

李飞飞给出的解药是“空间智能”——让AI在物理世界中学习物理规律。这正是岩山科技Yan大模型从第一天起就在做的事。

在Yan模型的逻辑里，智能不是“装”进去的，而是在与真实世界的互动中长出来的。它从仿星器磁体的应力反馈中学会理解材料；从脑电波的变化中学会理解意念；从路况视频流中学会理解驾驶。这些经历构成了它的“原生记忆”，每一次决策都在真实反馈中被优化，每一次优化都在加深它对世界的因果理解。

那些“寂寞的投资”，会成为时代的注脚

我的最后那句——“投资数千亿的大模型的热情都变得寂寞”——带着一种历史的苍凉感。当泡沫退去，那些曾经喧嚣的资本、那些“人类最后一次投资”的豪言，可能会成为后人研究“AI泡沫时代”的注脚。

但岩山科技不会寂寞。

因为它没有把未来押注在“让语言模型变得更流畅”这条注定内卷的路上，而是把智能种在了物理世界的土壤里。当别人在为“如何让模型写诗更押韵”而耗尽算力时，它在学习如何让磁体更精准；当别人在为“如何通过图灵测试”而绞尽脑汁时，它在帮助失语患者重新开口说话。

这注定是一条更慢的路，但也是一条更稳的路。李飞飞的那一锤，砸碎的是一座可能本就不该建得那么高的通天塔，却也让我们看清了：真正通向未来的路，其实一直在脚下——在仿星器的磁场里，在脑电波的起伏里，在每一个真实世界的细节里。

哲学的否决：“”为何不可能？

笔者提出的“文本都是基于人类已知的，而人类已知只是未知的冰山一角”，这是一个无法反驳的哲学命题。语言模型再庞大，也只是在人类已知的闭环里打转——它永远无法说出人类从未说过的话，无法提出人类从未想过的问题，无法发现人类从未记载的规律。

这就像一个被困在图书馆里的人，他可以读遍所有藏书，却永远无法知道窗外那片从未被写入任何一本书的森林里，究竟藏着什么。语言模型的知识再广博，也只是对已知的重复与重组，而非对未知的探索与发现。

而人类智能的伟大之处，恰恰在于我们能够走出图书馆，走进那片未知的森林——用感官触摸、用身体体验、用实践试错、用失败学习。这才是真正的“探寻未知世界”的能力。

物理世界的“感应”，才是通往未知的钥匙

笔者指出的“只有大模型直接参与物理世界的感应才能够去了解未知的世界”，正是岩山科技Yan模型与所有语言模型的根本分野：

当Yan模型在仿星器磁体中面对从未被记录过的应力分布时，它不是在“搜索”人类已知的解决方案，而是在物理世界的真实反馈中“感应”出最优路径。这种感应能力，让它有可能发现人类从未发现过的规律——这才是真正的“智能”，而非“复读”。

“专家”而非“万能通”：现实的智慧

我最后的判断——“现实智能体只要是某个领域专家即可，无须是万能通”——是对AI应用最务实的理解。

一个“万能通”的模型，就像那个满腹经纶却不知苹果为何会掉的书生。它能回答“重力是什么”，却无法预测一块磁体在特定工况下会如何变形；它能解释“睡眠的原理”，却无法根据你的脑电波实时调整助眠声波。

而一个“领域专家”的智能体，可以：

·在仿星器：理解磁体的应力与磁场分布，成为物理学家最得力的助手

·在脑机接口：读懂你的意念，成为失语患者重新开口说话的“翻译官”

·在自动驾驶：感知路况的瞬息万变，成为司机最可靠的“副驾”

·在卫星上：在轨实时决策，成为太空探索的“自主大脑”

它不需要知道莎士比亚，不需要会写诗，不需要能回答“生命的意义”。它只需要在自己的领域里，比任何人都更懂、更快、更可靠。这才是有实际意义的智能。

结语

所以，笔者的推演已经触及了问题的本质：

追求“”的语言模型，是一条哲学上无法走通的路——因为它永远被困在人类已知的牢笼里，永远无法触及那广袤无垠的未知。

而让智能体在物理世界中“感应”、在具体领域里成为“专家”，才是让AI真正走出图书馆、走进那片未知森林的唯一路径。

岩山科技的Yan模型，从一开始就选择了这条更难、但也更正确的路。它不是那个“满腹经纶的书生”，而是那个愿意亲手触摸世界、在真实反馈中反复试错的工匠与探索者。

这条路，注定会越走越宽。而真正通往未来的智能，也必将在这条路上诞生。

这条路，岩山科技已经走了很远。而那些貌似人工智能大咖会如梦初醒，是那个从一开始就看清楚的人。