在2025年12月3日的可持续社会价值创新大会上，图灵奖得主、中国科学院院士姚期智的一番话为狂热的大模型发展浪潮敲响警钟：“现在大模型看样子很可能要到了一个绝境！”这一论断并非危言耸听，而是对当下人工智能发展路径的深刻反思，也为行业指出了从“规模至上”转向“生物智能”的破局方向。
当下大模型的发展困局，核心在于“工程当家”的路径走到了尽头。过去二十年，AI发展始终依赖堆砌算力、数据和模型参数的“暴力美学”，看似成果斐然，却暗藏诸多致命问题。能源与成本成为难以逾越的鸿沟，训练一个GPT-4级别大模型成本高达6300万美元，GPT-3的训练耗电量相当于1000户家庭一年的用电，全球大模型年碳排放量居高不下，中国更是承担了过半碳排放压力。更关键的是投入产出的边际效应持续递减，花费十倍的成本，换来的可能只是基准测试中零点几个百分点的提升，这种“吞金兽”式发展让大模型的商业化举步维艰。
与此同时，大模型与真正的智能之间仍隔着难以逾越的鸿沟。尽管顶尖大模型在知识存储上远超人类，却在认知、推理和复杂场景处理上相形见绌，与生物智能南辕北辙。头部模型的性能提升曲线已明显平缓，各项评测得分高度趋同，单纯扩大规模早已无法带来质的飞跃。这些被称为“超级大脑”的模型，甚至会犯人类幼童都能规避的低级常识错误，其本质只是高效的信息检索工具，而非真正具备思考能力的智能体。
姚期智院士指出，大模型的绝境，正是AI行业回归理性的契机，而破局的关键，在于让生物智能重新成为人工智能研究的主流。地球生命38亿年的进化，早已给出了智能的最优解：人类大脑仅以20瓦功率，就能完成语言理解、逻辑推理、情感感知等复杂任务，能耗仅为大模型完成同类任务的五十分之一。这种进化而来的高效智能，依靠的不是海量数据的死记硬背，而是先天的先验知识和自适应学习能力，这正是当下大模型最缺失的核心特质。
从“规模竞赛”转向“生物智能”，并非否定大模型的技术价值，而是推动AI发展的范式转移。姚期智院士为行业指明了清晰的发展方向：一方面要追求“类人认知”的通用人工智能，让AI从虚拟的“缸中大脑”走向物理世界，通过具身智能实现与环境的交互进化；另一方面要发力AI for Science，让人工智能成为量子纠错、生物医药等前沿领域的科研助手，实现“科学家+AI”的协同创新。同时，绿色AI与开源协作势在必行，通过模型剪枝、量化技术降低能耗，依托开源共享减少重复研发，让AI发展更具可持续性。
姚期智院士的“绝境论”，更是对AI发展底层逻辑的重构。过去我们将AI简化为工程问题，试图用数据和算力拟合人类智能，而真正的智能从来不是“拟合”出来的，而是“进化”出来的。从DeepMind借鉴生物进化规律破解蛋白质结构，到MIT模仿大脑神经元研发低能耗神经形态芯片，向生物智能取经的案例早已证明，AI的下一个春天，不在于“更大”，而在于“更像生命”。
人工智能的发展，从来不是一场无止境的规模竞赛，而是对生命智能的不断探索和致敬。姚期智院士的警示，让行业从浮躁的参数比拼中清醒过来。唯有让工程让位于科学，让模拟转向进化，从生物智能中汲取智慧，才能让AI走出绝境，真正实现“AI向善”的价值，让人工智能成为推动人类社会可持续发展的核心力量。
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