近日，有关生成式AI模型发展遭遇瓶颈的报道引发了业界广泛关注。据报道，一些专家指出，过去依靠增加模型参数、训练数据和算力来提升AI性能的做法，如今已逐渐显露疲态，甚至可能产生反效果。
以OpenAI的最新旗舰模型Orion为例，与先前的GPT-4相比，其在性能上的提升并不如预期显著，特别是在某些如编码等细分领域，进步甚微。
对此现象，Safe Superintelligence的创始人及OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever也表达了类似观点，他认为单纯依赖扩大模型规模来增强性能的做法已接近极限。
然而，OpenAI的首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）在X平台上发表看法时却表示：“没有墙”，意指AI的发展并未遭遇所谓的瓶颈。
这一系列消息引发了市场对于AI行业是否存在泡沫的担忧。认知科学家、对AI持怀疑态度的Gary Marcus发出警告，称一旦业界意识到这些技术局限，整个AI行业可能会面临崩溃。他进一步指出，像OpenAI和微软这样高估值的AI公司，其估值很大程度上是基于大型语言模型（LLM）能够持续发展并最终演变为通用人工智能（AGI）的假设，但这种假设可能并不切实际。
如果AI行业无法在短时间内找到突破当前瓶颈的有效方法，那么它可能会迎来一个新的“AI寒冬”。毕竟，经济市场往往对新兴技术的耐心有限，一旦投资者意识到AI行业的盈利前景并不如预期那么乐观，便有可能导致整个行业的泡沫破裂。
