阿申布伦纳的 AGI 预测准吗？

一览：记分牌

他说对了什么

他押注的趋势线大体成立。AI 基础设施的资本开支甚至超出了他激进的预测；有效算力扩张维持在他所说的约 0.5 数量级/年附近（Epoch AI 的追踪）；前沿模型在 GDPval 等知识工作基准上已达约 83%，智能体编码在 SWE-Bench Pro 上接近 80%——大体达到了他描述的"超过本科毕业生"的门槛。

他说错了什么

他最明显的失误，是预测开源模型会衰落、专有算法将形成持久的美国护城河。到 2026 年中，情况恰恰相反：DeepSeek V4、Qwen 3.7 Max 等开放权重模型仅落后前沿约 3–6 个月，成本却低得多，且有真正的架构创新。这很关键，因为该文约三分之一的政策主张（"锁住实验室"）建立在这一假设之上。

仍未决的部分

两个最大的判断仍未定。AGI 2027 还剩 18 个月揭晓——智能体编码很强，但还没有系统能端到端自主开展 AI 研究。正式的美国政府 AGI 项目尚未出现，尽管国家安全层面的参与在增加。

常见问题

部分准确。两年后（2026 年中）：3 项主要预测在轨，1 项明显错误（开源衰落），2 项未定，2 项尚早。他标志性的 AGI 2027 预测将在 2028 年 1 月前揭晓。

他预测开源 AI 会衰落、专有实验室会保持持久护城河。到 2026 年中，开放权重模型（DeepSeek V4、Qwen 3.7 Max）仅落后前沿约 3–6 个月，成本低得多。

2028 年 1 月 1 日前。截至 2026 年中判定为未定——智能体能力很强，但自主 AI 研究尚未实现。