近年来，人工智能技术的快速发展引起了广泛关注。美国知名企业家埃隆·马斯克预测，到2025年或2026年，AI（人工智能）可能比最聪明的人类还要聪明。这一预测引发了关于通用人工智能（AGI）是否已经临近的讨论。然而，实现AGI面临诸多挑战，其中包括能源瓶颈和两大风险。
【能源瓶颈：算力需求与能耗问题】
当前，人工智能大模型正处于“大力出奇迹”的阶段，依赖算力堆积实现智能涌现。2020年，最强大模型的算力需求已达到每秒浮点运算次数10的23次方，预计到2024年将达到每秒10的26次方。与此同时，人工智能的能耗问题日益凸显。以OpenAI的ChatGPT聊天机器人(300024)为例，其每天消耗的电力超过50万千瓦时，是美国一个普通家庭日用电量的1.7万多倍。相比之下，人类大脑的功率仅约20瓦。在能耗方面，人工智能要达到人类智能水平仍有很长的路要走。
【商业风险：投资回报与估值问题】
人工智能大模型的投资面临诸多质疑。例如，一家美国公司的大模型产品向用户收取10美元月费或100美元年费，但由于服务成本高昂，实际上需要为每个用户每月“倒贴”20美元。根据一份行业现状报告，2023年全球AI初创公司融资总额约为425亿美元，比2022年下降10%。大模型创业公司估值高、缺乏明确商业化路径，使得风险投资者望而却步。尽管大量资金仍在涌入大模型领域，但其高昂的成本也使得商业变现需求变得紧迫。
【安全风险：伦理规范与国际治理】
随着人工智能技术的快速发展，其带来的风险和挑战也日益复杂。为确保人工智能始终处于人类控制之下，需要坚持“科技向善”的伦理原则，建立完善的人工智能伦理准则、规范及问责机制。此外，人工智能治理是全球共同面临的课题，需要推动构建公平、公正的国际治理体系。
综上所述，尽管人工智能有可能在未来超越人类智能，但目前仍面临诸多挑战。人类应做好迎接挑战的准备，共同推动人工智能技术的可持续发展。
和讯自选股写手
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