一、 重新定义智能：从“聊天机器人”到“经济/科学中枢”
目前，全球顶尖的人工智能实验室对AGI的定义仍未达成共识，这反映了各机构不同的愿景：
- OpenAI：经济价值导向。 官方将其定义为在“绝大多数具有经济价值的任务中表现优于人类”的高度自主系统。甚至在与微软的协议中设定了一个硬指标：产生1000亿美元的潜在利润。
- Google DeepMind：科学创造力导向。 戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）认为AGI应具备“创造新假设”的能力，而不仅仅是解决问题。
- Anthropic：强大的人工智能（Powerful AI）。 首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）避开营销术语，将其形容为“数据中心里的天才国家”，能在大多数学科上超过诺贝尔奖得主。
- Meta：认知范式转移。 首席科学家杨立昆（Yann LeCun）持怀疑态度，认为当前的LLM缺乏对世界的理解、规划能力和永久记忆，实现AGI需要全新的架构（如JEPA）。
二、 时间表的急剧收缩：2025-2030将是决定性五年
随着深度学习和推理模型（如o1/o3）的进展，专家对AGI到来的预测显著提前：
- 激进派（2025-2027）： 马斯克预测2025年AI将比任何人类都聪明，2027年实现超智能；Anthropic预计在2026-2027年实现；OpenAI前员工甚至认为2027年实现AGI是“惊人合理的”。
- 稳健派（2029-2035）： 雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）坚持自1999年以来的预言，即2029年实现人类水平智能；萨姆·奥特曼（Sam Altman）和哈萨比斯均预测在大约3至10年内实现。
- 保守派（2040+）： 学界专家和Meta的杨立昆认为，真正的通用智能可能还需要数十年甚至更久。
三、 核心驱动力：从“更大数据”到“更长思考”
推动这一进程的四大技术支柱正在显现：
- 扩展预训练： 继续向基础模型投入海量算力和数据。
- 强化学习（RL）推理： 像o1/o3这样的模型通过RL学习逻辑链条，已在科学、数学和编程等可验证领域达到专家级水平。
- 增加推理算力（思考时间）： 发现让模型思考更长时间（Test-time compute）可以线性提升其处理复杂问题的能力，使其能够解决人类需要数周才能完成的任务。
- 智能体化（Agentic AI）： 将推理模型转化为能够自主执行多步骤、长期目标的“智能体”，满足许多人对AGI的定义。
四、 宏观经济与社会影响：替代危机与丰饶时代
AGI的到来将彻底重塑社会契约：
- 劳动力替代危机： 经济学家安东·科里内克（Anton Korinek）警告，AGI可能使人类劳动力在2-5年内过时，导致工资趋于零并加剧不平等。