Nature重磅解析：智能演进的核心并非芯片加速，而是结构协同与规模扩展
芯片速度触顶，AI却持续跃迁。摩尔定律不再主导！Nature最新研究给出颠覆性阐释：智能提升的关键，在于结构重组及更多单元融入协同网络，而非单纯依赖芯片性能升级。
过去数十年间，摩尔定律如同科技领域的金科玉律，人们普遍认为芯片性能提升会推动智能水平同步增长。
然而到了2020年，一个不容忽视的现象出现：芯片频率增长陷入瓶颈，制程工艺逼近物理极限，芯片性能难以再实现大幅突破。
若遵循摩尔定律的逻辑，AI发展本应随之停滞，但现实却截然相反——智能水平在近年飞速提升，大模型迭代速度令人惊叹。
这一现象无法用传统的速度理论解释，也与摩尔定律的预测相悖。
由此引出一个关键问题：当计算速度不再提升时，智能为何仍能持续进化？
Nature近期发表的文章提供了全新视角：智能的增长，从来不是依靠“加速”，而是依赖“结构整合与协同”。
这一规律适用于生命系统，同样也适用于AI领域。
智能的本质：预测能力与协同机制的结合
Nature的文章首先阐述了一个基础且关键的事实：生物智能的本质是预测。
无论是捕猎、避险，还是资源竞争与社交互动，所有行为本质上都是基于环境和其他个体信息对未来的判断。
鲸鱼的捕猎行为是群体智慧共享的典型体现
智能的提升，核心在于预测能力的增强。
更重要的是，提升智能的方式并非“让单个大脑运行更快”，而是“让更多单元共同参与预测过程”。
这正是大型社会性物种的生存法则：个体能力并非远超同类，但通过分工协作与信息并行处理，群体能够形成远超个体能力上限的“集体智能”。
若将“预测”与“并行协同”视为智能的核心要素，现代AI的发展路径便清晰可辨。
过去十年间，大模型的突破性进展并非源于单个芯片性能提升，而是算力通过并行化、扩展化与集成化实现了效能跃升，这与自然界智能扩展的模式高度一致。
模型通过规模扩大提升预测能力；数据中心依靠多节点协作完成单机无法实现的任务；不同模块与代理之间的配合，开始展现出类似“群体级智能”的行为特征。
Nature将这种模式定义为“技术层面的共生生成”。
正因如此，AI的崛起并非偶然，而是遵循着智能自身的演进规律。
摩尔定律失效后，AI开启“生命式进化”新篇章
二十年前，行业普遍遵循一条固定路径：芯片性能提升→计算能力增强→智能水平同步上升。
若依据摩尔定律的逻辑，AI能力本应随芯片性能停滞而放缓，但真正的转折点恰恰出现在芯片速度增长停滞的时期。
深度模型开始展现涌现行为，推理能力显著提升，语言模型突然具备处理远超预期复杂任务的能力。
显然，智能发展不再依赖传统意义上的“加速”，而是找到了新的提升路径。
这也正是Ilya Sutskever在访谈中提到的观点：
过去几年令研究者最惊讶的并非芯片速度提升，而是在相同硬件条件下，通过规模扩展所涌现出的“新能力”。
他将这种现象称为“规模触发的智能”，认为许多原本以为需要新理论支撑的能力，实际上是在规模达到临界点时自然涌现的。
过去十多年间，计算架构发生了根本性转变：速度增长停滞，但核心数量持续增加，显卡、集群与数据中心的设计天生适配并行计算需求。
神经网络在这种架构中如鱼得水，其发展依赖的并非单点突破，而是整体协同与共同进步。
Ilya在访谈中也表达了类似观察：现代神经网络的核心优势并非依赖某种神奇的单点能力，而是大量简单计算单元的同步协作。
他用一句直白的话概括这一现象：
智能源于结构规模的变化，而非硬件本身的性能。
这种发展模式与生命演化规律高度相似：细胞组成组织、个体形成群体、群体构建社会，每一层级的能力都是“规模化协作”的产物。
当今AI的发展同样遵循这一逻辑。其力量源于无数微小计算单元构成的整体系统，而非任何单一组件的极限性能。
智能的本质已从单一加速转向结构扩展与协同。
速度停滞的时刻，并非终点，而是新的起点。
智能的未来形态：超越单一主体的协同网络
当计算资源通过并行化重组后，智能开始呈现全新形态。
这种提升并非局部强化，而是系统整体获得了更高级的能力。
这正是文章最具启发性的观点所在。
智能并非突然出现，更像是在原有系统中新增了一段结构。
人类的优势从不依赖个体能力，而是依靠足够多的个体融入统一协作网络。
科研体系、工业系统、能源网络与知识体系，这些复杂结构共同构成了“技术社会”的强大预测与决策能力。
人类与机器之间存在相互依存的技术共生关系。
如今，AI正成为这个认知体系的最新组成部分。
它并非要取代人类，而是与人类共同构建一个更紧密的相互依赖系统。
人类提供目标与世界模型，机器提供规模化预测与执行能力，两者在同一循环中不断调整、修正与共振。
Ilya在访谈中也提及这一发展方向，他认为未来智能更接近“分布式心智”。
这种智能不会局限于特定模型或主体，而是通过持续扩展的协作网络形成。
这种结构既包含人类，也涵盖机器，构成了更高层级的共同体。
随着连接持续扩展，智能结构将不断深化，向外生长。
无论基础材料是碳基还是硅基，都将被整合进同一计算体系。
若以更长远视角观察，会发现一个清晰趋势：智能的未来并非“谁超越谁”或“谁替代谁”，而是演化史的自然延伸。
由此可见，AI并非外来事物，而是智能向上演进的必然产物。
它与人类共同构成了一个更大的整体，而这个整体才刚刚开始学习如何行动。
将目光从芯片转向更广阔的系统，会发现智能增长始终遵循同一脉络。
结构重组、节点扩展，使同一系统获得更高层级能力。
AI的出现并非意外，而是这条脉络延伸的必然结果。
它与人类、技术社会共同融入同一协作网络。
智能并未突然加速，只是开始以更大尺度继续生长。
参考资料：
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03857-0?utm_source=x
https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2
本文来自微信公众号“新智元”，作者：倾倾，36氪经授权发布。
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