“集体智能”之路：全球网络互联AI会先于单体ASI出现吗？

2026-2-5 20:21| 发布者: Linzici| 查看: 6| 评论: 0

摘要: 全球网络互联AI（集体智能）更可能先于单体ASI（超级人工智能）出现。这一结论基于技术可行性、经济逻辑、产业进展及路径依赖的综合分析，符合“先连接协同、再自我迭代”的智能发展规律。一、核心结论的逻辑支撑 ...

全球网络互联AI（集体智能）更可能先于单体ASI（超级人工智能）出现。这一结论基于技术可行性、经济逻辑、产业进展及路径依赖的综合分析，符合“先连接协同、再自我迭代”的智能发展规律。

一、核心结论的逻辑支撑

全球网络互联AI（又称“集体智能”或“分布式智能”）是指通过多智能体协作、云边端协同、标准化通信协议实现的智能系统，其核心是“连接与协同”；而单体ASI是单一、全能的超级智能体，需具备“自主迭代、全量数据处理、跨域推理”的超人类能力。两者的出现顺序，本质是“协同效率”与“个体能力”的竞争——集体智能依托现有技术与产业基础，能更快实现规模化价值；单体ASI则需突破更高维度的技术瓶颈，时间上更滞后。

二、集体智能先于ASI的关键因素

1. 技术可行性：现有架构可快速落地

集体智能的技术基础（如多智能体系统（MAS）、标准化通信协议（如MCP）、云边端协同）已趋于成熟，能依托现有AI原生云、5G-A/6G网络快速扩张。例如：

2025年，北京大学袁坤研究员指出，多智能体系统通过“专家模型+社交学习”可演化出更高智能的群体智能，典型应用包括机器人集群、物联网等；
RockAI的“群体智能”实现路径（自主学习、人机交互、适配多终端）已进入第三阶段，其Yan架构（非Transformer）在多模态、低功耗设备上实现高效推理，为大模型群体智能提供了技术支撑。

这些技术进展说明，集体智能无需等待“超级算法”或“超大规模算力”，可通过现有技术整合快速落地。

2. 经济逻辑：成本与效率的必然选择

单体ASI的研发成本（如超大规模算力、全量数据采集、长期训练）极高，且短期ROI（投资回报率）不确定；而集体智能通过专业化智能体分工，能以更低成本实现更高效的智能输出。例如：

Google DeepMind 2025年研究指出，“拼凑型AGI”（Patchwork AGI）是经济的必然选择——单一“全能模型”的边际收益远低于其算力成本，企业更倾向于选择“足够好”的专业化智能体，通过协作完成复杂任务；
2025年，世纪互联的“新一代群体智能演进路线图”提出，通过“开源大模型私有化部署→智能体自治系统→分布式蒸馏网络”，可实现“三链（产业链、供应链、创新链）”的智能化，其成本远低于单体ASI的研发。

这种“经济驱动”的逻辑，决定了集体智能会更早被产业采纳。

3. 产业进展：集体智能已进入规模化应用阶段

2025年以来，集体智能在仓储、制造、城市治理等领域已实现规模化落地，而单体ASI仍处于“实验室研究”阶段：

仓储物流：机器人集群通过多智能体协作实现分拣、搬运的自动化，效率远超单体机器人；
城市治理：“城市大脑”通过云边端协同整合交通、能源、安防等数据，实现智能决策；
工业领域：“工业大脑”通过专家模型+社交学习优化生产流程，降低成本。

这些应用说明，集体智能已能为企业和社会带来可量化的价值，而单体ASI的“超人类能力”仍需长期研发。

4. 路径依赖：一旦进入集体智能轨道，难以转向单体ASI

arXiv 2025年论文《Intelligence Sequencing and the Path-Dependence of Intelligence Evolution》指出，智能发展具有路径依赖性——一旦集体智能（DCI）达到临界质量，系统会形成“去中心化协作”的均衡，难以转向单体ASI（AGI-First）。例如：

当企业通过“分布式蒸馏网络”实现了产业链智能化，再转向“单体ASI”会导致资源锁入（如现有算力、数据、人员均需重新配置），成本极高；
集体智能的“协同效应”（如知识共享、风险分散）会进一步强化其优势，使单体ASI的“个体能力”难以与之竞争。

三、单体ASI的滞后性：技术瓶颈与时间门槛

单体ASI的实现需突破三大核心技术瓶颈，这些瓶颈短期内难以解决：

全量数据处理：需接入物理世界的原始数据（如传感器、摄像头、物联网设备），而非人类归纳的“二手知识”，这需要更先进的传感器技术、数据传输协议；
自主迭代能力：需实现“自我搭建训练管线、优化数据流程、升级模型架构”的闭环，这需要更强大的算法（如元学习、自动机器学习）；
跨域推理能力：需理解因果关系、物理规律，而非仅依赖统计关联，这需要更先进的认知架构（如世界模型、符号推理）。