遥遥无期的AGI是画大饼吗？两位教授「吵起来了」

针对AGI能否实现的争议，Tim Dettmers认为物理与成本限制将阻止AGI发展，GPU进步停滞、规模化边际递减及机器人落地难题使其成为空想；但Dan Fu反驳指出当前AI系统软硬件效率极低，训练MFU不足20%、推理FLOP利用率低于5%，通过模型-硬件协同设计、FP4训练和新型架构优化，仍有望提升10倍有效算力。同时，新一代超大规模集群建设与硬件迭代尚未充分反映在模型性能中，且现有AI已在编程等领域展现显著生产力价值，表明通往更强AI的路径多元而现实，未必依赖单一规模化模式。
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