双层AI架构：未来人工智能的战略分野

超级智能时代的来临

人工智能正在逼近超级智能的边界。某知名科技领袖已提及AI"发现新物理学"和生成发明的能力。这对用户、市场和政府意味着什么？当前最新AI模型往往在未完成阶段就向公众发布，通常配备安全机制以避免明显的版权侵犯或政治动荡。但随着通用人工智能（AGI）临界点的临近，战略考量正在发生根本转变。

当人工智能超越特定能力阈值后，它将不再仅仅是自动化和增强的工具。AGI不仅能替代单个工作者，还能取代整个团队、部门甚至公司，并具备自我改进能力。在这种背景下，将此类模型直接投放公开市场在经济上是非理性的。让所有人获取最先进的AI只会增强竞争对手实力，削弱开发公司的优势。

拥有下金蛋的鹅为何要出售？这个比喻现在适用于AGI。领先的AI公司正在意识到：最强大的模型将保留在内部使用。这些系统将用于加速发明、优化内部运营甚至创建全新公司。只有较低层级的"助手级AI"会向公众发布。这些工具仍能提升生产力，但无法与真正的AGI能力相提并论。

这种趋势已初现端倪。以某电动汽车厂商为例：出售汽车带来固定利润，但将汽车作为机器人出租车运营可在三年内收回成本。运营而非销售带来的投资回报率具有明显优势，同样的逻辑也适用于AI。

随着经济格局变化，政府推出的政策往往弊大于利。欧盟最新AI法案就是典型例证：该法案要求通用AI模型提供商使用强制模板提交训练数据的公开摘要。虽然被宣传为促进透明度和问责制，但实际上更像是官僚主义的过度干预。

所谓的"模板"长达13页，要求披露训练数据集细节以及任何受保护或机密内容的理由。政策制定者假设能在开放性和商业机密间取得平衡，但实际上这变成了双输方案：

行政负担巨大：谁來阅读和验证数千份披露材料？设想欧盟组建精通AI的官僚团队审查技术附件并不现实。更可能的是，这些表格将堆积在 obscure 服务器中，而公司则陷入监管摩擦。
迫使企业暴露专有数据：公司花费数百万美元编译反映战略洞察的训练集，现在却被要求向监管机构（间接向竞争对手）公开这些资产。在AGI成为内部差异化因素的时代，这不仅是负担更是自毁行为。
监管机构评估提交内容真实性的设想过于乐观：验证数据来源需要深厚技术知识、大量资源和持续执法能力。缺乏这些条件，整个过程将沦为走过场，削弱自身可信度。

所有这些都强化了核心论点：最强大的模型不会被发布。欧盟试图通过监管获得控制权，但保持AGI私有的经济激励更加强大。假设所有模型都必须公开、可解释且对称的监管政策，忽视了正在形成的现实：获取顶级AI正成为战略资产。

两个层级的AI将很快定义行业格局：

这种分化不仅是可能，更是不可避免的战略选择。当鹅开始下金蛋时，没有人会出售这只鹅。