你始终可以用两种完全不同的视角去看待AI，不，关于AGI的问题。
从技术视角，你面对的前所未有的事业的前景是，AGI is on the horizon，你看到的每一个来自强化学习的进步，都支撑着AI可以从零开始，用很快的速度超越人类的智能，不是在一两个领域，不仅仅是国际象棋，围棋，蛋白质结构预测，或者，对话机器人，多模态，这些大语言模型，而是，一个模型，应对足够多的领域;
而你面对的约束，或许就是，数据和算力远远不够，在过去的很长一段时间里，每当在算法研发过程中结果糟糕，质问自己“是不是方法错了”的最多几个月后，总会在加入更多数据更多算力后得到意想不到的惊人结果，the bitter lesson。
你同时需要面对：我们人类的“监管”是不是跟不上AI发展的速度？
从金融视角，一个疑问却越来越直接：不断增加投资，加入算力，牵动整个AI Infra的Capex，得到的回报是什么？
如果问题只是金融视角的质疑，只是考虑是否是金融泡沫或者过度投资的问题，那不太会成为一个特别大的问题，尽管泡沫的破裂会带来巨大的市值缩水，但在这一个AI游戏中，牌桌上的选手是很有限的那么几位，只要相信AGI一定到来，从很长期看，回报率不会低的。
但如果，表象智能就是没办法在短时间里走向AGI，我们依然会面临很长一段时间这样的困境：AI做demo，甚至作为工具为个人服务，效果都很好，但是就是没办法大规模的落到生产环境之中呢？
如果，数据就是差十个数量级以上呢？
AI Winter会到来吗？