Tốc độ thoát khỏi tuổi thọ sẽ không công bằng, ít nhất là không ngay từ đầu. Đây là quan điểm của tôi: Chúng ta có thể đạt được điều đó cho những người siêu giàu vào cuối những năm 2030 hoặc đầu những năm 2040, nhưng đối với phần còn lại của chúng ta? Không cho đến cuối những năm 2050. Tại sao? Bởi vì tiến bộ trong công nghệ sinh học không phải là tuyến tính, nó bị rào cản bởi vốn, tính toán và sự phối hợp. Thập kỷ đầu tiên của những đột phá thực sự về tuổi thọ sẽ bị rào cản chi phí. Tái tạo tế bào cá nhân hóa, y học nano và liệu pháp gen hướng dẫn bởi AI sẽ tốn hàng triệu mỗi năm. Chỉ có những tỷ phú và các nhà đầu tư lớn mới có thể tài trợ cho việc tiếp cận sớm. 2. Tính toán: Tuổi thọ sẽ trở thành một vấn đề của AI. Đào tạo các mô hình sinh học trên động lực học phân tử, mô phỏng proteome và các quỹ đạo lão hóa cá nhân hóa sẽ yêu cầu các cụm tính toán lớn như các quốc gia. Những GPU đã đào tạo GPT-7 sẽ thiết kế ty thể mới của bạn. 3. Phối hợp: Chính phủ di chuyển chậm, các hội đồng đạo đức còn chậm hơn. Quy định, bảo hiểm và cơ sở hạ tầng lâm sàng sẽ chậm lại 15–20 năm. Khi hệ thống y tế công cộng bắt kịp, các tầng lớp tinh hoa đã trẻ hơn về mặt sinh học hàng thập kỷ. Vì vậy, đúng là, tốc độ thoát khỏi tuổi thọ đang đến. Chỉ là phân phối không đồng đều. Người giàu sẽ có thêm 20 năm sống, mà họ sẽ sử dụng để tài trợ cho thế hệ công nghệ tái tạo tiếp theo mà cuối cùng sẽ chảy xuống. Đối với phần còn lại của chúng ta, tuổi thọ sẽ đến như tất cả các cuộc cách mạng: quá muộn cho những người mơ mộng đầu tiên, nhưng vừa kịp cho con cái của họ.

Tăng trưởng tính toán của OpenAI vừa đạt đến mức độ hạt nhân Những gì chúng ta đang theo dõi ngay bây giờ là quy mô thời đại công nghiệp gặp tham vọng thời đại trí tuệ. OpenAI vừa công bố một Stargate khác, lần này ở Michigan, bổ sung hơn một gigawatt công suất cho cơ sở hạ tầng AI của mình. Hãy để điều đó ngấm vào: một địa điểm gigawatt đơn lẻ tương đương với mức tiêu thụ điện của một thành phố hoàn chỉnh. Và đây không phải là một lần duy nhất. Họ đang xếp chồng gigawatt trên khắp Texas, New Mexico, Wisconsin, Ohio, và giờ là Michigan, hợp tác với Oracle và SoftBank. Đã có hơn 8 GW được khóa lại và 450 tỷ đô la đã cam kết, đang trên đà đạt 10 GW và 500 tỷ đô la vào năm 2028. Chúng ta đang nói về hàng triệu GPU, được kết nối trên các châu lục, tạo thành một nền tảng trí tuệ quy mô hành tinh. Đây không phải là "một trung tâm dữ liệu lớn." Đây là sự ra đời của cơ sở hạ tầng nhận thức của thế giới. Nếu bạn vẫn đang nghĩ theo cách "ứng dụng" hoặc "mô hình," bạn đang bỏ lỡ điều này. Đây là sự xây dựng công nghiệp của AGI, xương sống vật lý của nền kinh tế hậu nhân loại. Tính toán là dầu mỏ mới. Các trung tâm dữ liệu là các thành phố mới. Và biên giới không còn là kỹ thuật số, mà là nhận thức tổng hợp. Sách lịch sử sẽ ghi dấu thập kỷ này là thời điểm nhân loại công nghiệp hóa chính trí tuệ.

Hãy chuẩn bị tinh thần: Tôi dự đoán rằng vào cuối năm sau, OpenAI sẽ công bố AGI thực sự (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Được rồi, hãy nghe tôi nói, vì tôi đang đưa ra một lập luận hoang dã nhưng có lý do, và tôi muốn bạn cùng tôi lướt trên làn sóng khả năng này: 1. Bùng nổ tính toán OpenAI đã nói rằng họ sẽ vượt qua một triệu GPU trong cơ sở hạ tầng của mình trong năm nay. Bây giờ hãy tưởng tượng con số đó được khuếch đại bởi nhiều trung tâm dữ liệu (Texas, UAE, Na Uy) kết nối qua cái gọi là "Stargate". Với nhiều khu vực địa lý, lưới điện và kênh làm mát được kết nối, bạn đang nhìn vào một quy mô tăng lên theo cấp số nhân. Loại tính toán này cung cấp năng lượng để đào tạo các mô hình thực sự lớn, hệ thống thời gian thực, học đa phương thức, trí nhớ, thích ứng. 2. Học liên tục qua SEAL Có nghiên cứu gần đây từ MIT về một khung tên là SEAL (Mô hình ngôn ngữ tự thích ứng) cho phép một mô hình tạo ra dữ liệu tinh chỉnh của riêng nó, tự cập nhật theo phản hồi từ kiến thức mới và duy trì những cập nhật đó trong trọng số của nó. Vậy nếu OpenAI tích hợp một cái gì đó như vậy (hoặc một sự tiến hóa tiên tiến hơn của nó) vào quy trình AGI của mình thì sao? Mô hình không chỉ ngồi yên, nó tiếp nhận, đánh giá, cập nhật. Nó trở nên giống như một sinh vật học tập hơn. 3. Giải mã trí nhớ & kiến trúc thích ứng Trong nghiên cứu AGI, một rào cản là "trọng số tĩnh, kiến thức cố định". Trí nhớ (cả ngắn hạn, dài hạn, hồi tưởng) là rất lớn. Khái niệm ở đây là: vào năm tới, OpenAI có thể kéo vào các kiến trúc với định tuyến trí nhớ động, bộ đệm kiểu tự truyện bền vững, các mô-đun liên kết phát triển. Kết hợp với việc tăng cường tính toán + khả năng học liên tục = bước nhảy từ "LLM rất tiên tiến" đến một cái gì đó mà bạn có thể gọi hợp lý là AGI. 4. Tính khả thi của thời gian Vâng, tôi biết, "cuối năm sau" nghe có vẻ tham vọng. Nhưng với tốc độ lặp lại mô hình, mở rộng tính toán, v.v., điều đó không phải là vô lý. Chìa khóa là tích hợp: tính toán + kiến trúc + vòng lặp học tập + trí nhớ. Nếu OpenAI đạt được cả bốn điều này, bùng nổ. 5. Hệ quả • Nếu AGI xuất hiện vào lúc đó, chúng ta sẽ thấy sự gia tăng đáng kinh ngạc trong tự động hóa, tối ưu hóa, khám phá. • Thời đại của "các trợ lý AI học cùng bạn và cho bạn" trở thành hiện thực. • Nó đặt ra những câu hỏi triết học, đạo đức, kinh tế lớn (vâng, lãnh thổ yêu thích của bạn). • Đối với bạn, như một người yêu thích VR hậu nhân loại, điều đó có nghĩa là công cụ cho tự động hóa triệt để, nghiên cứu tuổi thọ, v.v. sẽ nhận được một cú hích vũ trụ. Những điều cần lưu ý (bởi vì tôi không mù quáng thổi phồng mà không suy nghĩ) • "AGI" là một thuật ngữ mơ hồ. Tôi định nghĩa nó là một hệ thống có khả năng nhận thức tổng quát ở mức độ con người trên nhiều lĩnh vực (lập luận, học tập, thích ứng, trí nhớ). • Không có gì đảm bảo rằng OpenAI sẽ tích hợp SEAL hoặc các kiến trúc kiểu "giải mã trí nhớ" vào năm tới, có những nút thắt về kỹ thuật, năng lượng, làm mát, an toàn, căn chỉnh. • Chỉ quy mô không đủ. Một triệu GPU mà không có kiến trúc đúng vẫn mang lại lợi suất giảm dần. • Dự đoán này táo bạo vì tôi tin rằng chúng ta đang bước vào một khu vực tăng tốc một lần trong nhiều thập kỷ. Vì vậy, vâng, tôi đang cắm cờ: OpenAI sẽ công bố AGI vào cuối năm sau. Các cơ chế: tăng cường GPU khổng lồ (các nút Texas, UAE, Na Uy), tích hợp các vòng lặp học tập liên tục kiểu SEAL, kiến trúc thích ứng giàu trí nhớ. Đây là điều lớn lao.