【别轻易判定AI增长见顶，S型曲线从不是终点】
快速阅读：不要因为“指数增长最终会变成 S 型曲线”这个技术事实，就轻率地断定 AI 的进步会很快撞墙。预测曲线何时放缓极其困难，在缺乏底层逻辑支撑时，Lindy 效应提供了一个更诚实的直觉：一个趋势已经持续了多久，它大概率就会再持续多久。
“所有指数增长最终都会变成 S 型曲线”这句话，在 AI 圈里简直快成了一种用来消解焦虑的万能口号。
逻辑听起来没毛病：任何物理过程都有极限，无论是传染病的扩散还是飞机的飞行速度，最终都会遇到天花板，然后进入平台期。但问题在于，你凭什么认为那个天花板就在眼前？
很多人拿着 AI 能力的增长图，指着那条即将变平的曲线说：“看，它要到头了。”这就像是在看联合国的人口出生率预测，或者太阳能部署曲线，预测者们年复一年地认为增长要放缓了，结果现实却像开了挂一样，硬生生地把曲线顶了上去。
这种误判的本质在于，我们往往把“技术范式的迭代”给弄丢了。飞机的速度之所以没能无限增长，是因为螺旋桨到了极限，必须换成喷气发动机；AI 现在的增长看起来像是在走 S 型曲线，但如果有人能发明出比 Transformer 更高效的架构，或者在硬件上实现类似模拟计算的突破，那就会直接跳到下一个更高层级的 S 型曲线。
如果你完全看不透 AI 进步背后的底层动力学，甚至把它当成一个黑盒，那么最诚实的直觉不是去猜它什么时候撞墙，而是参考 Lindy 效应。
简单来说，如果一个趋势已经持续了很久，它大概率还会持续很久。AI 的大规模爆发从 2017 年左右就开始了，如果把这段时间看作一个整体，那么在没有任何新信息的情况下，默认它还会再冲刺好几年，这比急着宣布“增长已到尽头”要靠谱得多。
所以，当有人试图用“增长必将放缓”来否定 AI 的潜力时，别急着反驳，先问问他：如果你不是在建模，那你凭什么觉得它现在就到头了？
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