最近我和 Gemini 聊得比较多，累计几万轮下来，我得到一个比较明确的结论： 
现阶段的大模型，本质上是知识覆盖率极高的系统，而不是真实认知型系统。 
它很擅长处理封闭问题，比如 code、翻译、总结、查资料，因为这类任务都有清晰边界和反馈闭环。但一旦进入开放领域，比如跨逻辑推理、真实世界推断、复杂人性理解，它的表现会明显下降。 
可以把它理解成一个把互联网上所有专业术语都背下来的演员，他能扮演任何角色，但他并没有真正经历过。 
所以，从目前范式看，AGI 很难自然涌现出来，模型参数变大，并不会线性转化为真实理解能力。 
但这不影响它的战略价值—— 
有价值的点，不是AI拥有意识，而是找到AI推理成本低于人工成本的地方。 
总结一下： 
AGI 是远期变量，自动化是当下红利。