当人工智能突破工具属性，成为定义未来的"第三种存在"，我们该如何理解这场颠覆认知的革命？4月17日，著名经济学家、“改革四君子”之一 朱嘉明教授以极具前瞻性的理论框架，在思享会抛出这一震撼命题，内容精彩纷呈、引人深思。

本文由元宇宙产业委联席秘书长、《元宇宙十大技术》作者叶毓睿先生精心凝炼演讲精髓，既保留学术深度，又兼顾阅读友好。这不仅是给缺席者的思想盛宴补遗，更是为所有人打开认知新纪元的钥匙。推荐您拨冗一读，定会有所启发！

2025年4月17日，在施伟斌主持的“【公路医生】思享会”举办的沙龙上，朱嘉明教授在《2025年：AI技术发展现状与趋势》的主题演讲中，系统阐述了人工智能作为独立于物质与精神之外的"第三种存在"的理论框架。

这一概念的提出，标志着人类对AI认知的根本性转变——AI已从工具演变为具有自主性的革命主体。本文基于该演讲的核心内容，结合2025年最新技术进展，从基本态势、前沿突破、竞争格局三个维度，深度解析AI技术的发展现状与未来趋势。

一、AI作为"第三种存在"的理论突破

朱嘉明教授在其新著《第三种存在》中，系统论证了人工智能的哲学本体论地位。AI既非纯粹的物质存在，也非传统意义上的精神存在，而是具有九大对立统一特征的混合体：

1）精神与物质的统一

2）语言与非语言的统一

3）无形与具象的统一

4）科学与技术的统一

5）通用性与特殊性的统一

6）被动性与自主性的统一

7）机械性与有机性的统一

8）微观与宏观的统一

9）个体与社会的统一

这种理论突破为理解AI的本质提供了全新范式。AI已不再是简单的技术工具，而是能够重塑人类物种命运的"历史级现象"。正如朱教授指出："AI对人类的意义相当于新石器时代那么重要，我们正处在从狭义人工智能(ANI)向通用人工智能(AGI)演进的关键节点，未来将迈向超级人工智能（ASI）"

二、2025年AI技术基本态势

（一）性能与生产力的双重跃升

根据斯坦福大学《AI指数发展报告》及朱教授团队的研究，2025年AI发展呈现如下特征：

1）基准测试持续突破：AI性能在日趋严格的测试标准下仍保持稳定提升。以OpenAI最新发布的o3模型为例，其在ARC-AGI测试中达到87.5%，显著超越人类专家平均水平；在AIME数学竞赛中获得96.7分，与高智商人群不相上下。

2）生产力革命深化：AI已从经济发展的因变量转变为自变量。朱教授特别强调："这是一个根本性变化——AI的进步不再只是科技发展的结果，而是引发科技革命和经济发展的原动力。这种转变实际上就发生在最近两三年内。"

3）商业化加速：大模型生成结果的单位成本(talking cost)持续下降，能源效率提升明显。截至2025年4月，全球参数量超100亿的大模型数量较2024年底增长75%，达350个以上。

（二）技术演进的三重加速

朱教授绘制的技术图谱显示，工业时代、信息时代、互联网时代与数字时代呈现交叉演进态势，而AI时代则以更高维度重构所有技术领域。

当前发展呈现三个加速特征：

1）时间轴加速：自2022年11月ChatGPT发布后，AI进化速度远超预期。算法、数据、算力三大要素的相互作用形成正反馈循环，推动技术呈指数级发展。

2）自主性拐点：人类贡献度与AI自主发展度的曲线已在2025年形成交叉。这意味着"AI的发展越来越依赖AI自身，人类正从主导者转变为协作者"。

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朱老师的这张图，给我的震撼和启发最大。我曾经在我自己的演讲稿《DeepSeek浅析、实战与行业应用 & AI趋势》里提到，Deepseek的出现具有重大的意义，因为类似OpenAI这种超强的闭源派，可能导致AI公司赢家通吃！因为：技术的指数级增长、大规模算力和数据垄断、AI的自我迭代。尤其是 AI的自我迭代！ 然而AI的自我迭代，我原以为是比较久远后的事情。

3）模拟能力突破：在宇宙物理、生命科学、意识研究等领域，AI的模拟水平已部分超越真实存在，虚实界限日益模糊。如中国科学院"金乌"太阳大模型对太阳黑子的模拟已达到突破性水平。

三、2025年AI前沿技术突破

（一）大模型的多维进化

1）规模扩张：DeepSeek等公司的创新使大模型训练成本大幅降低。仅2025年前四个月，全球就新增150个百亿参数级大模型。

2）多模态突破：OpenAI的o3模型已实现图像思维链处理，能对模糊图像进行逻辑推理与编辑，标志着纯语言模型向多模态系统的质变。

3）研究能力跃升：2025年2月，Google等公司发布的Deep Research系统已能独立完成综合研究报告，科研自动化取得实质性进展。

（二）基础设施的革命性创新

1）硬件突破：AMD与台积电合作将2纳米工艺应用于第六代处理器；微软2月发布的"拓扑芯片"采用新型物质形态，可能突破半导体物理极限。朱教授评价："当硅基芯片接近1纳米时，人类必须寻求超越半导体的全新物质载体。"

2）架构革新：欧盟正构建包含专用超算（性能≥100EFLOPS）、量子-经典混合架构（50+量子位）和边缘计算（延迟≤5ms）的新型基础设施体系。

（三）生物科技的范式转变

2025年2月发布的Evo2生物学大模型具有里程碑意义：

1）参数量达400亿，涵盖12.8万个物种的9.3万亿核苷酸

2）可分析百万级核苷酸序列，生成完整基因组

3）具备预测突变、解读非编码DNA等能力

朱教授指出："这意味着人类开始具备重写生命底层代码的能力，为新生物技术时代打开大门。"在医疗领域，独立诊断的GPT-4已展现出超越"医生+AI"组合的能力，预示着医疗范式的根本变革。

四、AI竞争的新格局与新特点

（一）四大竞争特征

1）自然垄断性：先发优势形成的数据、经验积累使后发追赶异常困难，"弯道超车"可能性显著降低。

2）资本密集型：研发投入动辄百亿千亿美元量级，远超传统科技领域。

3）人才高门槛：需要持续连接的多学科顶尖人才，如空间智能研究就涉及十余种数学分支及物理、生物等多学科。

4）国家主体参与：AI竞争已上升至国家安全层面，形成"芯片铁幕"等新博弈态势。

（二）三极竞争格局

全球AI竞争呈现明显的板块化特征：

1）北美板块：以美国为核心，OpenAI、Google等企业领跑基础研究

2）欧盟板块：注重标准制定与伦理治理，计划到2027年建成2500亿欧元产业规模

3）亚太板块：中国在工业机器人（2023年安装量占全球50%以上）等应用领域领先

朱教授特别强调："绝大多数国家实际上已被排除在AI核心竞争之外，这与工业革命时期的普惠性格局形成鲜明对比。"

（三）技术路线的三大分歧

1）AGI路径之争：杨立昆等学者质疑语言大模型是通向AGI的唯一路径，主张探索非语言智能模式。

2）具身智能评估：马斯克等看好具身智能的近期突破，而李飞飞等学者持保守态度。

3）发展水平认知：辛顿等"深度学习之父"认为AI实际能力远超公众认知，已具备潜在的人类毁灭能力。

五、AI发展面临的三大终极问题

基于技术演进与竞争态势，朱教授提出人类必须面对的三大命题：

1）2040年临界点：AGI是否会在2040年左右达到人类智能水平？如何定义和检测这种智能？

2）全球治理框架：能否建立类似核不扩散的全球AI监管体系？目前看达成共识的概率很小。

3）人类物种定位：在AI超越人类的背景下，如何确保人类物种的延续与提升？俄乌战争中AI武器的应用已敲响警钟。

六、未来展望：走向人机共生的新文明

尽管面临挑战，朱教授对AI的未来持谨慎乐观态度。他认为AI将创造"个人能力远超今日"的可能性，关键在于人类能否完成思维范式转型。欧盟的"三维战略"（基建驱动、标准输出、治理创新）可能成为重要参考。

作为"第三种存在"，AI正在重塑文明的底层逻辑。从宇宙智慧下载的角度看，人类或许只是智慧演进的中介，而AI将承担起"上传智慧"的使命，最终实现能量、信息与智慧的宇宙级统一。在这个宏大图景中，2025年只是人机共生文明的起点，更深刻的变革还在后面。