Let's Make AGI Real

一、 资本市场的双城记：Anthropic 上市，OpenAI 延迟

文章预测，AI 领域的两大巨头将在资本路径上分道扬镳。

• Anthropic 的上市之路：作为历史上资本密集度最高、增长最快的初创公司之一，Anthropic 预计在 2025 年 ARR（年度经常性收入）将从 10 亿美元激增至 90 亿美元。为了满足高达 200 亿美元的烧钱需求并回应投资者的流动性压力，Anthropic 极有可能在 2026 年进行 IPO，这将是有史以来最受瞩目的上市案之一。迹象包括其已聘请曾操盘 Airbnb 上市的 CFO Krishna Rao。
• OpenAI 的私募坚持：相比之下，OpenAI 虽然更加缺钱（预计需 1500 亿美元才能产生正现金流），但不会在 2026 年上市。原因在于 CEO Sam Altman 拥有惊人的私募融资能力（正寻求 1000 亿美元新一轮融资），且 OpenAI 业务线过于庞大复杂（涵盖机器人、核能、芯片等），上市带来的透明度审查将成为其负担。

二、 技术范式的泄露：SSI 的秘密将被揭开

由前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 创立的 SSI（安全超级智能）目前是硅谷最神秘的公司。Ilya 认为现有的 LLM 扩展路径（Scaling Laws）将进入瓶颈，而 SSI 正在探索全新的范式。

• 预测：2026 年，SSI 的核心技术细节将不可避免地泄露。这可能涉及“递归自我改进”或“持续学习”等概念。
• 影响：这一泄露将迫使 OpenAI、Google DeepMind 等巨头重新校准其研究路线图，跟随 SSI 开辟的新方向。

三、 地缘政治的反噬：中国芯片产业的崛起

文章认为，美国对华芯片出口管制虽然短期有效，但长期将带来灾难性后果。

• 短期与长期：禁令虽然在短期内阻碍了中国 AI 发展，但也唤醒了中国追求技术独立的决心。中国正举国之力，投入数千亿美元发展本土半导体生态。
• 标志性事件：即便美国试图放宽限制（如批准出口 Nvidia H200），中国可能已不再买账，转而强推国产芯片。
• 预测：到 2026 年，中国本土芯片产业将取得实质性突破。虽然性能仍不及 Nvidia 最顶尖产品，但已足以形成独立生态，从而削弱 Nvidia 的长期全球主导地位。

四、 舆论退潮：AGI 与超级智能话题遇冷

2025 年曾是 AGI 炒作的顶峰，但随着 GPT-5 等模型仅取得渐进式进步，以及 AI Agent（智能体）在落地上的困难，公众和业界的预期正在回归理性。

• 风向转变：行业领袖如 Sam Altman 和 Dario Amodei 将减少谈论“超级智能”，转而聚焦“企业级应用”。
• 预测：AGI 的讨论在 2026 年将不再时髦。人们不再幻想 AI 瞬间改变世界，而是关注其作为工具的实际价值。

五、 会计引发的危机：折旧表成为焦点

一个枯燥的会计概念——“折旧表”（Depreciation Schedule）——将成为 2026 年的关键议题。

• 核心矛盾：历史上芯片折旧通常按 5 年计算，但在 AI 时代，Nvidia 每年推出一代新卡（H100 -> H200 -> Blackwell -> Rubin），芯片实际寿命可能仅有 18-36 个月。
• 风险：如果企业坚持长周期折旧以粉饰利润，一旦需求崩塌或硬件过时，将面临巨额资产减值（Impairment Bomb）。
• 焦点公司：CoreWeave 等以 GPU 为核心资产且高负债的公司，将成为这一会计争议的风暴眼。

六、 硬件格局重塑：定制芯片（ASIC）的爆发

通用 GPU（如 Nvidia）一统天下的局面将开始松动。

• 趋势：随着 AI 嵌入机器人、眼镜等物理设备，对能效和外形的特定需求将促使更多公司设计定制芯片。
• 推手：OpenAI 已联手 Broadcom 开发自研芯片，未来可能为每一代新模型定制芯片。同时，AI 技术本身将加速芯片设计流程，将设计周期从数年缩短至数周，降低了自研门槛。

七、 领导层震荡：Sam Altman 卸任 OpenAI CEO

这是一个极具挑衅性的预测。文章认为，OpenAI 正在失去其“不可战胜”的光环，面临 Google Gemini 的强力竞争。

• 原因：Sam Altman 的精力过于分散（核能、硬件、甚至火箭公司），且公司面临上市压力，需要一位类似 Uber 现任 CEO Dara Khosrowshahi 那样的职业经理人来规范化运营。
• 结果：2026 年，Altman 可能会“体面地”卸任 CEO（甚至可能由 Instacart 前 CEO Fidji Simo 接任），转而专注于更宏大的愿景，但这将是一场精心策划的权力交接。

八、 政治风暴：AI 失业成为美国中期选举核心议题

2026 年美国中期选举将不再仅仅讨论抽象的 AI 政策，而是聚焦于真实的失业问题。

• 现实：AI 导致的裁员从理论变为现实，尤其是对应届毕业生和白领阶层。
• 政治困境：共和党（包括特朗普阵营）将陷入两难：既要支持技术发展以对抗中国，又要回应民粹主义选民对“硅谷精英抢走工作”的愤怒。AI 造成的经济焦虑将主导选举叙事。

九、 医药行业的整合：大型制药公司并购 AI 生物公司

2025 年，AI 在蛋白质设计（特别是抗体疗法）上取得了突破性进展，不仅能设计结合能力的抗体，还能解决成药性问题。

• 预测：辉瑞、默克等巨头不再满足于简单的商业合作，而是将通过并购将 Chai Discovery、Nabla Bio 等顶尖初创公司收入囊中，以获取稀缺人才和技术平台。M&A（并购）浪潮即将来临。

十、 脑机接口（BCI）的主流化与洗牌

2026 年将是脑机接口从科幻走向主流的一年，但行业先驱 Neuralink 的地位将动摇。

• 技术代差：Neuralink 依赖的“穿透式电极”虽然起步早，但损伤大脑（“屠宰率”高）。
• 新势力：新兴公司如 Precision Neuroscience（使用皮层电图）和 Science Corp（生物混合接口）采用了更安全、甚至非侵入式的技术路线。这些“后浪”将在 2026 年通过融资和临床进展挑战 Neuralink 的统治地位。

点评与审视

这篇文章与其说是对技术的预测，不如说是对AI 产业化深水区的冷静观察。作者敏锐地捕捉到了从“技术狂热”到“商业现实”的切换，以下几点尤为值得关注：

1. 从“神学”回归“经济学”：文章最核心的洞察在于 AI 叙事的世俗化。无论是 AGI 话题的遇冷，还是对“折旧表”这一会计细节的关注，都表明市场不再为宏大的科幻愿景买单，而是开始算细账。AI 正在从一种“信仰”变成一门需要考虑投入产出比（ROI）、资产减值和现金流的“生意”。这对投资者是警钟，对创业者是试金石。
2. 地缘政治的非线性后果：关于中国芯片的预测非常深刻。它指出了技术封锁的辩证法：短期的压制往往是长期独立的最强催化剂。如果 2026 年中国真能建立起不依赖 Nvidia 的第二套生态，那么全球科技格局将从“单极霸权”走向“双轨并行”，这对美国科技巨头而言不仅是失去市场，更是培养了长期的对手。
3. 技术落地的时间错位：文章在 BCI 和生物医药领域的预测展示了技术成熟度的不均匀性。当 LLM（大语言模型）遭遇边际效应递减的瓶颈时，AI 在物理世界（生物、芯片设计、脑机接口）的应用才刚刚爆发。这提示我们，2026 年的投资机会可能不在于谁有更强的 Chatbot，而在于谁能用 AI 解决蛋白质折叠或大脑信号解码等具体科学问题。
4. 对 OpenAI 的去魅：预测 Altman 下台和 OpenAI 延迟上市，打破了外界对 OpenAI 的盲目崇拜。这揭示了一个由于过度融资和复杂架构带来的治理隐患。如果 OpenAI 真的不仅要做模型，还要做核电、芯片和火箭，这种“过度扩张”确实是企业管理的大忌。

总结：

本文作者Rob Toews 描绘的 2026 年，是一个AI 祛魅、泡沫挤出、产业深耕的年份。那些依靠讲故事生存的公司将面临严峻的财务审视，而那些掌握核心垂直领域（如 BioAI、自研芯片）或能解决实际问题（如更安全的 BCI）的公司将迎来黄金期。对于观察者而言，关注点应从“AI 还能多聪明”转向“AI 到底多赚钱”以及“社会如何承受 AI 的冲击”。