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全球知名AI学者杨立昆（Yann LeCun）参与创办的世界模型初创企业AMI Labs首席执行官亚历山大·勒布伦（Alexandre LeBrun）近日公开表态，拒绝将现阶段AI技术定义为AGI（通用人工智能）或超智能。此番言论正值全球AI赛道普遍以AGI为核心研发目标、相关概念频繁出圈的行业节点，引发业内对AI技术落地边界的广泛讨论。
2026年以来，全球AI赛道的AGI炒作热度已经攀升至新的峰值。第三方调研机构数据显示，上半年AI领域公开披露的融资事件中，超过62%的初创公司将AGI或超智能研发写入商业计划书，其中近七成项目仍处于原型验证阶段，尚未形成可落地的商用场景。部分厂商甚至将生成式AI的对话流畅性等同于通用智能，刻意模糊技术边界吸引流量与资本关注。
作为杨立昆主导的世界模型研发团队核心负责人，勒布伦的表态也代表了技术派从业者的普遍立场。他在近期的内部沟通中明确提到，当前无论是主流大语言模型还是多模态模型，本质上仍停留在统计模式匹配阶段，并不具备人类级别的常识推理、长期规划能力，距离真正的通用人工智能存在本质差距。
勒布伦甚至要求AMI Labs的所有公开宣传材料中，不得出现AGI、超智能等表述，在他看来，过度炒作尚未实现的技术概念，不仅会误导公众对AI的认知，也会让研发团队偏离“解决实际问题”的核心目标。AMI Labs当前的核心研发方向是搭建能够理解物理世界运行规则的世界模型，优先落地机器人自主决策、工业仿真等场景的应用。
勒布伦的言论也引发了业内对AI行业泡沫的新一轮讨论。不少从业者认为，当前AGI概念的过度营销，已经导致大量资本流入没有实际技术支撑的项目，反而挤压了务实研发团队的生存空间。
从技术发展路径来看，世界模型被普遍视为通往通用人工智能的核心路径之一，但要实现真正的AGI，至少还需要在常识推理、具身智能、持续学习等多个领域实现颠覆性突破，业内普遍预测这一时间节点最早也要到2035年之后。在此之前，避免概念炒作、聚焦技术落地，才是AI行业健康发展的核心逻辑。
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