---
title: "情境感知两年后系统分析：关于AI投资、算法效率与地缘政治的正确判断与错误预测"
created: 2026-05-07
updated: 2026-05-07
type: summary
tags: [AI, geopolitics, investment, notes, telegram]
external: http://go/ui/posts/2553/
---

好，综合原文核心论点 + 现实数据，我来做一个系统分析。

---

## Situational Awareness 两年后：哪些对了，哪些错了？

### ✅ 基本判断正确的部分

**1. 资本投入规模（远超预测）**

这是预测最准、甚至还保守了的部分。Leopold 预测 2026 年年度 AI 投资约 $5000 亿、2028 年达到 $2 万亿。实际情况是：McKinsey 在 2025 年 4 月的报告预测数据中心资本支出到 2030 年将达 $5.2 万亿，上行情景甚至 $7.9 万亿。五大超大规模云厂商（Amazon、Microsoft、Google、Meta、Oracle）预计 2026 年资本支出合计 $6020 亿，同比增长 36%，其中约 75% 直接用于 AI 基础设施。能源基础设施成为瓶颈这一判断，也让他的对冲基金大赚——他在 Bloom Energy 上的押注就是直接来自"电力供给是 AI 扩张根本瓶颈"这一论断，早于华尔街大多数人看到这一点。

**2. 算法效率的持续进步（被 DeepSeek 超验）**

Leopold 预测每年约 0.5 个数量级（OOM）的算法效率提升。实际情况是：DeepSeek V3/R1 以 $560 万的训练成本达到了 GPT-4 级别的性能，相较 GPT-4o，训练成本降低约 18 倍，推理成本降低约 36 倍。有意思的是，Leopold 没想到的是：正是美国对华芯片出口管制，逼出了中国的算法创新——这是一个他预测方向正确、但机制完全猜错的案例。另外，推理时算力扩展（inference-time scaling，即 o1/o3/R1 的"思考模式"）也是他没充分预见的新维度。

**3. 地缘政治竞争（基本应验）**

中美竞争按他预测的方向激化，他的大多数具体细节也是对的：7nm 芯片、电力基础设施、间谍活动、CCP 的战略觉醒、中东投资争夺等。2026 年 1 月，Linwei Ding 因窃取 Google TPU 机密被定罪，另有 $25 亿规模的芯片走私活动被揭露。AI 正式成为国家安全议题这一判断基本落地。

**4. 安全防护极度不足**

在安全和防护方面，AI 实验室的状态大致如他描述的那样不足，他对国家行为者利用漏洞以及"安全-竞争"压力的警告已被现实印证。

---

### ❌ 明显判断错误的部分

**1. 开源模型会淡出——这个判断最大程度上错了**

这是他最严重的战略误判。他的整个"美国垄断 AGI"叙事建立在一个前提上：前沿能力只能由拥有海量算力的封闭实验室掌握，开源模型会逐渐落后。但现实是 DeepSeek 等开源模型在前沿持续存在，他低估了开源会以多快的速度扩散高水平的 AI 能力。这直接削弱了"算力集中 = 地缘政治权力"的核心逻辑。

**2. AGI 时间线（方向对，时间早了 2-3 年）**

他预测 2027 年 AGI。实际进展约为他隐含假设速度的 65%。大多数严肃预测者已将时间线推迟至 2029-2032 年。但有一个值得注意的例外：Anthropic 在 2025 年 3 月向白宫提交的建议中表示，预计在 2026 年底或 2027 年初将出现"在大多数学科中匹配或超越诺贝尔奖获得者智识能力"的 AI 系统。所以这个问题目前尚未盖棺定论。

**3. AI 收入预测偏高**

他预测 2026 年中期 AI 收入跑率达到 $1000 亿，目前最好的数据是约 $600 亿，差距接近一倍。不过考虑到预测本身已经足够大胆，误差 1.7 倍在宏观预测里算不上离谱。

**4. "The Project"——政府接管 AGI 的叙事尚未发生**

他预测 2027/28 年美国政府会发起某种曼哈顿计划式的 AGI 国家项目。目前虽然有 Stargate 计划以及政府层面的战略关注，但距离他描述的"SCIF 里决定终局"的图景，还差得很远。

---

### 🤔 还不能判断的部分

**智能爆炸 / 超级智能**：这是论文最具争议、也最难验证的部分——"一旦 AGI 到来，数以亿计的 AGI 可以自动化 AI 研究，在一年内压缩十年的算法进步"。这个逻辑链本身很有力，但目前没有证伪也没有证实，需要等能力真正到达那个门槛才能评估。

---

### 总体评价

综合来看，他在**宏观叙事方向**上相当准确——资本洪流、能源瓶颈、地缘博弈、算法爆炸。在**具体机制**上则有明显盲点：他没预见到中国通过算法创新绕过硬件劣势，也低估了开源的韧性。最大的结构性错误是把"算力集中"当作权力的唯一来源，而现实表明，智能的扩散速度比他的框架假设要快得多。

对做长线 AI 投资或战略布局的人来说，这篇论文仍然是非常值得精读的框架性文本——但需要带着"开源颠覆了他的哪些前提"这个视角去批判性阅读。