全球AGI技術路線分化加劇：三大路徑重塑智慧競爭格局

過去一年，全球大語言模型 (LLM) 競賽從「能力發表」悄悄轉向「路線抉擇」，OpenAI、谷歌、Anthropic 與 Meta 等技術先鋒正沿著三條路徑向通用人工智慧 (AGI) 衝刺。這場路線分化不僅決定模型能力的邊界，更將重構算力基建、產業角色與全球競爭版圖。

首先，Scaling 路線以 OpenAI 執行長奧特曼為代表的，堅持「智慧是統計法則在大規模下的自然湧現」，其技術核心是透過超大規模 Transformer 模型、海量圖文視訊資料的被動學習，推動能力隨參數與資料量成長呈非線性躍遷。

Scaling 路線代表玩家包括 OpenAI(GPT 系列、Sora)、Anthropic(Claude 系列) 及谷歌 (Gemini 基礎架構)。該路線工程體系成熟、迭代迅猛，卻也面臨可控性不足、因果推理薄弱等瓶頸。奧特曼的「苦澀教訓」概念仍是當前 AGI 研發的主基調，也就是無需預設智慧結構，只需在規模中尋找湧現。

第 2 條路徑是具身智慧 (Embodied Intelligence)，也就是行動建構的「真實世界理解」。由李飛飛主導的具身智慧路線，主張智能源自於「行動 - 感知 - 回饋」的循環。技術重心轉向機器人行動資料、空間智慧（Spatial Intelligence）及高傳真模擬器的「虛實轉換」(Sim-to-Real)。

這一路線透過物理互動捕捉因果結構，彌補純資料驅動模型的物理認知缺失，但資料擷取成本高、工程週期長，短期內難與 LLM 能力直接對標。目前，Google Robotics、史丹佛 HAI 及豐田研究院等機構已深度佈局，試圖以「行動智慧」為 AGI 注入物理世界的「真實感」。

第 3 條路線則是世界模型 (World-Model)，由 Meta 首席科學家 Yann LeCun 所力推，強調智能需依賴內部結構化表徵與因果推理，其核心技術包括分層預測機制(JEPA 架構)、能量基模型(EBM) 等，目標是建構具備因果推理能力的「內部世界地圖」。

LeCun 認為，傳統生成式大模型在效率與可控性上存在根本限制，必須以「世界模型 + 預測編碼」重構智慧架構。儘管該路線工具鏈尚處早期，短期能力不如 Scaling 路線，但其結構化、透明化的推理邏輯，被視為 AGI「更接近人類認知」的潛在路徑。

目前，路線分化正重塑 AI 產業鏈。模型公司需在「能力躍遷 - 可控性 - 算力成本」之間權衡，Scaling 派依賴算力、Embodied 派重資料、World-Model 派看中長週期研發，而 AI 晶片巨擘輝達則憑藉 GPU + 軟體棧，成為三條路線的「通用底座」。

從訓練到推理全面滲透，雲端廠商與資料中心更因路線差異，推動基礎設施分層，Scaling 一派聚焦密集 GPU 集群，Embodied 派需模擬平台，World-Model 則必須長序列預測管線。

未來，三條路線恐將長期共存。OpenAI、Anthropic 持續押注 Scaling 極限，谷歌嘗試在規模中嵌入結構，Meta 則以世界模型尋求架構革新。這場競爭已從「能力比拼」轉向「架構之爭」，將共同勾勒出未來十年 AGI 發展的三維博弈框架。