【重磅深度】"Solve Everything"地图：当AI开始"批量解题",黑暗时代的尾声在2035年前

科幻作家从来没缺过想象力,但他们最大的局限是:把所有"激动人心的事"都丢到了23世纪。Star Trek宇宙里,人类真正开始飞向恒星是在2060年代,绝大多数有趣的事情发生在23、24、25世纪。

哈佛物理学家Alex Wissner-Gross和X-Prize创始人Peter Diamandis的最新论文《Solve Everything: How do we get to abundance by 2035》直接把这套时间表拉到了眼前:他们认为绝大多数被普通人当作"23世纪科幻"的突破,将在2035年前发生。

这听起来像又一份激进的未来主义宣言。但和大多数未来主义宣言不同,这份论文带着三样硬东西:一个测量框架(L0-L5成熟度曲线)、一张三阶段时间表(2026-2035)、和15个有具体基准与护栏的登月计划。

它的本质是一份工程路线图,不是一首诗。这才是真正值得停下来认真读的地方。

一、L0到L5:成熟度时钟取代了科幻预言

Wissner-Gross和Diamandis提出的成熟度曲线是六个阶段:

L0 "The Muddle"(混沌)——无人同意游戏规则。官僚体系、按投入定价、稀缺心态垄断该领域的话语权。
L1-L4——逐步可测量、可标准化、可工业化的中间阶段。
L5 "Solved"(解决)——这个领域提供的服务变得像自来水一样无聊可靠。

他们给的最干净的L5案例是基因测序:你拿一个唾液采样包,邮寄到实验室,约100美元拿回完整基因组。整个流程快速、标准化,没有任何人类智慧在循环里——只有机械操作。

最后这一点是这套框架的钥匙。L5不是"全部由机器人完成"——人类还可以做寄件、采样这类机械工作。L5的真正定义是:人类智能不再是流程的稀缺要素。

这把"AI替代论"的讨论从情绪化的"谁会失业"切到了工程化的"哪些环节还需要专家注意力"。这是个非常锋利的工具——它强迫人停止"还需要多久"的模糊辩论,开始"哪个具体环节离L5只差什么"的精确测量。

论文里还配套了一个"Industrial Intelligence Stack"——九层框架——用来把任意一个混乱的现实领域(从皮肤科诊断到核聚变约束)转化成"可以靠灌入算力解决"的工程问题。九层加六阶段,共同构成的是一张可以挂在墙上的工程地图。

二、Token:智能成本崩塌到电价的临界点

论文的中心论点blunt到几乎刺耳:超级智能不再是"会不会"的问题,是"指向哪里"的问题。

智能革命的本质是一场战争——战争的对象是人类文明的最终瓶颈:稀缺的专家注意力。武器是Token——人工认知正在崩塌到电力成本的水平。

如果用一句话翻译这个论点:过去4000年人类经济的天花板是"够不够聪明的脑袋来解题";接下来10年,这个天花板被压平到"够不够电去算"。

这才是真正的相位转换。Wissner-Gross反复强调:如果智能成本能维持年40倍的通缩,那其他一切都会被拖下水——所有依赖"专家时间稀缺"定价的服务业(法律、咨询、初级研究、医学诊断、会计审计)、所有依赖"实验室慢工"定价的工业研发,都将在三五年内被重新定价。

三、三阶段时间表:从代码到Dyson Swarm

论文最值得记在墙上的是这张时钟:

这张时钟里最具颠覆性的,不是2035年的Dyson Swarm,而是2028-2031这个中间段。

数学和软件工程被"批量解题"对绝大多数普通人来说仍然是抽象的——他们的生活不直接依赖这些。但物理、化学、材料学被批量解题意味着所有依赖材料创新的产业(电池、半导体、催化剂、药物、合成生物、能源存储)将在五年内发生根本性的重新分配。

如果说2026年的看点是"AI写代码",2030年的看点将是"AI设计材料、催化剂、药物"。这是一个经济意义远大于代码自动化的拐点——它把整个工业研发周期从"年"压到"周",从"周"压到"小时"。

四、15个登月:四个方向的具体支点

论文给出的15个登月计划,分成四组——每个登月都附带基准、里程碑日期、护栏、和"溢出效应"理论(解决该领域最难的问题,会无意中建出解决其他问题的工具)。

Human Needs(人类基础需求)——器官按需制造(让等待移植的清单变成"库存管理错误");健康寿命翻倍(longevity escape velocity衰老逃逸速度将在2030年代早期到达);合成食物系统终结饥饿;为地球上每个孩子配备AI私人导师。

Frontier of Mind(心智边界)——高带宽脑机接口;人类心智上传——Wissner-Gross顾问的Eon Systems几周前刚发布"首个多行为果蝇全脑上传"的世界第一里程碑;跨物种通信——他帮助创办的Sorama正在从家犬开始攻克这个问题,目标是让人和狗、猫、海豚、抹香鲸进行真正意义上的语言对话。

Planetary Substrate(行星基底)——灾害预测与避免;生态系统重设计——这里藏着论文最具争议性的命题:野生动物苦难是否构成需要技术干预的伦理紧急情况;Dyson Swarm雏形。

Frontier of Physics(物理前沿)——反向材料设计(给定性能反推材料结构);商业核聚变;以及若干基础物理悬而未决的大问题。

这份清单最值得停留的不是"哪个最酷",而是"哪个最先翻盘"。论文给出的答案是器官按需制造、AI教育普及、和反向材料设计——这三项最有可能在未来5年里给普通人带来直接的感知变化。

五、黑暗时代的尾声与"信息危险"的常识化

论文里最具诗意的判断是这一句:

这个"黑暗时代"的隐喻有具体内容。当AI能解开抹香鲸的发声密码,我们将第一次听到另一种文化的"诗歌"。当人类心智上传从果蝇逐步走向人类,"思考是什么"的定义会被改写。当我们获得阻止野生动物苦难的技术能力,整个伦理学的输出可能要被重新构造——这些之前只是有效利他主义者(EA)圈内的思想实验,现在变成了具体的工程伦理问题。

我们这一代人对这些问题的回答,将成为下一代人理解他们"出生在一个更明亮的世界"的根据。

论文不否认信息危险(infohazards)的存在——Wissner-Gross明确承认有"认知信息危险"的可能(一段可能让任何人瘫痪的AI生成视频,作为思想实验是真实可能的)。但他坚持成熟的工程实践——如网络安全里的阶段性披露(staged disclosure)——足以管理大部分infohazards,不应该成为推迟整个进程的理由。这一点恰好和上一篇我们写的"白宫叫停Claude Mythos"事件形成镜像:监管侧的本能反应是冻结访问;论文侧给出的工程答案是分阶段释放。

六、投资视角:折现率的强制重写

把这张时钟翻译到资本市场。

如果智能成本年通缩40倍持续3年以上,所有基于"专家时间稀缺"定价的服务业(法律、咨询、初级研究、医学诊断、会计审计),其估值锚需要被重写。这不是"AI概念股"行情,是这些行业的现金流贴现公式被强制重构——分母里"专家成本"那一项的预期增长率从+5%/年切到-50%/年。

A股侧的若干主线:

① 算力优先权再加固——海光信息、寒武纪、中科曙光、中际旭创、新易盛。论文三阶段的每一步都要喂更多算力,Dyson Swarm雏形即SSO GPU星座要求空间算力——这是一个被低估的赛道。海外侧对应Broadcom(AVGO)、Amazon(AMZN)、Alphabet(GOOGL)、NVIDIA(NVDA)。

② 合成生物与反向材料设计的国内接口——金斯瑞生物科技、华大智造、凯莱英、皓元医药。当材料和分子的"批量解题"启动,CDMO作为执行端会被需求曲线抬升。"AI设计、CDMO执行"是2028-2031的标准范式。

③ 核聚变商业化——西部超导、安泰科技。论文把核聚变列入15个登月之一,国内核聚变工程进度(合肥CRAFT、ITER中国贡献、能量奇点等)值得跟踪。这条线的特点是:一旦点燃,估值非线性重估。

④ 脑机接口与跨物种通信——这条线在A股没有直接标的,但相关AI算法公司(科大讯飞、商汤)和医疗器械(迈瑞医疗)会作为间接受益方。海外侧值得跟踪Neuralink相关产业链以及Eon Systems未来的进展。

⑤ 卫星互联网与SSO轨道资产——中国卫星、上海瀚讯、海格通信。Dyson Swarm雏形要求轨道资源和发射能力,国内已经在加速。这是2032-2035这一档的核心受益方向。

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回到最关键的一句话。

Wissner-Gross和Diamandis的论文最大的价值不是它列出的15个登月——这些大多数已经在各自领域被讨论过。它最大的价值是给出了一个测量框架:L0到L5,加九层Industrial Intelligence Stack。

这个框架的锋利之处在于:它强迫人停止"AI还需要多久"的模糊讨论,开始"我关心的这个具体环节,到L5还差什么"的精确测量。

当你把这张时钟挂在墙上,你看自己组合的方式就会被永远改变——因为你会突然意识到,你的某些持仓所依赖的护城河,正在以每年40倍的速度被通缩压平;而你忽视的某些赛道,正站在"批量解题"曲线的拐点之前。

黑暗时代的尾声并不是诗意的修辞。它是一份带日期的工程预告——而Wissner-Gross和Diamandis的工作,只是把日期写下来了而已。

综合自 Alex Wissner-Gross & Peter Diamandis《Solve Everything: How do we get to abundance by 2035》论文、Moonshots with Peter Diamandis 播客 EP #208 / #224 / #230、The Innermost Loop 通讯。

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