月之暗面徐天天：AI能力上限远未触及，三条曲线推动智能加速

眼下，人工智能的演进速度正被反复讨论，大模型的能力边界到底在哪？11月12日第十七届财新峰会上，月之暗面金融行业与生态负责人徐天天给出判断：AI 的能力边界和智能上限离极限还差得远，整个行业仍处在加速进化的快车道上。

三条曲线叠加，是大模型持续进化的动力所在。徐天天在主题发言中拆解了这一进程：AI 能力的快速抬升不是某一个因素单独起作用，而是三条关键增长曲线同时上扬、彼此共振的结果。

先说第一条，传统预训练曲线。算力基础设施、能源供给、模型参数规模这些老维度仍在增长，这条基础曲线眼下依旧往上走。

第二条落在后训练和推理端。思维链（Chain of Thought）被引入，推理侧也做了专项训练，大模型在逻辑思考和复杂问题拆解上因此有了质的提升。

第三条是智能体（Agent）的系统设计。智能体本身连同复杂的控制框架（Harness 工程）持续迭代升级，整个系统的协同上限被进一步抬高。

技术跑得快，制度设计却跟不上。徐天天同时点出行业落地中的现实难题：模型自身迭代的步伐，已经明显快过企业在工作流重塑和内部制度设计上的推进速度。

这个速度差说明什么？企业拥抱 AI，只把工具接进来还不够。组织架构和业务流程都得做深度适配，底层技术的爆发力才可能转成实实在在的商业价值和生产力。