人工智能赛道 1943—2026

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Chapter 09 · About

这座档案馆,
以及它的偏见

这是一个独立整理的资料站,不是实时数据库,也不是投资建议。下面说明资料从哪里来、哪些是估算、哪些是编辑选择。

最后更新 2026.1010 个章节阅读约 6 分钟

它想做什么

把 AI 的八十年压缩成一条可以走进去的路径:先看时间,再看寒冬,再看技术、模型、人物、赛道、边界与未来。每个章节都可以独立阅读,也可以按顺序走完。

目标不是给出“正确答案”,而是提供一套判断框架:看间隔、看成本、看瓶颈、看承诺与能力的差距。

它不做什么

不做实时模型排名,不预测股价,不评价哪家公司“必胜”。模型能力变化太快,任何实时榜单都会迅速过时;本站更关心长期结构。

也不把“AI”人格化。它是一组技术、工程、资本与制度的组合,不是一个有意图的主体。

资料与方法

日期:以公开历史记录、论文与公司公告为准。不同资料对“寒冬”起止年份的划分略有差异,本站采用较常见的区间,并在时间线中保留边界事件。

数字:参数、token、算力、用电等数据来自公开技术报告与机构统计。部分数字是量级估算,文中会标注“约”“估算”。参数口径可能不同:总参数与激活参数、训练 token 与训练词数,不能直接比较。

引语:英文引语为中文意译;能核对原文的,尽量保留原意。人物卡以贡献为线索,不构成完整传记。

选择偏差:44 个时间线节点、16 个模型、12 位人物,都是编辑选择,不是“史上最重要”的客观排名。被省略的名字与事件,和入选的一样多。

不确定性:AGI 没有公认定义;2026 年之后的事件不在本站的确定范围内。凡涉及未来,均在文中标明为情景,而非预测。

主要来源

  1. McCarthy 等,达特茅斯会议提案,1955。
  2. ImageNet / ILSVRC 历年结果,image-net.org。
  3. Epoch AI 模型与算力数据,epoch.ai/data。
  4. IEA,《Energy and AI》,2025,iea.org。
  5. Grace 等,《Thousands of AI Authors on the Future of AI》,arXiv:2401.01614,2024。
  6. 国务院,《新一代人工智能发展规划》,2017。
  7. 各公司公开模型资料与技术报告。

延伸阅读

  1. Russell & Norvig,Artificial Intelligence: A Modern Approach。
  2. Goodfellow、Bengio、Courville,Deep Learning。
  3. Melanie Mitchell,Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans。
  4. 李飞飞,The Worlds I See(中译《我看见的世界》)。
  5. 周志华,《机器学习》。
引用建议:《人工智能赛道》,2026 年 10 月版,访问日期。引用具体数字时,请同时注明原始来源;不要把本站的量级估算当作精确统计。

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