LLM 范式上限与空间智能
来源：山脉 Inflection Point 日期：2026-06-09
核心判断
文章认为 LLM 不是 AI 的全部，更无法单独通向 AGI。语言智能只是智能的一层表现，真正基础能力是对物理世界的空间理解、事件认知、三维推理和预测性世界模型。
杨立昆的批评集中在自回归生成的链式误差：即使单步错误率很低，长序列生成也会放大偏差，幻觉不是简单工程 bug。李飞飞的方向则是从语言走向世界，用连续视频、预测性感知和世界模型训练空间智能。
投资含义
AI 仍有巨大商业价值，但估值不应只押注“更大参数、更强语言输出”。更值得追踪的是能否在真实世界交互、机器人、自动驾驶、工业规划等低容错场景中形成可验证进步。