硅谷那帮人想的是毕其功于一役，试图打造一个能够解决所有问题的通用人工智能李焕轻轻摇头，但这条路，在我看来很可能走入了误区。
为什么？作为技术专家出身的李彦洪立即追问。
李焕略作沉思，用手指蘸了蘸茶水，在桌面上画出一条笔直的横线和一条逐渐趋近但始终不与直线相交的曲线。
假设这条直线代表人类认知的基准水平，他指向那条横线，那么这条曲线，就代表着AI认知能力的发展轨迹。
硅谷的同行们相信，只要持续投入，优化算法，扩大算力，AI的认知曲线终将突破人类基准线，然后一飞冲天，达到我们无法想象的高度。
他的手指在两条线之间的缝隙处轻轻划过：但在我看来，也许这个交点永远不会到来。无论我们如何努力，AI的认知水平可能永远只能无限逼近，却始终无法真正超越人类的理解边界。
在众人专注的目光中，他进一步阐释：换句话说，AI在工作效率、知识储备、计算速度上超越人类是必然的，甚至可能很快实现。但对这个世界本质的理解、洞察和创造性的认知，我认为AI永远无法真正超越人类。
他环视在场的企业家：这正是为什么我坚信，华国的AI发展必须走自己的路——不是追求虚无缥缈的通用智能，而是专注于解决具体问题，在应用实践中锤炼出最适合我们需求的专用智能。
这个观点很有意思。雷总率先开口，如果AI真如你所说，永远无法在认知层面超越人类，那意味着什么？意味着人类将始终处在价值判断的顶端。
从投资角度看，这反而让我们能更清晰地布局——那些需要创造性思维、复杂决策和情感共鸣的领域，人类的优势将不可替代。而AI，应该被定位为最强大的效率工具。
我部分赞同，李彦洪点了点头，语气谨慎，但技术上如何界定这个认知天花板？如果AI通过了图灵测试，甚至在创造性工作上表现出色，我们该如何判断它是否真的了？
这个问题让在场的技术派都陷入了思考。
李焕从容回应：这就好比一个极其逼真的绘画软件，它能模仿任何画派的风格，甚至创作出令人惊叹的作品。但当我们问它为什么要这样画时，它给出的只能是算法推导，而非真正的艺术表达。理解与模仿之间，存在着本质的鸿沟。
这时，一位一直沉默的投资者突然发问：如果按照这个逻辑，我们是否应该重新评估目前对通用人工智能的投资热度？毕竟如果天花板确实存在，那现在很多项目的估值就显得过于乐观了。
这正是关键所在。李焕肯定地点头，我们需要重新定义AI的价值标准——不是看它能否成为全能神，而是看它在特定领域能否成为超级专家。在医疗诊断、工业质检、金融风控这些垂直领域，AI已经展现出超越人类的能力，这些才是我们应该重点投入的方向。
一旁一直没有说话的张一民若有所思地加入讨论：所以你的意思是，我们不应该被硅谷那套造神运动带偏节奏，而是要深耕专业化、场景化的AI应用？