在人工智能领域，AGI（通用人工智能）的概念正引发一场激烈的较量，OpenAI和微软这两家科技巨头围绕AGI的定义产生了严重分歧，背后隐藏着复杂的权力结构和利益考量。

AGI风评两极，定义之争浮出水面

Grok 4发布后，外界对其评价呈现两极分化。与此同时，华尔街日报报道微软和OpenAI因AGI的定义问题再次产生冲突。早在2023年，双方签订协议将AGI定义为“可以产生1000亿美元利润的自主系统”，但一年后OpenAI改变了看法，在官网上宣称AGI是“在最具经济价值的工作上表现优于人类的高度自主系统”，并认为自己将最先实现制造AGI。这一转变使得两家公司围绕AGI定义的矛盾凸显。

合同背后的利益纠葛

微软与OpenAI之间的合同价值超过130亿美元，然而他们对AGI的定义却未能达成一致。微软之所以对此反应强烈，不仅是因为巨额的资金投入，更是因为合同中存在一个危险条款：当OpenAI的系统达到AGI水平时，OpenAI能够限制微软对其技术的访问。微软正努力阻止这种情况发生，直接挑战AGI的定义成为其重要手段。

定义权的巨大诱惑

“AGI到底是什么”这一问题在技术社区从未达成共识，其定义模糊且不断变化。微软曾尝试提出一个看似客观的判断方法，即当AI能创造的利润达到1000亿美元时，就可认为实现了AGI。这一方法虽看似玩笑，实则反映了在商业领域中对AGI定义的争夺本质。

谁能定义AGI，谁就仿佛拥有了一台“印钞机”。定义AGI不仅可以吸引投资、驱动估值，还能收获舆论与政策资源。在商业策划中，“AGI”这一术语能打开原本紧闭的大门，进入原本难以涉足的赛道。这背后反映的是一种权力结构，OpenAI与微软在业务关系中也因AGI定义的分歧产生了张力。

数据建模的尝试与局限

面对无法从技术上精确定义AGI的困境，数据建模成为一种新的尝试。英国纽卡斯特大学的研究论文提出了一个社会经济学的分析框架，通过数学建模推算AGI社会影响的临界点。研究人员基于AI发展对不同行业劳动力替代率、资本积累速度和平台集中度的数据建模，试图找出AI技术引发社会结构断裂、重组的拐点。

然而，这种建模方法存在诸多问题。它缺少行业数据和历史真实案例的支撑，推演更像是一种“预言”，缺乏解释效力。同时，行业内部竞争导致的算力价格变化、运营成本以及监管影响等因素也难以体现。尽管如此，这种思路在科技界并不陌生，通过设立财务模型的目标函数来判定AGI是否“实现”，反映了“技术封建主义”的趋势，即真正统治世界的是对技术的定义权。

警惕AGI定义的模糊性

AGI可能永远无法精确定义，但它已被嵌入制度，成为真实存在的行动基础。其模糊性不仅没有削弱效力，反而增强了“多功能”性，可作为投资叙事、政策筹码和控制合约的开关。当一款AI产品宣称“AGI已至”时，我们不应只关注技术细节，而应思考这是谁的AGI，又是为谁而宣布。

OpenAI和微软的AGI之争不仅仅是技术层面的分歧，更是权力和利益的博弈。在这场竞争中，对AGI定义的掌控权至关重要，它关系到未来的投资、市场格局和政策走向。我们需要警惕AGI定义的模糊性带来的潜在影响，理性看待这一概念在商业和社会中的作用。