AlphaGo核心负责人戴维·席尔瓦从DeepMind离职，在伦敦创立Ineffable Intelligence，推进规模达10亿美元的种子轮融资，主打绕开LLM的强化学习路线。这是AI行业对当前技术瓶颈的一次重磅破局尝试？

从AlphaGo到Ineffable：强化学习的回归逻辑

作为AlphaGo的核心设计者，戴维·席尔瓦在AI领域的声望早已被AlphaGo击败李世石的经典战役奠定。那场比赛中震惊世界的“第37手”，正是强化学习超越人类认知边界的直观体现。

与当前主流LLM依赖海量人类文本预训练的路径不同，席尔瓦始终坚信强化学习的核心价值：让AI通过自主探索获取新知，而非复刻人类已有知识。AlphaZero和MuZero的成功，更是为这一路线提供了硬核支撑。

AlphaZero仅用三天自我对弈就击败AlphaGo，MuZero无需规则就能在多类游戏中达到超人水平。这背后的逻辑是，AI不再是人类知识的“复读机”，而是能独立发现规律的“探索者”。这正是席尔瓦新公司名称“Ineffable”的由来——那些人类无法言说的智慧，恰恰是AI的下一片蓝海。

当前LLM的发展陷入了一个隐形瓶颈：模型能力上限被人类现有数据锁定。无论是预训练的文本库，还是RLHF阶段的人类反馈，都让AI始终无法跳出人类的认知圈。而强化学习的自主探索，本质是让AI突破这层天花板，成为真正的“原创智慧体”。

10亿美元押注：资本眼中的AI新赛道

在创投环境趋于理性的当下，一家尚未发布产品的初创公司能拿到10亿美元种子轮融资，堪称行业奇迹。资本的押注，本质是对两个核心逻辑的认可：席尔瓦的技术公信力，以及后大模型时代的赛道潜力。

过去几年，AI创投几乎被LLM赛道垄断，OpenAI、谷歌Gemini等项目吸走了大部分资源。但随着LLM的局限性逐渐显现，资本开始寻找差异化路线。席尔瓦的强化学习方案，恰好击中了行业对“AI下一站”的焦虑与期待。

从更宏观的视角看，这10亿美元是行业的一次战略性布局。与其在LLM的红海中继续内卷，不如押注可能带来范式革新的技术路线。毕竟，AlphaGo当年的横空出世，也曾颠覆整个AI行业的认知。

后大模型时代：AI的下一站是自主探索？

LLM的优势在于处理人类已知的、基于文本的任务，比如对话、内容生成、信息总结等。但在需要原创性突破的领域，比如科学研究、新药研发、新材料发现，LLM的能力就显得捉襟见肘——它无法生成人类知识体系中不存在的内容。

强化学习的自主探索路线，恰恰能填补这一空白。比如DeepMind的AlphaFold通过AI预测蛋白质结构，AlphaDev发现了更快的排序算法，这些都是AI自主探索带来的突破。未来，这类AI可能在更多前沿领域发挥作用，比如破解核聚变的控制难题，或是发现新的物理定律。

当然，强化学习路线也面临诸多挑战：训练成本高、落地场景有限、技术复杂度大等。但不可否认的是，它为AI的发展提供了另一种可能。未来的AI生态，大概率不会是单一路线的胜利，而是LLM与强化学习等多路线的共存互补。

对于普通用户而言，这意味着未来的AI不仅能帮我们处理日常事务，还能成为人类探索未知世界的“伙伴”。从复刻人类智慧到拓展人类认知，AI的价值正在发生本质性的转变。

席尔瓦的创业，不是对LLM的否定，而是对AI未来的一次大胆探索。10亿美元的押注，既是资本的信心，也是行业对突破技术瓶颈的渴望。或许在不久的将来，我们就能看到AI自主探索带来的下一个颠覆性成果。

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