I expect rapid progress but not towards general — AI 工程能力将爆发式提速，但作者认为这不会通向通用超级智能

• 作者观察到顶级研究者觉得 AI 几年内会超越自己，原因在于模型的基础设施与工程能力正加速提升；他认为模型会成为超人的分布式 GPU 工程师，但这只是让实验更易做，不会让模型本质发生剧变。
• 训练与推理栈中很多指标高度可验证（如每 GPU 每秒 token 数、每次回答成本），作者预计 AI agent 几年内能端到端优化这一流程，使模型智能的有效成本近乎指数下降，并触发 Jevons 悖论式的需求增长。
• 作者判断预训练研究（架构与数据选择）可能在 2-3 年内被自动化，同时 RL 环境质量普遍低劣但可修复，这为工具链与 agent 开发者带来明确机会。

原文：I expect rapid progress but not towards general superintelligence · 作者 Nathan Lambert