当OpenAI在今年8月揭开GPT-5的神秘面纱，人工智能领域的聚光灯再次聚焦。它带来了编程与复杂研究任务上的新进展，证实了技术演进的坚实脚步。然而，这份“进步报告”在带来欣喜的同时，也传递出一种冷静的讯息：它并非公众期待的通向通用人工智能（AGI）的跨越式突破，而更像是一次渐进式的升级。

但就在技术进步看似“温和”的另一端，AI算力的“胃口”却已进入了近乎失控的“疯狂模式”。Nvidia Rubin 芯片的单机架功耗已高达 600kW，是三年前的 12 倍。这如同一记重锤，敲响了关于AI发展可持续性的警钟。技术层面通向AGI的漫长征途，与现实层面指数级飙升的能源消耗，形成了前所未有的强烈反差。

本期SunFlush圆桌中，嘉宾们聚焦AI技术现状与算力能耗爆炸式增长的尖锐冲突，展开深度剖析。本文系统回顾嘉宾的精彩发言，带领大家穿透迷雾，探讨AI发展的动力源，短期内的战略转向，以及SunPump的AI智能体战略布局对Web3行业的启示。

8月7日，行业翘首以盼的最新AI大模型GPT-5正式亮相，但却未能赢得满堂彩。铁树老师从日常使用体验出发，肯定了GPT-5在效率提升和复杂任务处理上的进步，尤其强调其代码生成和研究辅助能力的优化。但他同时也犀利指出，这一迭代更似“从iPhone 15升级到16”，框架未变，仅局部优化，缺乏革命性突破。

在关于“AI算力能耗是否会成为未来发展最大瓶颈”的深度讨论中，嘉宾一致认为能耗问题已成为AI规模化落地和可持续发展的关键制约，但也可能倒逼技术革新与绿色转型。嘉宾虽视角各异，但普遍认同短期看算法、长期靠能源的基本判断。短期看，算法创新是突破瓶颈的主要路径。但长期来看，如果能源格局不发生革命性变化，AI的规模扩张迟早会撞上一面无法逾越的“能源墙”。

诗远明确表示，大模型的历次质变均源于算法演化，“如果单纯靠算力堆叠，就不会有今天的GPT”。对于能耗问题，他提出未来可通过“多个小模型协作”等方式大幅提升能效，在不显著增加能耗的前提下实现性能跨越。

李七夜老师指出，算力的现实约束迫使发展逻辑从“无限堆料”回归“效率优先”，推理侧降本成为关键。他预测，通用大模型仍会发展，但“端侧小模型、AI智能体将大面积铺开”。小智老师聚焦3-5年技术市场化前景，强调现有矛盾需依靠新支撑点触发产业升级，通过“小模型+个性化智能体”，实现“不用庞然大物也能更聪明”。