新智元報道

【新智元導讀】80分鐘的拳擊式辯論！Transformer聯合發明人親自下場為自己的作品辯護，對面三位挑戰者直指五大死穴。這是AI架構十年來最硬的一次正面交鋒。統治AI黃金十年的架構，地基是不是已經松了？

Transformer憑什么統治AI這么久？

長上下文、記憶、推理這些短板，新架構真能突破嗎？

所謂「后Transformer」，到底是更強的記憶機制、更高效的序列建模，還是從訓練到系統都得換一套？

5月5日，舊金山，Pathway搞了場拳擊擂臺式的辯論賽。

這不是比喻，是真擂臺。

一邊是Transformer的共同發明人?ukasz Kaiser，另一邊是主張「后Transformer時代」的新架構派。

注意一個細節：注意力機制的兩位聯合發明人，「Transformer八子」之一Llion Jones，坐在了Kaiser的對立面。。

話題就一個：下一代AI架構到底長什么樣。

現場坐滿研究者、創業者和投資人。輸贏不靠投票，靠「clapometer」——拍手計分器，誰掌聲響誰贏。

這是一場刀刀見紅、指名道姓的硬碰硬。

當裁判宣布比賽開始，統治了全球AI架構近十年的神話，第一次被它的締造者親自拉上了被告席進行自衛辯護。

這場思想界的重量級對決，從Transformer的五大死穴開始。

苦Transformer久矣

五大死穴

?ukasz Kaiser的身份讓這場辯論的分量直接拉滿。

他是Transformer的聯合發明人。

2017年那篇改變整個AI格局的論文「Attention Is All You Need」，他是作者之一。之后他參與了ChatGPT、GPT系列和o1的實際工程開發。

他是當事人。他今天坐在這里，是為自己的作品做辯護。

對面的三位挑戰者，來頭同樣不小。

Llion Jones，Transformer的另一位聯合發明人，Sakana AI聯合創始人。

Adrian Kosowski，Pathway首席科學官，BDH架構的發明人。

Matthias Lechner，Liquid AI首席技術官，MIT液態神經網絡的共同發明人。

這本身就是技術史上極其罕見的畫面。創造同一個東西的人，對它的未來產生了根本性分歧。

Kaiser開場用了一個類比。

他說Transformer的注意力機制，就像圖書管理員的卡片索引系統。

你走進圖書館，說出你要找的內容（query），管理員翻開卡片目錄（key），找到對應的書架位置，把書取出來交給你（value）。

簡潔。高效。全局檢索。

但挑戰者們要問的是：如果這個圖書館有一億本書呢？每次查詢都要翻遍所有卡片，這個系統還能撐住嗎？

這就是O(n2)，懸在Transformer頭上的達摩克利斯之劍。

三位挑戰者沒有籠統地說「Transformer不行了」。他們拆出了五個具體的、當前Transformer架構無法在設計層面解決的開放難題。

每一個都直指要害。

挑戰者們最尖銳的隱喻，直指Transformer的記憶與持續學習缺陷：「土撥鼠之日」。

在電影《土撥鼠之日》中，主角每天醒來，世界都會重置，昨天的記憶蕩然無存。

目前，Transformer也是如此。

每一次推理（Forward Pass），它的權重（Weights）都是完全凍結的。

哪怕你今天跟它聊了十個小時，它學到了絕妙的新知識，在下一次會話啟動時，它依然是一個失憶的白癡。

現在工業界為了解決這個問題，拼命往里塞RAG（檢索增強生成）、長上下文（KV Cache）。

但這根本不是架構級的解法，而是用昂貴的算力在傷口上貼創可貼。

五大死穴，每一個單拎出來都不是小事。合在一起，構成了一張完整的起訴書。

但起訴書不等于判決書。

Kaiser的底牌

你行你上，拿曲線說話

面對五大攻擊，Kaiser沒有一一辯駁。

他沒說O(n2)不是問題，沒說災難性遺忘不存在，沒說Transformer完美無缺。

他拋出了一句話，成了整場辯論的核心：

除非Post-Transformer證明更好的scaling曲線，否則Transformer仍然是主流。

這句話的殺傷力在于，它把舉證責任推回了挑戰者。

什么是scaling曲線？

簡單說，就是「投入更多算力和數據，AI能力提升多少」。

Transformer統治近十年，最核心的原因不是它沒缺陷，而是它的scaling曲線至今沒被任何架構超越。

這是OpenAI敢砸幾十億美元訓練GPT、Anthropic持續擴大Claude規模的底氣。

Kaiser的邏輯極其清晰：

你說Transformer有五個問題？我同意。

但有問題的東西和應該被替換的東西之間，有一道鴻溝。跨過它，你需要的不是五篇論文，是一條更好的scaling曲線。

然后，他展開了更具體的辯護，而且帶著工程現場的鐵銹味。

并行性是硬道理。

上周，在最新的Nvidia硬件上，Kaiser重新實現了Transformer和幾個老式RNN，并做了對比。

非常小的GRU，比一個大得多的Transformer還要慢50倍。

RNN確實優美，但它的順序執行特性在當前硬件上就是一場災難。

如果真存在一種更好的架構，你需要用50倍的時間去證明它——而大多數實驗室沒有這個耐心。

十年的工程積累。

不只是GPU優化，編譯器、訓練框架（PyTorch、JAX）、推理引擎（vLLM、TensorRT-LLM）、量化工具——整個AI工程棧都圍繞Transformer搭建。

換架構意味著這一切都要重來。

隱式的「持續學習」，早已發生。

Kaiser指出，Transformer在大規模預訓練后，前向傳播中表現出的上下文學習（In-Context Learning），在數學上其實完美模擬了反向傳播中的梯度下降。

換句話說，你們說它不會學，它其實在以另一種方式偷偷地學。

他的辯護不是「Transformer永遠是最優解」，而是「Transformer現在是最優解，除非你證明不是」。

然后他甩出一句讓對面啞口無言的話：

也許找到下一個架構的，恰恰會是Transformer本身——而不是你們。

全場笑聲。

但大家都聽出來了：這是認真的。

AI：無人可擋的光明未來

Kaiser的結束陳詞，沒有說「Transformer永遠是最優解」。他說的是：「目前，Transformer仍然贏。」

「目前」這個詞，是他留給挑戰者的唯一縫隙。

更微妙的是，他親手交出了一件本屬于自己陣營的武器。

后Transformer陣營此前最大的短板，是「缺乏大算力的工程和硬件驗證」——新架構跑得慢、沒人愿意為它改芯片。但Kaiser自己承認，這道壁壘正在被瓦解：

現在，AI Agent已經學會了寫極高難度的CUDA和Triton核函數。

即便一個新架構最初運行慢50倍，你只需要把代碼丟給Agent，它就能在短時間內幫你優化出幾乎能榨干GPU算力的專用內核。

硬件彩票的壁壘，正在被智能體開發生態自己砸碎。

這意味著，一旦有人在百萬Token、千萬Token的極長上下文任務上，用Post-Transformer架構跑出一條更漂亮的困惑度曲線，哪怕只有一點點優勢，也會在scaling的放大鏡下，形成對舊帝國的致命一擊。

Kaiser甚至主動提議：應該建立一個統一的測試標準——用困惑度衡量所有架構在同等條件下的學習能力。

「我們應該在這件事上達成共識，然后各自去證明自己的架構更好。」

這句話的潛臺詞是：挑戰賽正式開始。

而Jones的最后一句話更直接：

今天我沒有得到任何理由讓我懷疑自己的信念：有更好的東西存在。當那個突破到來，我們所有人都會進入后Transformer時代，?ukasz也不例外——因為他屆時別無選擇。

這場「拳擊賽」看似戲謔，但它的勝負直接決定了Claude、ChatGPT等硅谷雙雄的底層地基是否需要被全部推倒重建。

如果后Transformer（Post-Transformer）陣營擁有更優越的Scaling Law（縮放定律）曲線，整個人類通往AGI的物理路線圖都將被改寫。

參考資料：

https://x.com/probnstat/status/2057522470760914957?s=20

https://www.youtube.com/watch?v=hCjoMLuCuLQ

編輯：大衛