我们正在经历一场静默但壮阔的权力转移。主导权正从精心设计的算法规则，移交给由海量数据“喂养”出的、行为难以完全预测的智能实体。理解这场变革，只需看透一个本质：AI如何“开会”——即如何组织信息、做出决策。这背后的演进，恰似一部从独裁到扁平，再到多元混战的“公司权力结构演变史”。

上篇：权力的演进——从“董事长独裁”到“全村开会”

1.0时代：中央集权的“家族企业” (RNN/LSTM)
早期的AI，如循环神经网络及其升级版LSTM，像一家传统的家族企业。信息必须像流水线一样，从第一个字到最后一个字，严格按顺序逐级上报。每个新词进来，都要向“中央处理器”（隐藏状态）汇报，后者更新记忆后再传递下去。LSTM引入了“门控”机制，如同设立了精明的秘书团，能选择记住重点、忘记琐事，但“一切信息必须经过董事长”的根本瓶颈未变。其权力逻辑是线性的、脆弱的：链条一旦拉长，开头的记忆便在末端模糊、扭曲，导致理解失焦。

2.0时代：部门林立的“科层制巨头” (CNN)
卷积神经网络带来了“部门制”改革。它不再严格顺序处理，而是设立多个“部门经理”（卷积核），同时扫描句子的不同局部，提取特征后层层上报汇总。这提升了并行效率，但也筑起了深厚的“部门墙”。一个部门（卷积核）的视野极其有限，若要理解“宇宙”和“粒子”这两个相隔甚远的词之间的关系，需要经过复杂冗长的多层汇报，信息在传递中耗散、失真。其权力结构是局部高效、全局迟钝的。

3.0时代：彻底扁平的“全员共识制” (Transformer)
2017年，Transformer架构的诞生，发动了一场彻底的“管理革命”。它瞬间召集所有词汇，召开一场全员共识大会。在这个会议上，每个词都通过“自注意力机制”，与句中所有其他词直接对话、动态计算亲疏关系。例如，“它”能瞬间与“苹果”紧密关联，而非“吃”。
这一设计的革命性在于三点：

1. 绝对并行：全员同时工作，极大解放了算力，使训练万亿参数模型成为可能。
2. 全局视野：任何两个词都能直接关联，彻底终结了“长程遗忘”。
3. 去中心化：决策依赖于动态、涌现的集体共识，而非固定中央。
   Transformer奠定了现代AI帝国的基石，它不是一家公司，而是一个全新的、可复制的“国家体制”。此后所有的竞争，都是基于这一体制，发展出不同的“国策”与“文明形态”。

下篇：帝国的裂变——大模型“战国时代”的文明竞合

基于Transformer这一先进体制，各大科技力量展开了殊途同归的探索，形成了风格迥异的“文明形态”。

1. OpenAI：封闭的“技术神权”殿堂
OpenAI的GPT系列是 “纯解码器”架构的极致代表，它如同一个专注于“神谕生成”的殿堂。其权力核心在于通过预测下一个词的简单目标，从海量数据中涌现出复杂智能。它的战略是追求“神性”——即模型的通用性与对齐能力，并通过紧密闭源和与微软的深度联盟，构建起坚固的护城河。它的挑战在于，“神谕”的生成过程如同黑箱，且消耗巨大的算力贡品。

2. Google：开放的“多模态”联邦实验室
Google的Gemini代表了另一种哲学：原生多模态。从底层设计上，就让文本、图像、音频、视频等“不同种族”的信息在同一空间内共生协作。其权力基础是庞大的用户生态与数据疆域。作为Transformer的发明者，Google试图通过开源基础模型和多模态统一来制定行业标准。但它的帝国庞大，有时显得决策迟缓，在多条战线上同时应对挑战。

3. 中国军团：激进的“功能主义”集团
中国模型在统一的基础体制下，走出了强烈的实用主义路线。

• 百度文心一言：推行 “知识增强”政策。如同在全员大会旁常驻一个权威的“翰林院”（知识图谱），为生成内容注入事实与文化校验，尤其深耕中文理解。
• 字节豆包：高举 “效率革命”旗帜。其动态注意力、稀疏激活等技术旨在优化开会效率。最新提出的UltraMem架构，更是旨在彻底解决大模型推理时“记忆调用”成本过高的问题，堪称一场针对模型“行政开销”的廉洁改革，目标直指落地应用的性价比。
• 深度求索DeepSeek：奉行 “性价比”务实主义。采用编码器-解码器全架构，并集成MoE。这好比养着千名专家，每次只请相关几位开会，用动态组织的方式，实现了高性能与低成本的精妙平衡。

4. 新贵与变量：xAI与开源浪潮

• xAI的Grok：被伊隆·马斯克赋予“叛逆”人设。其技术描述暗示了一种 “融合架构” ，试图将Transformer、MoE甚至图神经网络相结合，像是一个鼓励跨学科碰撞的“疯狂实验室”，探索现有路径之外的未知可能。
• 开源模型：以Meta的Llama系列为代表，正在发动一场“底层革命”。它们将强大的基础模型“武器” democratize（民主化），使得任何中小企业甚至个人都能在此基础上微调、创新。这正在瓦解单纯依靠模型规模构筑的壁垒，将竞争引入到数据质量、垂直优化和社区生态的新维度。

终章：未完成的革命——权力、成本与失控的担忧

当前的“战国时代”呈现几个清晰的趋势：

1. 架构收敛：MoE已成为处理超大规模参数、平衡训练与推理成本的主流选择。
2. 多模态内卷：纯文本模型已显基础，理解并生成图像、视频、音频等多模态信息，成为头部玩家的标配竞技场。
3. 成本与落地之战：推理成本成为商业化的最大拦路虎。豆包的UltraMem、DeepSeek的MoE优化，本质都是“降本之战”，目标是将AI从云端贵族拉向寻常百姓家。
4. 开源与闭源的拉锯：闭源模型追求性能极致与商业控制，开源模型催化创新生态与广泛部署。两者相互刺激，共同推进边界。

然而，权力愈是强大，忧虑愈是深重。当AI的“全员大会”变得过于复杂，以至于连它的设计者也无法完全理解其共识形成的全过程时，一种新的、非人类的权力逻辑正在悄然形成。我们创造了超越古典管理学的“扁平化共识机器”，但它最终将带领我们走向何方，仍是这个时代最激动人心也最深刻的悬疑。

这场AI帝国演进史远未结束，它不再是单纯的技术迭代，而是关乎生产力、权力结构与文明形态的深刻叙事。我们每个人，都既是观众，也是即将被写入新历史的角色。