埃隆·马斯克的xAI公司正以每月10亿美元的速度“烧钱”，并通过高达百亿级的股权和债务融资，豪赌其自建的AI基础设施和X平台的数据优势，力求在2027年实现通用人工智能并盈利。这场与OpenAI的激烈竞争不仅是财务与技术上的对决，更深层次地反映了AI军备竞赛下对算力的极致追求，以及对AGI终极愿景与发展路径的理念冲突。

复旦大学邱锡鹏教授提出“Context Scaling”新范式，旨在让AI通过深度理解复杂、模糊的情境信息（情境智能），而非简单扩大参数或数据，来捕获人类的“暗知识”。这一路径被视为通往通用人工智能（AGI）的关键一步，它强调强交互性、具身性和拟人化三大支柱，并要求模型在固定参数下通过情境积累实现持续学习，以应对现有大模型在处理难以描述问题时的局限性。