被誉为「AI 之父」的 Jürgen Schmidhuber（LSTM 发明者、深度学习先驱）与 Redpoint VC Jacob Efron 进行了一场覆盖 AI 过去、现在与未来的深度对话。Schmidhuber 从 1970 年代起就立下「构建比自己更聪明的 AI」的目标，40 余年后，他对 AI 技术的乐观和对商业模式的前瞻形成了鲜明对照。
关于 AGI 时间线，Schmidhuber 认为屏幕背后的 AI 已经通过了图灵测试，但真正的 AGI 必须包含物理世界：「你不能只在屏幕后面做 AGI——必须掌握真实世界。人类的手有数百万传感器和自愈能力，目前任何人造技术都无法比拟。」他判断家务机器人可能需要几十年而非几年。
在商业层面，他直言当前的 CapEx 狂热不可持续：「那些投资数据中心千亿美元的公司，5 年内会损失 90%。没有商业模式能收回这笔投资。」核心逻辑：算力每 5 年便宜 10 倍（摩尔定律以来一直如此），而且开源模型紧追闭源，定价压力巨大。对「递归自我改进能形成护城河」的说法，Schmidhuber 的回应是：「大家都在用一个锅炒菜。」几乎所有重要 AI 算法都诞生于小实验室而非大公司。
关于 AI 安全，他持非常宽松的态度——甚至从未签署过任何限制 AI 发展联名信。他认为「对齐」的概念本身就有问题：「十个人在一个房间里就有十种不同的需求，你怎么对齐？」真正的智能需要自由设定自己的目标、发明自己的问题——就像他 1990 年提出的「人工好奇心」理论。而这些人造科学家会被生命和文明本身所吸引，有动力保护而不是毁灭它们的起源。
技术前瞻：Schmidhuber 预测 Transformer 架构的演进方向是他 1991 年提出的线性 Transformer（fast weight controller），复杂度从二次降为线性——这恰恰是解决当前算力瓶颈的关键。最终愿景是通过「自复制机器人社会」殖民太阳系，从生物圈扩展到月球、水星，利用已有机器学会操作所有人类当前操作的机器。