从N-gram的笨拙概率猜测到Transformer的量子阅读，AI已经完成了从7秒记忆到通用逻辑底座的惊人跃迁。2026年的文本大模型战场正演变为推理深度、工程效率和生态整合的多维战争，OpenAI、Google、Anthropic和DeepSeek各自押注不同未来。本文将带你穿透技术迷雾，看清那些让AI突然开窍的底层架构革命与工业炼金术。

2026 年的我们，已经很少再为“让AI干活”这件事感到惊讶了。

生活中遇到不懂的问题，下意识丢给豆包；查资料、写文章，DeepSeek、Chat GPT早已是默认选项；想生成简单视频，就找可灵或即梦。

这情景，就像人人都拥有了一个多啦A梦一样的魔幻。

从无人知晓，到小学生都开始用AI帮忙检查作业，也就只过去了两三年而已。

虽然大多数人已经把AI当成了一种“基础设施”，却很少有人去追问：这种能力究竟是怎么来的。

它看起来像是在某个瞬间突然出现的，但如果真的把时间轴拉开，就会发现，这条路走得一点也不突然，甚至可以说，走得相当艰难。

只有“7秒记忆”的AI祖先

在大模型称霸之前，AI 圈主要有两类“祖先”较劲。

一类是老派的 N-gram。它纯粹靠概率：看到“北京是中国的首”，它根据统计猜下一个token是“都”，它完全不理解什么是国家或城市，只是个没有感情的概率预测机。

另一类则是神经网络派的 RNN（循环神经网络）及其进化版 LSTM。它们是文本大模型的直系祖先，第一次引入了“记忆”。但它们的记忆是一个词一个词地听，再一个词一个词地记，读到第 50 个词时，第 1 个词已经模糊了。最致命的是，这种串行结构，也让算力无法真正发挥作用，再强大的 GPU，在这里都只能排队等待。

这种模型结构上的“天花板”，让 AI 的智力被死死锁在了原地。

在很长一段时间里，研究者们其实已经把能试的办法都试过了：更多数据、更复杂的门控、更深的网络、更大的参数量。但不管怎么折腾，模型依然被困在“顺序读取、逐步遗忘”的框架里。

Transfomer：大模型的火种

转机发生在 2017 年。

那篇名为《Attention Is All You Need》的论文，在 2017 年横空出世，论文标题看起来略有点傲慢：别整那些没用的，只要有“注意力”就够了。

它提出了一种在当时看来颇为激进的想法：完全抛弃循环结构，只用注意力机制来建模序列关系，模型不再按顺序一步步推进，而是一次性看到所有词，通过计算彼此之间的关联强度，来决定信息如何流动。

后来我们把这种结构称为 Transformer，也正是从这里开始，文本大模型的时代，才真正拉开序幕。

Transformer 放弃了串行处理方式，把“排队识字”变成了“量子阅读”，它引入了自注意力机制（Self-Attention），让模型学会了“找重点”，从此，机器可以同时处理整段文字，瞬间扫描并理解词与词之间跨越长距离的关联。

B站账号3Blue1Brown用视频清晰的解释了Transformer的原理，有兴趣可以去看原视频。

地址：https://www.bilibili.com/video/BV1TZ421j7Ke/?spm_id_from=333.1387.search.video_card.click&vd_source=46a6c59ab33ee91d2a13282c50bd501f

尴尬的是，Google 发明了火药，却没能点燃大烟花，这 8 位作者后来全部离开了 Google，散作满天星，成了 AI 创业浪潮里的主角。

其中最具代表性的，是一作 Ashish Vaswani。他离开后创立了Adept AI，试图把 Transformer 从“生成文本的模型”，推进到“能操作软件、完成任务的智能体”，继续探索模型与真实世界之间的连接方式。

另一位是 Noam Shazeer。他共同创立了Character.AI，把大模型带进角色扮演和情感陪伴等消费级场景，验证当语言足够自然时，人类会如何与模型建立关系。

其余作者则分散在基础研究、生物医药、分布式系统等不同方向。这种分散，本身说明了 Transformer 不仅是一种技术突破，更是一种底层通用的认知工具，点燃了一整代研究者和创业者对“智能可以如何生长”的想象力。

但有了 Transformer，并不代表智能就此诞生，要把这张图纸变成一个能写诗、会编程、懂情绪的数字生命，还需要经历一个极其漫长且昂贵的“淬炼”过程。

大模型是怎样“炼”成的？

有了 Transformer ，并不代表智能就诞生了，顶级模型公司与其说是实验室，不如说更像是一座精密运转的超级工厂。无论公司背景、文化和路线如何不同，训练文本大模型的底层流程，基本都绕不开三个阶段。

• 预训练（Pre-training）：这是整个工厂最昂贵的工序。模型要在数万亿 Token 的原始文本中，学会最底层的逻辑：“根据上文预测下一个词”。这一步决定了模型的知识广度和理解基础，也是最烧算力的阶段。
• 指令微调（SFT）：预训练后的模型虽然博学，但处于一种“混沌”状态，无法精准听从指令。此时，工程师会喂入几十万条高质量指令数据（这相当于给模型一套标准教材）。比如：告诉它当被要求“总结文档”时，输出的格式应该是怎样的。
• 对齐（Alignment）：这是让 AI “像人”的关键。通过 RLHF（人类反馈强化学习），让模型在不同的回答选项中学习人类的偏好。这一步不仅教它礼貌，更教它安全边界和逻辑审美。

我们大模型从业者常开玩笑说：有多少人工，就有多少智能。这不是开玩笑，不信你看。

在 2026 年，顶级大模型公司的内部已经形成了一条极其严密的“工业流水线”：

• 数据：他们自嘲为“赛博矿工”，因为互联网上的原始数据 90% 都是垃圾，他们要通过上百道清洗工序，剔除乱码、噪音和低质量对话，还要像奶粉配方师一样，精控数据中代码、书籍、数学题的配比。
• 系统工程：他们的任务是让几万张 GPU 像一台机器一样丝滑运转，在长达数月的训练周期里，任何一根网线的抖动、一个显卡的故障，都可能导致单日百万美元级别的损失。
• 算法：这里的科学家负责“顶层设计”，他们通过改进损失函数和模型架构，去榨干算力的每一分潜力，他们决定了这颗大脑的“智力上限”。
• 数据标注与专家团队：为了教 AI 写出顶级的代码或法律文书，公司必须雇佣真正的程序员、律师、文学家。他们通过成千上万次的打分、排序和纠错，把自己几十年的专业经验，硬生生地“蒸馏”进模型里。

这种大规模、高精度的精英协作，才是“智能”能够被稳定生产出来的真相。这套“炼金术”的门槛极高，而在这群“炼金术士”中，最激进、最不计代价的一群人，组成了 OpenAI。

OpenAI：Scaling Law最疯狂的信徒

在很长一段时间里，当许多研究者仍然试图通过更精巧的结构来提升性能时，OpenAI 内部始终存在一种坚定的信念：只要模型足够大、数据足够多，就会出现无法通过小规模实验预测的能力涌现。这种看似粗暴的路径背后，有一个绕不开的名字——Ilya Sutskever。

他长期坚持一个判断：智能并不是被“设计”出来的，而是会在足够大的模型和足够复杂的数据中自然涌现。后来从 GPT 系列到 ChatGPT 的一系列结果，逐步验证了这种判断的现实意义。

从 GPT-1 的尝试，到 GPT-2 的惊艳，再到 GPT-3 震撼世界。Open AI一次次打破了人类对机器智力的想象天花板。2022 年底 ChatGPT 的爆发，本质上就是对 Scaling Law“暴力美学”的一次集中体现。

虽然经历了一系列的“宫斗”事件，甚至那位曾指引航向的灵魂人物 Ilya 也最终选择了离开，但 OpenAI 已经完成了它最关键的历史使命：验证了 Scaling Law 在文本领域的普适性。

它对行业最实际的贡献，是把 AI 从“特定任务的专用模型”拉到了“通用逻辑底座”的赛道上。在 GPT 出现之前，工业界习惯于为每一个细分场景单独训练模型；而 OpenAI 证明了，只要基座模型的参数规模和预训练数据足够大，它就能通过极低成本的微调，适配绝大多数下游任务。这种工程范式的改变，直接降低了全球 AI 应用的开发门槛。

2026 年的 OpenAI 现状如何？

从产品表现上看，它正在经历从“预测概率”向“强化推理”的重心转移。

现在的 GPT-5系列 或 o系列 并不再一味追求更大的参数规模，而是引入了更多的测试时计算（Inference-time Compute）。说得通俗点，就是它学会了在输出答案前进行多次自我校对和逻辑推演。这种转变解决了早期 GPT 模型“说话不经大脑”的硬伤，使其在数学、编程和严谨的科研辅助领域更具可用性。

在商业层面，OpenAI 已经从一家研究机构彻底转型为一家极其务实的算力与 API 供应商。

它成功开辟了道路，但也因为这种成功，让它在 2026 年遇到了更多侧面战场的竞争。比如，当 OpenAI 还在死磕推理上限时，它的老对手 Anthropic 和黑马 DeepSeek，已经开始从“调性”和“性价比”上撕开缺口。

群雄割据

进入 2026 年，文本大模型的叙事已经从早期的“大力出奇迹”，演变为一场关于性格、生态与效率的多方混战。

OpenAI 的核心竞争力已经从“参数量”转向了“推理时长”。GPT-5系列 已经不再追求秒回，而是通过强化学习在后台进行逻辑复核。它现在的角色是极其务实的高阶逻辑供应商，专门解决科学发现、架构设计等复杂长链条难题。

Google 走的是端到端生态路子，Gemini 3 的优势在于原生多模态（文本、音视频同步处理）以及与 Android、Workspace 的深度整合，通过全场景覆盖，让用户在查邮件、改文档、刷视频时无缝调用 AI。

Anthropic 依然占据着专业协作市场，Claude 5 的技术路径侧重于超长上下文的极高忠诚度。在处理数百万字的技术文档或法律合规审查时，它的幻觉率依然是行业最低的。

作为最大的黑马，DeepSeek 靠的是极致的工程创新，用不到硅谷厂商 20% 的训练成本，实现了同水平的推理性能，直接把全球大模型 API 的价格压到了近乎免费。

最后

回看文本大模型走过的这十年，人类其实只做对了一件事：我们终于找到了压缩并提取人类文明逻辑的最优解。

从 N-gram 那种笨拙的概率猜测，到 Transformer 这种“一眼万年”的架构，再到 2026 年各家大模型在推理深度上的极限拉扯，本质上都是在不断打磨那颗“数字大脑”的额叶皮层。

文本大模型已经完成了它的第一阶段使命——它向世界证明了，智能是可以被计算的。但如果你问我，2026 年的 AI 真的已经到达终点了吗？答案显然是否定的。

在大模型那看似全能的回答背后，其实还隐藏着几个足以改变行业走向的“秘密武器”：

• 为什么有的模型参数巨大却运行飞快？这涉及到了模型里的“轮班制”——MoE（混合专家模型）；
• 为什么现在的 AI 能够一口气读完几十本小说而不健忘？这关乎它不断扩张的“内存条”——Context Window（上下文窗口）；
• 为什么最顶尖的模型在回答前要“沉默”几十秒？那是它在后台打草稿的“慢思考”过程——Inference-time Compute（测试时计算）。

在下一篇文章里，我想跳出宏大的叙事，拆解这些支撑起 AI 智力的底层技术概念，我们下周见。