在近期一场播客节目中，Epoch AI负责人Jaime Sevilla与数据与分析负责人Yafah Edelman围绕AI算力扩张、技术突破与经济影响展开深度探讨，勾勒出未来十年AI发展的可能性图景。

关于算力扩张的持续性，Yafah指出当前每年5倍的算力增长节奏难以长期维持。数据中心建设周期延长、训练时长优化空间有限等因素，将导致增速在两年内放缓至2.5-3倍。她以Grok系列模型为例，认为Grok 4通过强化学习层优化训练效率，算力需求未必超过前代。OpenAI等企业虽可通过Stargate项目维持短期高增长，但长期来看，算力扩张将逐渐趋缓。

在技术突破方面，两位专家对AI的数学与物理研究能力表示乐观。Yafah预测，到2030年，AI可能具备解决黎曼猜想等重大数学问题的能力。她认为，随着算力突破1e29 FLOP量级，AI将显著减少低级推理错误，在复杂任务中展现稳定性能。Jaime补充道，AI在代码生成领域已超越人类工程师，未来可能直接参与产品架构设计，推动软件行业从“代码编写”转向“需求定义”。

经济影响层面，Jaime提出两种极端情景：一是技术泡沫导致增长停滞，二是自动化全面普及引发指数级增长。他预计，AI公司营收可能在2030年达到每年数千亿美元规模，推动全球经济增速翻倍。但Yafah提醒，算力基础设施投资可能形成类似互联网泡沫的风险，需警惕万亿级资本投入与实际产出不匹配的问题。

对于认知任务自动化时间表，两人达成共识：2034-2035年，AI将具备以不高于人类成本完成绝大多数认知任务的能力。Jaime将未来十年划分为三个阶段：2025-2030年为规模化扩张期，2030-2035年为普及应用期，2035年后进入AI主导的经济时代。他特别强调，机器人制造速度与成本下降是关键变量，若每台机器人成本降至10万美元以下，AI驱动的研发将加速生产循环。

尽管对技术回报率持谨慎态度，Jaime仍认为AI推动全球经济年增速突破10%并非幻想。他指出，当前AI已展现“压倒性经济主导力”，未来十年可能通过持续自动化重塑人类社会运行模式。这场变革中，工程师角色将从代码执行者转变为系统架构师，而经济形态则可能进入双曲线式增长轨道。