在斯坦福AI Club的一场分享中，Chamath说：“长周期任务仍然是个笑话。它们跑不通，我不在乎别人怎么说。别给我看什么愚蠢的评测，也别跟我说你跑了48小时的什么破脚本。长周期任务没有被处理好。它们就是不行。”

他接着说了第二点：“复杂问题同样不行。它们既没有被解决，也没有被处理好。”

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他给出的解释：技术周期

Chamath说，如果AI像其他技术一样发展，会先经历一轮上升，也就是炒作周期；然后会出现一次自然的收缩，因为总会在某个地方、以某种方式出问题。所有人都会看到这一幕，接着进入所谓的“幻灭低谷”。他说，商业和MBA背景的人应该能确认这一点是否成立。

再往后，才会看到真正最终方案的缓慢、渐进式采用。他说互联网就是这么走过来的，很多其他案例也是如此。

问题在于成本。他说，我们正在花费数千亿、甚至可能上万亿美元，试图弄清楚如何跨越这道鸿沟。那该怎么办？

如果这道坎跨不过去呢？Chamath说，人们会走到幻灭低谷，然后说AI就是个笑话。他的结论是，需要把AI带进高度复杂的环境里，并且让它真正跑通。

他的解法：一个符号空间

被问到解决方案时，Chamath说，在最基本的层面上，你需要一个符号空间，去引导嵌入空间。

另一边：Eric Schmidt押注长推理

同一批素材里还有另一个声音。Eric Schmidt说，如果只能投一个AI主题，他会投长推理。他的判断是：一个能在单个问题上停留数小时甚至数天的模型，和一个答完就停的模型，是完全不同的两回事，而大多数人还没有为这个差异定价。

把两个人的话放在一起看：Chamath说长周期任务现在不行，别拿评测给他看；Schmidt说长推理是最值得押注的方向，而且大多数人还没为这个差异定价。

为什么这场争论值得听

Chamath的发言里有一个细节：他预先堵死了反驳路径。别给我看评测，别跟我说你跑了48小时的脚本。

至于幻灭低谷会不会来，Chamath没有给时间表，他只说这是技术发展的常见路径。互联网走过这条路，其他很多技术也走过。