据 @timnitGebru 表示，所谓“救世主或恶魔级”AI 立即到来的说法今天并未发生，应对近期 AGI 时间表保持怀疑；来源：https://twitter.com/timnitGebru/status/1991963336284799022。她将此类预测的持续流行归因于部分媒体与学界在金钱激励下的不加批判的传播，反映为激励驱动的炒作而非证据；来源：https://twitter.com/timnitGebru/status/1991963336284799022。该帖为叙事层面的批评，未包含产品发布、技术结果、时间线、监管更新或资产指引，对交易不构成直接催化；来源：https://twitter.com/timnitGebru/status/1991963336284799022。帖子同时引用 @DKokotajlo 的讨论，显示围绕 AGI 迫近性的辩论而非新增数据；来源：https://x.com/DKokotajlo/status/1991564542103662729。

根据吴恩达的说法，AGI仍需数十年或更久，前沿模型若无大量定制就难以取代大多数应用层业务，这意味着工具与服务的建设周期更长而非快速被颠覆，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日；deeplearning.ai The Batch 第327期。 吴恩达指出，当前大模型相较人类仍然狭窄，主要擅长文本处理，需要繁重的上下文工程，他不会单独信任前沿模型来安排日程、筛选简历或点餐，并提到其团队的简历筛选助理也是经过大量定制后才达到可用水平，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 他补充称，尽管部分薄弱的壳应用会被替代，但许多有价值的应用在很长时间内不会被取代，这与“模型提供商将迅速消灭应用层初创公司”的担忧相反，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 对交易者而言，这指向对垂直集成、数据管道与行业特定智能体的持续需求，而非同质化聊天前端，与吴恩达关于模型局限与定制需求长期存在的判断一致，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日；deeplearning.ai The Batch 第327期。 对加密市场而言，受计算、数据与应用生态支持的AI相关代币，基于“定制与反馈是瓶颈”的判断，叙事可能比通用聊天壳项目更具韧性，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 吴恩达鼓励新人现在就学习并用AI构建，意味着未来多年对技术型建设者的需求仍将存在，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。