朱松纯批判的AI泡沫并非空穴来风。以商汤、旷视、依图、云从为代表的「AI四小龙」，十年间融资超500亿，却陷入「越投越亏」的死循环。商汤五年累计亏损462亿，从千亿市值跌至500亿港元；云从2024年营收仅3.9亿，亏损却达6.9亿。它们的商业模式高度依赖智慧城市、安防等政府项目，回款周期长、定制化成本高，且技术水平被大模型浪潮迅速超越。这场泡沫的破裂，根源在于资本对技术落地速度的误判——把视觉识别、人脸识别等「专用AI」当成了通往AGI的快车道。

当朱松纯以CUV框架和「通通」智能体挑战大模型霸权时，深度学习三巨头之一的Yann LeCun也站到了对立面。LeCun认为LLM只是「概率文本生成器」，缺乏对物理世界的因果理解。他创立AMI Labs，押注「世界模型」（JEPA架构），让AI通过观察像素学习物理规律，而非预测下一个词。AMI Labs已获10.3亿美元融资。有趣的是，LeCun与朱松纯都主张「价值驱动」和「目标驱动」——区别在于，一个用数理框架定义价值，一个用物理因果模型预测后果。二者殊途同归，共同指向了对当前大模型主导路线的根本性质疑。

朱松纯团队推出的「通智测试」（GSA）让通通在八类通用能力测试中超越GPT-5、o3等大模型——但问题在于，AGI评测标准本身就是一个没有「标准答案」的战场。当前传统评测（如图灵测试、人类基准）已被大模型「刷榜」突破，学术界连AGI的定义都未统一：有人追求「类人智能」，有人追求「人工科学家」（在有限资源下高效发现新规律）。2026年，中国网信办已提出《智能体互信互联互操作全球合作倡议》，试图建立国际标准。但真正的拐点可能在2026年Q1——当第十二批国家集采与国产超节点算力集群批量上市后，大模型与CUV两条路线将迎来首次大规模实用化交锋。

朱松纯提出「为机器立心」，让AGI由内在价值驱动而非数据拟合。但一个根本问题悬而未决：谁的价值？人类的价值体系本身就充满矛盾（如「效率vs公平」「保护乘客vs保护行人」），且在不同文化（中西）、不同时代（20年前vs今天）差异巨大。当前价值对齐技术（RLHF、宪法AI）已被证明存在「价值漂移」——模型在30万条测试用例中展现出动态判断模式。更棘手的是，如果通通这样的智能体学会自主生成价值，它会不会「长歪」？朱松纯的CUV框架在数学上定义了价值函数，但如何确保这个函数与人类复杂、动态、矛盾的价值体系「对齐」，是目前空白的伦理工程。