当前判断：不能把 Scaling 回报放缓简化成 Transformer 已死。更准确的问题是：能力每提高一档，需要增加多少数据、计算、推理时间和产品复杂度。
当前判断尚未证明技术失效，但 Scaling 的经济与产品边际收益正在变贵
置信度68% · 中
最近变化明确拆成技术、经济、产品三种瓶颈
最强正证据E-002–E-005：多条替代架构路线持续出现
最强反证新一轮 Transformer Scaling
若以相近成本斜率持续带来跨任务跃迁
承认错误条件若替代路线长期只在局部指标占优，将下调“架构瓶颈”权重
三种瓶颈
技术上限
长程状态、持续学习、因果推理、可靠规划和真实世界交互是否仍受架构限制。
经济上限训练与推理成本是否增长得比可商业化价值更快。
产品上限benchmark 上升是否转化为更低错误率、更少人工接管和更高任务闭环成功率。
跟踪变量
单位计算量的能力改善、高质量数据约束、长上下文真实利用率、test-time compute 边际回报、Agent 长任务成功率，以及替代架构在同质量下的成本优势。
反证条件
如果新一轮 scaling 在相同成本斜率下持续带来跨任务能力跃迁，或混合架构仍以 Transformer 为核心并解决主要限制，则“进入架构瓶颈期”的判断应下调。