当地时间2025-11-10,renminwanghsdfuikgbisdbvjuiwegwrkfj

网络文学能否被经典化？如果不能，道理何在？假如可以，它又是如何被经典化的？

在我的观察中，“网络文学经典化”这一问题最早是由北京大学邵燕君教授及其网络文学研究团队提出的。早在十年前，邵燕君就发表了《网络文学的“网络性”与“经典性”》，此文后来又成了《网络文学经典解读》一书的导言。在她的表述里，网络文学的经典性显然是不容置疑的。具体而言，其经典性特征不仅体现在传统纸质文学典范性、超越性、传承性和独创性等共性上，而且还有其专属的网络性和类型性等个性作支撑。例如，“核心快感机制（爽点）”一般不会成为传统文学的经典性要素，但若是打量网络文学，这种要素必须考虑进来。正是在这一语境中，“后西游故事”“奇幻”“修仙”等12种网文类型以及由此选出的12部网文，便成了网络文学经典的代表性作品。

然而，几年之后，黎杨全教授在《网络文学经典化是个伪命题》一文中指出，网络文学是一种虚拟的社区性文学，却很难称其为封闭的文本，因为除了那个主文本之外，还包括在社区中的互动、讨论等。他拿来“网络文学就是唱卡拉OK”这一比喻，并引批评家吴过的说法道：“一大帮热爱文学的网虫聚集到因特网这块崭新的天地里，自娱自乐地唱卡拉OK，在BBS上发帖子，是再正常不过的事，唱得好，有人吆喝几嗓子，拍几下巴掌；唱得不好，有人拍砖。”如此一来，“网络文学经典化”在他那里就成了印刷文化思维之下的产物，“网络文学的经典化实际上是试图在传统的印刷文学序列中获得一个名分”。

对于黎杨全的观点，青年学者王玉玊撰文商榷：“从古至今，任何文学作品都具有双重属性，既是即时的、流动的文学事件，也是持存的、固态的文学文本，网络文学亦然。网络文学的经典化并不因其流动性而成为一个伪命题。”不久前，黎杨全又在光明日报发表的文章《社区性而非经典性——再论网络文学能否经典化》中进一步强调：“从社区性而不是经典性出发理解网络文学，意味着文学观念的转变。经典强调的是意义，是符号的阐释，而社区性、交互性突出的是文学的游戏性。”

这样的争鸣和讨论自然是富有意义的，也能给人带来许多启发。但恕我直言，当黎杨全强调文学经典化更多与印刷文化、纸质文本关系密切时，他或许已剑走偏锋，让讨论跑偏了。因为网络文学固然与其媒介属性有关，但它首先依然是文学。既然是文学，如果我们不在“文学性”上做文章，却只在“媒介性”上找答案，那就远离了谈论文学经典化的根本。童庆炳先生在《文学经典建构诸因素及其关系》一文中曾谈及文学经典建构的六要素，其中前两种要素——文学作品的艺术价值，文学作品的可阐释空间——被看作文学经典建构的内部要素。而实际上，只要我们涉及文学经典化问题，无论是传统的印刷文学还是网络文学，这样的内部要素都是必须予以考虑的。黎文的观点是，由于网络文学与印刷文学不同，所以考虑其社区性而不考虑其经典性，就成了题中应有之义。但实际情况很可能是，当我们谈论某部网文时，我们只会在意《悟空传》或《盗墓笔记》这一主文本，那些次生文本（互动、讨论）尽管也参与了网文的生产，但随着网文的竣工，它们也就完成了使命，并淡出人们视野。最终，我们在意的依然是主文本的文学性或艺术价值。既然我们面对的是这些东西，同时，某网文以后要想流传下去，也依然只能靠这些东西行走江湖，那么，谈论网络文学的经典性就应该是顺理成章之举。

至于如何鉴定网络文学的文学性（艺术价值），却是可以见仁见智的。也就是说，在此层面上，我们必须承认网络文学与传统的印刷文学存在差别。既然有差别，其评判尺度也就有所不同。比如，在面对传统文学时，语言的好坏肯定是我们谈论文学性多少有无的重要维度（汪曾祺说过“写小说就是写语言”，道理或许就在这里）。但是谈及网络文学，语言很可能已退居文学性的次要位置，取而代之的则是爽点或其他东西。

如果“网络文学经典化”不是伪问题，而是真问题，那么，接下来便需要回答网络文学是如何经典化的。

在我看来，无论是以印刷文本出现的纯文学、通俗文学，还是以互联网为存在空间的网络文学，它们在诞生之初便开始走向经典化之途。当然，它们最终能否修成正果，主要还取决于它们是否具有成为经典的潜质。二十多年前，赵毅衡先生曾有《两种经典更新与符号双轴位移》一文面世。此文区分了“专选经典”和“群选经典”，认为它们是两条道上跑的车，走的不是一条路。因为前者面对纯文学或精英文学，此类经典的遴选与更新往往是专家学者的内部之事。这就是说，“批评性经典重估，实是比较、比较、再比较，是在符号纵聚合轴上的批评性操作”。而后者遴选经典，则是通过投票、点击、购买、阅读观看、媒体介绍、聚积人气等进行的，“因此，群选的经典更新，实是连接、连接、再连接。主要是在横组合轴上的粘连操作”。我曾撰文把他的“群选经典”改造成“民选经典”后指出，《平凡的世界》便是“民选经典”的产物。它虽然也有茅盾文学奖加持，却因不受当时专家学者重视而被排斥在“学院经典化”之外。而它能流布至今，则是“民间经典化”的功劳。这就是说，它能被无数读者追捧，只能意味着是另辟蹊径，走出一条坚实的“民选经典”之路。

像《平凡的世界》一样，网络文学无疑首先也是“民间经典化”的产物。在这一问题上，邵燕君的判断尤其到位：“任何时代的大众经典都是时代共推的结果，网络经典更是广大粉丝真金白银地追捧出来的，日夜相随地陪伴出来的，群策群力地‘集体创作’出来的。”这也就是说，网络文学因其与生俱来的民间性，原本是不登大雅之堂的，也并不以专家学者的喜好为写作动力。唯其如此，读者也就成了他们的衣食父母，同时还成了判定其作品优劣好坏的“基层法官”。也许只有在网文界，我们才能想起“群众的眼睛是雪亮的”这句谚语是多么一针见血，体会“群众是真正的英雄”是多么要言不烦。

现在的问题是，当网络文学在“民间经典化”的道路上高歌猛进时，学院派人士，亦即那些网络文学研究者又在其中扮演着怎样的角色呢？关于这一问题，我觉得王玉玊已谈得比较清楚。在她看来，尽管“在文学研究者入场之前，网络文学已经建立起自身的评论话语、评价标准与‘地方性’经典化流程”，但研究者的介入依然是必要的，因为“相比于粉丝，专业的文学研究者有着更宏观的文学史视野，对于媒介变革与社群文化特性也有着更充分的自觉，应成为将社群文化与整体文学史相勾连、将网络文学经典纳入整体文学经典谱系过程中的积极力量”。不过，或许是囿于她本人的网文研究者身份，说得过于明确反而会有自吹自擂之嫌，所以她的表述留下了一些空白。这样，我也就有了“填空”的可能。

在我的思考中，“民间经典化”虽然生机勃勃，但它常常也是既自发又无序的。文学研究者的任务便是如何把这自发变为自觉，把这无序变为有序。在传统文学的经典建构中，经典“发现人”往往由学院派人士充当，但网络文学其实已无须“发现”，因为在学院派人士入场之前，它们已被无数网友点击阅读，投票推选，从而走完了“发现”的程序。而这时候，研究者所需要的便是利用自己的专业知识与技能，对已经“发现”的作品进一步“确认”，并把它们纳入“学院经典化”的轨道之中。从这一意义上说，无论是搞网络文学年度排行榜，编选《中国年度网络文学》，还是出版《网络文学经典解读》之类的著作，其实都是“确认”之策，是“扶上马，送一程”之举。也就是说，虽然网络文学已被“民间经典化”过手，但它依然有可能不大牢靠，而需要专家学者为其加固。这样“学院经典化”仿佛就成了钢筋水泥。而“民间经典化”有“学院经典化”站台，也就不必心虚气短，而是可以“浑身是胆雄赳赳”了。

或曰：在传统文学中，经典的建构与确认往往需要很长时间。整体而言，网络文学诞生还不到三十年，如果我们现在急于宣布某些网文已是经典，会不会显得有些迫不及待？这一问题也很有意思，值得继续深入探讨。

千亿级引擎轰鸣：英伟达与OpenAI的“榨精”式算力盛宴

在科技的浩瀚星河中，总有那么几个名字，如同耀眼的星辰，引领着前沿的方向。英伟达，這个以GPU（图形处理器）闻名于世的芯片巨头，早已不再满足于为游戏玩家和專业设计师提供极致的视觉体验。它早已将目光锁定在人工智能（AI）这一片潜力无限的蓝海，并凭借其强大的算力基因，成为了AI浪潮中最坚实的基石。

而OpenAI，这个由一众科技巨头和顶尖科学家组成的“AI梦之队”，则在语言模型、生成式AI等领域屡创奇迹，一次次刷新着我们对智能的认知。

当这两股强大的力量——英伟达的“硬核”算力与OpenAI的“软核”智能——在1000亿美元的巨额投资下深度融合，一场前所未有的AI革命，或许就此拉开了序幕。这笔巨额投资，与其说是简单的资金注入，不如说是对未来AI发展方向的一次豪赌，一次对“榨精”式创新模式的极致追求。

“榨精”，这个词语在某些语境下或许带着些许争议，但在科技创新的语境下，它所代表的，是一种近乎极致的资源投入和效率追求。就好比生物体的“榨精”，是為了孕育出最优秀的下一代，而在這场AI的千亿投资中，“榨精”所指向的，正是将有限的资源（算力、数据、人才）发挥到极致，以催生出更强大、更智能、更具颠覆性的AI模型和应用。

英伟达，作為AI算力的“芯片之王”，其GPU的强大并行处理能力，是训练和運行复杂AI模型的基石。从GPT-3到GPT-4，再到未来更加庞大的模型，其背后都离不开英伟达提供的强大算力支持。這次的1000亿美元投資，将进一步巩固英伟达在AI硬件领域的领导地位，也意味着其将与OpenAI更紧密地绑定，共同探索AI硬件与软件的最佳结合点。

我们可以预见，英伟达将為OpenAI量身打造新一代的AI芯片，這些芯片将拥有更高的能效比、更强的计算能力，甚至可能集成特定的AI加速单元，以满足OpenAI在超大规模模型训练上的特殊需求。

這种深度合作，不仅仅是简单的供應商与客户关系，更像是一种“命运共同体”。英伟达通过投資OpenAI，能够更直接地参与到AI前沿技术的研发中，洞察到未来AI发展的需求，从而指导其芯片的研发方向，形成一种良性循环。而OpenAI，则能获得稳定、充足且定制化的算力保障，这对于其在AI领域的“烧钱”模式至关重要。

训练一个足以媲美人类智能的大模型，所需的算力成本是天文数字，1000亿美元的投资，将为OpenAI提供足够的时间和空间去探索和迭代，不必为算力瓶颈而过早受限。

更进一步说，这种“榨精”式的合作，也意味着双方将在算法、模型架构、数据处理等方面進行深度协同。英伟达不仅提供硬件，更有可能将其在高性能计算领域的经验，与OpenAI在AI模型设计上的创新相结合，共同探索更高效、更具扩展性的AI训练方法。例如，如何优化模型的分层训练，如何实现更精细化的模型并行，如何在分布式计算环境中最大化算力利用率等等。

这些都将是双方在合作中需要深入解决的问题。

想象一下，英伟达的最新一代AI芯片，如同一个拥有无数个“迷你大脑”的超級处理器，而OpenAI的算法工程师们，则如同技藝精湛的“大脑操纵师”，通过精妙的算法设计，将这些“迷你大脑”高效地协同起来，以前所未有的速度和效率，学习、理解、甚至创造。

这种“榨精”式的算力投入，其目标就是将AI的“智商”推向一个新的高度，让AI能够处理更复杂的任务，展现出更接近人类的理解和推理能力。

这1000亿美元的投资，也象征着AI发展的“军备竞赛”进入了一个全新的阶段。当OpenAI能够获得如此庞大的算力资源，其在AI领域的创新速度将大大加快，這无疑会对其他AI研究機构和公司构成巨大的压力。而英伟达，则通过与OpenAI的深度绑定，进一步巩固了其在AI生态系统中的核心地位，使其能够从AI的每一次突破中获益。

这场由1000亿美元驱动的“榨精”式算力盛宴，注定是21世纪科技领域最引人注目的事件之一。它不仅仅关乎芯片的性能和模型的规模，更关乎AI的未来走向，关乎人类如何与智能機器共存，甚至如何被智能机器所重塑。英伟达与OpenAI的联手，将为我们揭開AI发展的新篇章，一个更加智能、更加强大的未来，正在加速到来。

“榨精”创新的深层逻辑：1000亿美元如何点燃AI的“燎原之火”？

将1000亿美元的投资比作“榨精”，并非为了博人眼球，而是为了揭示其背后蕴含的深刻逻辑——在AI这个高度竞争且技术迭代迅速的领域，唯有将有限的资源（算力、数据、人才、时间）發挥到极致，才能实现突破性的進展，赢得未来的主动權。英伟达与OpenAI的这次巨额合作，正是這种“榨精”式创新理念的集大成者。

我们首先要理解，为何AI，特别是像OpenAI這样的大模型研究，如此“耗费”资源。训练一个能理解海量信息、能進行复杂对话、能生成创意内容的AI模型，需要极其庞大的数据集进行“喂养”，以及极其强大的算力进行“消化”。这就像一个学生，需要阅读海量的书籍（数据集），并花费大量时间进行思考和练习（算力），才能掌握知识并形成自己的见解。

而AI模型，尤其是GPT系列這样的大模型，其“阅读量”和“思考量”都是指数级的增长。

1000亿美元的投资，首当其冲的便是解决“算力饥渴”。英伟达在此前已经凭借其GPU在AI训练领域占据了主导地位，但即便如此，面对OpenAI不断增长的模型规模和训练需求，算力的瓶颈依然是制约发展的重要因素。这笔投资将确保OpenAI能够持续获得英伟达最先进、最顶级的AI芯片，甚至可能是一些为OpenAI量身定制的、拥有独特架构和功能的AI硬件。

这些硬件不仅仅是数量上的堆积，更是在性能、能效和可扩展性上的全面升级，旨在以最“榨取”式的方式，在单位时间内完成最多的计算任务。

想象一下，传统的计算机就像一臺只能做一道菜的厨師，而英伟达的AI芯片则像是拥有无数精妙烹饪工具和多种食材的超级大厨。OpenAI的算法，就是这些工具和食材的完美组合，能够烹饪出各种复杂而美味的“AI菜肴”。1000亿美元的投入，就是为这位超级大厨配备了更高级的炉灶、更精密的刀具、更丰富的食材，让他能够以前所未有的速度和创造力，烹饪出更加惊艳的“AI大餐”。

这笔投资也象征着对“数据炼金术”的加速。虽然算力是基础，但没有高质量、大规模的数据，即便是最强大的算力也难以產生智能。OpenAI在数据收集、清洗和处理方面有着丰富的经验，而与英伟达的合作，可能會带来新的数据处理和分析工具，以及更高效的计算框架，来处理和利用海量数据。

这笔投资将使OpenAI能够获取更广泛、更多样化的数据集，从而训练出更鲁棒、更具泛化能力的AI模型。

更深层次的“榨精”体现在对“算法与硬件协同优化”的极致追求。AI模型的性能，很大程度上取决于算法与硬件的契合度。英伟达与OpenAI的深度绑定，意味着双方将不再是各自为戰，而是从硬件设计之初就考虑算法的需求，或者从算法设计之初就充分利用硬件的特性。

这种“软硬一体”的研发模式，能够最大程度地挖掘AI硬件的潜力，减少算力浪费，提高训练效率，从而实现“榨精”式的性能提升。

這笔1000亿美元的投资，也为AI的“人才蓄水池”注入了强大的动力。顶尖的AI研究人员和工程師是AI发展的核心驱动力。与英伟达的合作，能够为OpenAI吸引和留住全球最优秀的人才，为他们提供最前沿的研究平臺和最丰厚的资源支持。这种合作也将促进双方人才的交流和思想的碰撞，激发新的创新火花。

這场1000亿美元的投资，更像是一种对AI“商业化落地”的战略布局。虽然OpenAI一直以来以研究为导向，但其商业化探索（如ChatGPT的付费版本、API接口等）已初见成效。英伟达的加入，以及其在芯片制造和全球销售网络方面的优势，将极大地加速OpenAI的AI技术向各个行业的渗透和應用。

这笔投资，将有助于OpenAI构建更完善的商业生态，将AI的“生产力”转化为实实在在的经济价值。

总而言之，英伟达与OpenAI的1000亿美元投资，是“榨精”式创新理念在AI领域的集中体现。它不仅仅是一笔简单的财务投资，更是对算力、数据、算法、人才和商业化潜力的全方位、极致化投入。这场巨额合作，将如同投入AI领域的“一滴强力催化剂”，点燃“燎原之火”，加速AI技术的演进，重塑科技行业的格局，并最终深刻影响我们生活的方方面面。

未来已来，而这1000亿美元，正是通往那个未来最直接、也最具野心的桥梁。

（作者：赵勇，系北京师范大学文学院教授）

图片来源：人民网记者 陈淑庄 摄

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