一个看似寻常的观点，也许正孕育着下一个可能改变世界的种子。

从 AI 技术发展的突飞猛进，到它在各行各业的落地生根，再到围绕 AI 安全的真知灼见，AI 行业的前进路径在争鸣中逐渐清晰，也为人类如何看待 AI、如何与 AI 共存等问题捋清思路。

部分金句如下：

• 阿里云创始人王坚：GPT 的潜力，今天事实上还是没有被完整地探索的。
• 面壁智能 CEO 李大海：端侧模型有独特的生态位，它离用户更近、更能匹配个体和企业单位数据隐私的需求。
• 智谱 AI CEO 张鹏：大模型带来了一个全新的能力，我们称它为类人的认知能力。
• 百度 CEO 李彦宏：没有应用，光有基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。
• 上海 AI 实验室主任周伯文：现在，世界上只有 1% 的（资源）投入在对齐或者安全考量上。
• 黑石集团董事长苏世民：不能像鸵鸟一样，把头埋在沙子里，不关注外面技术发展的风险。

GPT 的潜力还没有被完整地探索

中国工程院院士、阿里云创始人王坚：
我有的时候会说一句话，人工智能有一个非常长的过去，但是有一个非常短的历史。

长到什么时候呢？长到其实你可以追溯到一百多年以前。但是短到什么时候呢？短到就是 GPT 的出来。

GPT 的潜力，今天事实上还是没有被完整地探索的。

MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰
我觉得最核心的问题，是怎么把大模型错误率从 30%、40% 降到 3%、4%。甚至降低一个数量级，这个事可以让 AI 从一个辅助人类的工具成为独立完成工作的个体。

当模型的错误率能变成个位数时，即在人类定义测试上都可以接近人类最好水平时，它在实体经济里产生更大效益就变得更加自然。

另外这也意味着大模型可以独立完成任务了。

面壁智能联合创始人、CEO 李大海：
打造全球领先的轻量高性能大模型，进行「知识密度」的压缩，已经成为大模型未来竞争新的重要方向。

端侧模型有独特的生态位，它离用户更近、更能匹配个体和企业单位数据隐私的需求，是大模型走进千家万户、千行百业的关键。

华为常务董事、华为云 CEO 张平安：
中国的 AI 发展，离不开算力基础设施创新。这条 AI 创新道路，包括把端侧硬件 AI 算力的需求，释放到云端。

就像华为手机的拍照功能已经可以把图片呈现得逼真、有丰富的细节，但如果把图片处理放在云端计算，图片会更立体清晰，像单反一样，（像所展示的这张图片里）蚂蚁绒毛清晰可见。

在云端，通过云网端芯架构上的协同创新，来构建可持续发展的 AI 算力基础，包括芯端算力上云、面向 AI 的网络架构升级、云基础设施系统架构创新三个方面。

智谱 AI CEO 张鹏：
AI 不是说今天才发生，发生很多年，包括上一代也解决了很多问题。

你可以看到为什么过去一些 AI 的方法，比如说人脸识别，它已经可以在指标级上超过人类的水平了。为什么大家觉得这个不是我们 AI 的终级答案呢？

大模型这件事情带来了一个全新的能力，我们称它为类人的认知的能力，也就是我们智谱 AI 的愿景，让机器能够像人一样去思考，并不是让机器成为一个机器、一个工具，而是让机器像人一样去思考。

我们认为思考这个能力，它所带来的效能的提升是更重要的。

AI 时代的杀手级应用，至少还要三年

百度董事长兼 CEO 李彦宏：
我们要避免掉入「超级应用陷阱」，觉得一定要出现一个 DAU 10 亿的 APP 才叫成功，这是移动时代的思维逻辑。

其实不一定，AI 时代，「超级能干」的应用比只看 DAU 的「超级应用」恐怕要更重要，只要对产业、对应用场景能产生大的增益，整体的价值就比移动互联网要大多了。

很多人拿开源模型来改款，以为这样更好服务个性化应用。殊不知这样创作的孤本模型无法在基本模型获益，也没有办法跟别人共享算力。

当你处在一个激烈竞争市场环境当中的时候，你需要让自己业务的效率比你的同行更高，成本比你的同行更低。这个时候商业化的闭源模型是最能打的。

没有应用，光有基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。

所以我从去年下半年开始就在说，大家不要再纠结于模型了，要去关注应用。但是我看到我们的媒体仍然把主要的关注点放在了基础模型上，一天到晚到处去跑分刷榜。谁谁谁又超越 GPT-4 了，OpenAI 又出来 Sora 了，又出来 GPT-4o 了等等。

今天这个震撼发布，明天那个史诗级更新，但是我要问：应用在哪里？谁从中获益了？其实，应用离我们并不遥远。基于基础模型的应用在各行各业、各个领域都已经开始了逐步的渗透。

MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰：
在 AI 时代最大的应用，我觉得还是挺有机会的，但是（当前）这个 APP 肯定还没那么大。

我觉得可能要三年之后（可能）才会有大众化的东西，但没关系，当你能做到第一个，然后你的能力变强、资源变多、技术能力变好，有可能大概就可以做。

同时，这个东西就一步步来，然后我认为（Killer App）至少三年之后。

中国工程院院士、阿里云创始人王坚：
第一、只要是个新的技术，一定会有新的大公司出现。如果一个新的技术出来，没有新的大公司出现，那它是不是颠覆性的技术是要打个问号的。

但是我自己相信，在这个时代一定会有新的大公司出来。就像当年的 GE 一样，这是第一个逻辑来看这件事情。

第二、但同时很有意思的一件事情，一定会有大公司是烈火重生的。就像前几天大家看到苹果这个事情。我觉得苹果这个发布很有意思，我个人觉得不是他拿 AI 去服务了 C 端的客户。

在我看来，事实上人工智能技术重新重构了苹果这家公司。所以这个重构苹果这家公司是从重构它的操作系统开始的。

AI 我们这么讲是革命性力量的时候，你发现 AI 对每个部门都会产生影响，要所有部门的所有人都去拥抱 AI 这在很多大企业是很难的。

我想小企业跟大企业的差别就是 fundamentally。大企业一定会觉得 AI 是工具的革命。小企业一定会觉得这是革命的工具。

我想大企业如果意识到 AI 是革命的工具，那这个变化就来了。

蚂蚁集团董事长兼 CEO 井贤栋：
业界普遍认为，通用大模型落地严谨产业，面临着三个「能力短板」：领域知识相对缺乏、复杂决策难以胜任，以及对话交互不等于有效协同。

为了破解这些难题，专业智能体是通用大模型落地严谨产业的有效路径。通过专业智能体的深度连接，Al 会像互联网一样，带来服务的代际升级。

未来智能化的用户体验，一定不是只靠一个大模型，而是需要全行业深度协作，需要很多的专业智能体共同参与、各司其职。

中国移动董事长 杨杰：
第一，以 AI 为代表的新一代信息技术成为发展新质生产力的重要引擎。
第二，深入推进 AI 成为培育新质生产力的重要路径。
第三，以 AI+ 推动新质生产力发展成为信息通信业的时代重任。

正像我们过去十几年的互联网+时代，电脑并没有取代人脑，而是更擅长使用计算机的人会脱颖而出。我觉得进入 AI+ 时代也是如此。

商汤科技董事长兼首席执行官徐立：
我一直的观点是其实虽然我们的行业非常的热，包括像 GPT 带来的聊天式的应用，Sora 带来的视频应用，但它还没有到「超级时刻」，是因为它没有真正走进到一个行业垂直应用当中、引起广泛的变化。

可是这两天，我忽然感觉有点变化的想法。因为我的中学的退休的老师不停的在群里面问我，怎么样用人工智能去写文案、生成祝福的图片，发到他的退休群里等等。

我突然想，其实超级时刻和应用是互相成就的。只有超级时刻带来的认知的变化，最后才能推动应用。倒推回来，如果我们有应用作支撑，那么我们现在这个时刻就是「超级时刻」。所以，应用是「超级时刻」的关键。

国家地方共建人形机器人创新中心总经理许彬：
AI 对于我们科技行业，汽车、手机、PC 终端等等都会有非常大的赋能和改变。

但是这个过程中肯定会产生很多新的业态，在我看来最核心的，最关键的，或者最典型的业态将会是人形机器人。

我感觉尤其是 ChatGPT-4o 出来以后，相关的技术会远远超过我们的判断。

现在我们初步判断就是 3 到 5 年，在一些工厂智能制造现场是可以应用的，5 到 10 年可以在家庭服务等等一些复杂的开放环境下或许可以落地应用。

中国电信董事长柯瑞文：
第一、人工智能需要新型的数字信息基础设施提供有力的支撑。
第二，人工智能的发展既要重视大模型的技术研发，更要重视模型的应用。
第三，人工智能发展需要共建开放的生态，共同推进治理。

御风未来创始人兼 CEO 谢陵
我们低空经济的主角就是智能化、电动化和无人化的新型航空器。

我们今天的主题人工智能主要就替代人的大脑，我们还需要机器替代人的眼睛、鼻子、耳朵以及手脚，以及我们需要一个机器来进行信息的获取和执行。

智能化的航空器跟机器人是一样的，它就是一个终端，人工智能的发展必然为我们低空经济能够带来更多的发展。

智谱 AI CEO 张鹏：
我们现在有一个很重要的点是去突破大模型的多模态。为什么要多模态？是因为真正的人在现实世界中解决问题的时候，他需要的、输入的信息本身就是多模态的。

除了自然语言，还有视觉、听觉、触觉，还有常识，所有这些是需要综合起来才能解决现实世界当中很多常见的问题，甚至都不是复杂问题。

比如说我们希望它帮助我们去扫地、做饭、洗衣服。其实这些任务，你不要小看这些任务，它所需要输入的信息是非常多模态的，所以这些方面能力的突破会带来 AI 的普惠，AI 更大的这种可能性。

就是把原来这样一个金字塔型的结构，就是你的底座很大，投入很大，但是收益很小，变成一个倒金字塔结构，这样才能真正放大它的价值。

AI 安全与性能发展失衡，探索 AI 45° 平衡律

图灵奖得主姚期智
AI 风险来自于三个方面：一是网络风险延伸和扩大。现在，我们觉得管理数据安全已经是很困难的，出现了 AI 会困难 100 倍。

二是没有意识到的社会风险，比如说 AI 非常强大，而且是可以有很多方式去使用，所以颠覆现在社会结构在短时间内发生的可能性，这是存在的。比如说有人提到，AI 可能带来大规模未来的失业。

三是最有意思的层面，生存或者存在的风险。以前也面临过，当火车或者蒸汽机发明的时候，就有人有这样的担忧。

作为计算机科学家看到了最有深度的问题，一方面我们把 AI 控制好，毕竟这是我们设计出来的；另外一方面，也不希望它被我们给破坏了，这样权衡是非常困难的。正如图灵所说，这是无法预测的，预测不了机器有了足够算力之后会做什么。

中国工程院院士、阿里云创始人王坚：
我是一个无药可救的技术乐观主义者。

所以我相信人类在技术发展过程当中，任何人类自身产生出来的问题，人类一定会去解决的。

上海人工智能实验室主任周伯文：
目前，从算法研究、人才密集度、商业驱动力、甚至包括算力的投入等方面来看，我们对 AI 安全的投入远远落后于对 AI 性能的投入。现在，世界上只有 1% 的（资源）投入在对齐或者安全考量上。

出现对这些风险的担忧，根本原因是我们目前的 AI 发展是失衡的。

发展可信 AGI（通用人工智能），要兼顾安全与性能，因此需要找到 AI 安全优先但又能保证 AI 能力长期发展的技术体系，我们把这样一种技术思想体系叫作 AI-45°平衡律，长期来看要大体上沿着 45 度安全与性能平衡发展。

所谓的平衡是指短期内可以有波动，但不能长期低于 45°，如同我们所处的现在；也不能长期高于 45°，这会阻碍技术和产业应用的发展。

黑石集团董事长、CEO 苏世民：
不能像鸵鸟一样，把头埋在沙子里，不关注外面技术发展的风险。

有一句话说道，投资界没有勇敢的老人，意思是始终应该对风险保持警惕。当 AI 真正发展起来，可能会让一些投资变得血本无归。

能源问题要放在时间和空间维度动态来看

中国工程院院士、阿里云创始人王坚：
新能源会出来，新的算力形式会出来，新的石油会被发现，发生变化。

所以我想所有的问题都是要在动态过程中解决。你根本不会想到可能十年以后说的算力跟今天说的算力，不是同一个算力。十年以后说的电可能跟今天说的电也不是同一个概念。

所以我是觉得这个还是要在动态过程解决，一定不能在现在这个时刻的状态来解决十年以后的问题。要拿十年以后的状态来解决十年以后的问题。

除了刚才讲的这个 time scale，我还是要讲一下空间也很重要是吧？

就是空间也很重要。所以我想给大家一个基本的数字，就是中国一年的发电量是美国、日本、俄罗斯的总和还要多。所以我说中国是最不要担心没有电，我们还有别的地方还可以，至少我们别的地方多用了很多电。

所以一定是跟空间跟时间是有关系的。你们能不能放在离开的空间时间谈，这是个问题。

我再强调一下，中国一年发电量超过美国加日本加俄罗斯的总和。所以我想我们可能是最不需要在这个阶段担心这个问题的一个地区。

短期内最重要的其实是 AI 技术进步

智谱 AI CEO 张鹏：
大模型价格的下降是因为技术驱动，因为本身技术越来越好，成本越来越低，价格持续走低。但是这个事情过度就不好，就是刚才讲的价值传递，

真正的价值应该是逐级、大家往同样的一件事情里面不断添加自己的价值，再放大、扩大这个价值。我们给大家提供更好优质的服务，希望大家能够用这个服务创造更大的价值，相应的我们创造这一部分价值应该反向再传递回来。

就像我们的 BP 算法（误差反向传播）一样，大家各自得到自己价值的部分，这是一个正常合理的市场的价值链。

我们怎么去用新一代生成式 AI 的技术和大模型的技术赋能实体经济，我们认为它一定要从这个方向去解这个题，就是你要构建更通用的、更基础的一个能力，利用这个通用和基础的能力去解决多项的问题，然后用这个收益的总和去除以你的投入成本。

MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰：
AI 的价值一定不在于说去卖这个技术，而且在于说技术的变化给用户带来多大的价值，我觉得不管是技术本身还是产品还是商业，都应该往价值这个方向发展。

御风未来创始人兼 CEO 谢陵
我们希望 AI 大模型有一个类似于现有我们见到的卫星定位或者是蜂窝通信那样无处不在的一种通用的基础设施。

MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰：
坦白讲，我觉得大部分（国内）公司都还没有拉开差异化，大家都差不多，可能模型水平也差不多，产品也差不多，然后就会开始「拼价格」。

我觉得这个东西不是坏事，其实是逼着大家能够更好来做技术创新。

我觉得，技术是不是在线，其实决定是说你是不是一家合格的公司。如果技术不够好，可能他就应该被淘汰掉，这是第一个；但光技术好是没用的，因为现在还有 AI 滤镜，可能比如说你往一年之后看，那一定是说可能不完全是技术层面，可能会从商业化角度来看这家公司。

所以，我觉得短期内最重要的其实是 AI 技术进步。