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李开复:已进入“AI教AI”时代,AI通过慢思考具备了反思能力,能自我迭代

类别:财经 发布时间:2025-03-31 22:50:00 来源:澎湃新闻

零一万物CEO李开复称2025年将是大模型“落地为王”的元年。

李开复:已进入“AI教AI”时代,AI通过慢思考具备了反思能力,能自我迭代

近日,2025中关村论坛年会“人工智能主题日”主论坛——未来人工智能先锋论坛在北京举办。本次论坛以“积淀·涌现”为主题,在会上,创新工场董事长兼零一万物CEO李开复表示,2025年将是AI-first应用(指离开大模型就无法存在的应用)爆发、大模型“落地为王”的元年,如何让大模型真正赋能千行百业将是今年的一个焦点问题。

对于AI的发展前景,李开复的态度非常乐观。他认为,随着模型降到“白菜价”,加上DeepSeek的市场教育作用,AI应用将迎来爆发:“AI 2.0 是有史以来最伟大的科技革命与平台革命,大模型走出实验室,穿透各行各业成为驱动实体经济的新质生产力。在过去两年间,从 ChatGPT推出之后,大模型智力在不断地提升,而且目前看起来远没有触及天花板。与此同时,大模型的推理成本在以每年降低10倍的速度快速下降,这为AI-First应用爆发提供了非常重要的条件。”

在技术层面,李开复认为,虽然预训练阶段的Scaling Law(缩放法则)的增长趋势开始放缓,但行业内已经出现了新的曙光,Scaling Law正从预训练阶段转向推理阶段,也就是慢思考模式:“新的慢思考Scaling Law是指,模型思考的时间更长,就会得出更优质的结果。目前看来,慢思考Scaling Law下,模型性能的成长速度非常快,还有很大的增长空间。”

李开复谈到,我们已经进入了一个“AI教AI”的时代:“现在很大程度上已经不再单单依靠人来发明新算法、发明模型架构,而是AI借由慢思考具备了反思的能力,能够自我迭代、自我进步,AI进入了自我演进范式。”

最后,李开复分享了自己对于DeepSeek的四个观察:通过破解并开源推理模型的思考训练过程,DeepSeek进一步缩小了与美国的差距;凭借高效的工程效率,DeepSeek走出了一条与OpenAI“天量级融资”的底层逻辑迥然不同的中国道路;随着“DeepSeek时刻”的到来,大模型在中国的全面落地将被大幅加速。

李开复指出,最重要的一点在于,DeepSeek证明了开源模型的能力追上了闭源模型:“DeepSeek证明了闭源的路径是不可取的,开源才能有更好的发展。如果DeepSeek没有开源,我大胆预测,它的影响力会远远不如今天。”

据李开复介绍,在过去几个月内,零一万物做出了战略调整,全面拥抱DeepSeek,将大部分力量用于把DeepSeek优质基座模型转变为企业级DeepSeek部署定制解决方案,“可以类比为零一万物在打造AI 2.0时代的Windows系统,而DeepSeek就是驱动这个系统的内核”。

李开复补充道,随着全世界开始拥抱大模型,一个严重的问题在于,很多基座模型在使用小语种时的表现并不好。这也是零一万物推出小语种模型的初衷,公司积极响应“一带一路”倡议,期待与“一带一路”国家携手合作。

在这场大会上,图灵奖得主、美国国家科学院、工程院、欧洲科学院院士约瑟夫·斯发基斯也发表了演讲,讨论了迈向工业AI时代的挑战与机遇。他认为,AI技术虽已取得一定成果,但仍处于发展初期,向自主式AI的演进面临着诸多挑战。同时,AI在系统工程、监管框架等方面也存在难题。

斯发基斯指出,在这样的背景下,中国凭借工业基础和数据资源优势,有望在工业AI领域实现突破,引领发展新方向。他建议中国制定与自身国情相符的AI愿景,与美国的AI愿景形成差异化,从而在全球工业AI领域保持领先地位。

此外,具身智能的发展是AI技术实用化的关键一步。智源研究院院长王仲远在论坛上指出,当前,具身智能的发展面临诸多瓶颈。硬件成本高、成熟度不足等因素限制了其在更多场景中的应用落地,同时,数据的缺乏导致具身模型的能力偏弱,使模型存在“不好用、不易用、不通用”的问题,而模型能力不足又进一步加剧了落地困难,形成恶性循环。

王仲远认为,破解这些挑战需要从多个环节入手:硬件公司需降低生产成本,数据方面需构建开放共享的生态,应用方面需多方合作寻找合适的场景。因此,智源研究院在本次论坛发布首个跨本体具身大小脑协作框架RoboOS与开源具身大脑RoboBrain。

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