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1月10日，360集團創始人周鴻祎通過線上方式出席2025節點增長大會，分享了對AI大模型時代下的產業創新與變革機會的真知灼見，貢獻了一場非常精彩的演講。

以下為演講金句：

01 如果說互聯網促成了信息革命，使人類進入了數字化時代。那么大模型的橫空出世，則會帶來一場智能革命，引領人類進入智能化時代。

02 談大模型也不能免俗，在談論大模型之前，建議所有人先要建立對 AI 的認知。

03 AI 不會直接淘汰和取代人，而是擁抱 AI 的人會把那些止步不前、抗拒 AI 的人淘汰。

04 每一次劃時代的技術創新，都會帶來一輪重新洗牌，如果認知跟不上，現在看不懂、看不起、看不清，未來很可能就看不見了。

05 未來大模型會席卷所有行業，成為新一輪工業革命的驅動引擎，重塑經濟發展圖景。

06 未來大模型會形成涇渭分明的兩條發展路線：一條路是越做越大，探索人類的星辰大海，這是一條造“原子彈”的路。還有一條路，就是將大模型與具體場景結合，向著垂直化、產業化方向發展，做專業化大模型。

07 科技以人為本，AI 對人的意義應該是正向的，與人的關系是協作，而不是要替代人、淘汰人。

08 通用大模型只提供語言理解、翻譯、推理、計算、編程等基本能力，但是普遍與用戶的使用場景沒有深度結合。只有將大模型與個人使用需求充分結合，才能進一步釋放大模型的價值。

09 大模型不是產品，而是能力，能力結合場景才能產品化。

10 大模型不是操作系統，而是數字化功能的組件。未來，組織內部一定是多個大模型組合起來工作。

11 大模型是把雙刃劍，在提升生產力的同時，帶來了前所未有的安全新挑戰。如果沒有安全作為保障，智能化的發展無從談起。

以下為周鴻祎演講實錄（有刪減）：

一、AI認知與未來趨勢

近幾年，人工智能是全球產業競爭的焦點，也是社會各界關注的熱點。如果說互聯網促成了信息革命，使人類進入了數字化時代。那么大模型的橫空出世，則會帶來一場智能革命，引領人類進入智能化時代。今天，我想分享一下自己對人工智能最新的思考。

現在人們總是喜歡談論認知，比如”認知決定人生的高度”、”人永遠賺不到認知之外的錢”等等，談大模型也不能免俗，在談論大模型之前，建議所有人先要建立對AI的認知。我列了三個維度的六個問題，作為是否建立AI認知的標準，大家可以先對號入座自評一下。

第一個最重要的問題是你信不信大模型已經擁有真正的智能。因為在大模型之前，人工智能基本都是人工智障，大模型的出現使人工智能的發展突破了拐點，從智障變成了智能。在大模型擁有真正的智能之后，你相不相信AGI，也就是通用人工智能正在加速到來。

第二個維度的問題是你相不相信大模型將引領新一輪工業革命，所有的產品和業務都會被大模型重塑。

第三個維度的問題是對每個組織機構、每個個體而言，你相不相信不擁抱AI將會被淘汰。我不是借AI販賣焦慮，AI不會直接淘汰和取代人，而是擁抱AI的人會把那些止步不前、抗拒AI的人淘汰。

朋友們，建立AI認知十分重要，每一次劃時代的技術創新，都會帶來一輪重新洗牌，如果認知跟不上，現在看不懂、看不起、看不清，未來很可能就看不見了。

毫無疑問，未來大模型會席卷所有行業，成為新一輪工業革命的驅動引擎，重塑經濟發展圖景。同時，AI也會幫助人類擁有”超級能力”，讓個體的能力變得無限大，推動生產力提升。

現在，提大模型言必稱OpenAI，OpenAI作為大模型的開創者的確很偉大，它用”大力出奇跡”的方式，為人類帶來了實現AGI通用人工智能的可能。

但是，這條路要靠卷模型、卷算力、卷數據，把模型向著萬億參數發展，實現對人類智能的全面超越，這注定不會是一片坦途。

目前，前沿AI技術的發展遇到了一些障礙，人類訓練數據已經接近枯竭，大模型賴以驅動的Scaling law遭遇了巨大瓶頸，短期內我們難以再次看到人工智能的質變時刻，AI專家們正在探索利用強化學習、合成數據等方式突破障礙，對此我們暫且保持謹慎樂觀的態度吧。

我認為，未來大模型會形成涇渭分明的兩條發展路線：一條路是越做越大，探索人類的星辰大海，這是一條造”原子彈”的路。還有一條路，就是將大模型與具體場景結合，向著垂直化、產業化方向發展，做專業化大模型，這條路不用卷算力、卷數據，只需要在一個百億參數，甚至幾十億參數的通用大模型基礎上，結合垂直領域的數據進行訓練即可。這樣就能把大模型拉下神壇，從”原子彈”變為”茶葉蛋”。

二、大模型推動產業創新的六大場景

對所有人而言，大模型都是一重大的機會。任何一次工業革命級的變革，都會帶來各行各業的重新洗牌。我梳理了大模型推動產業創新的六大場景，其中每個場景都蘊含著巨大的創新機遇，希望能夠給在座的企業家朋友們帶來啟發。

首先，科技以人為本，AI對人的意義應該是正向的，與人的關系是協作，而不是要替代人、淘汰人。所以，大模型的第一個應用場景是”科技平權”下的人人普惠、人人智能，消除數字鴻溝?，F在”用上”大模型不難，只要下載任何一家公司的大模型應用即可，但是想要真正”用好”大模型并不容易。通用大模型只提供語言理解、翻譯、推理、計算、編程等基本能力，但是普遍與用戶的使用場景沒有深度結合。只有將大模型與個人使用需求充分結合，才能進一步釋放大模型的價值。比如將大模型與社交、辦公、教育、電商、娛樂等場景結合，提供面向個人的AI服務，蘊含著巨大的產業機遇。

第二個應用場景是萬物智能。受益于5G等技術的發展，現在萬物互聯已經基本實現。隨著大模型越做越小，小參數的大模型能力越來越強，下一步就是實現萬物智能。未來，所有的硬件設備都是AI設備，大到智能網聯車，小到個人電腦和手機，大模型都是標配。AI加持下，智能硬件的場景也會更加豐富。

第三個應用場景是賦能傳統產業的”數轉智改”，這也是國家鼓勵的新質生產力發展的關鍵所在。在大模型廠商的宣傳下，很多人對大模型有誤解，認為大模型不就是個聊天機器人嗎，能寫寫小作文，生成一些圖片，頂多寫寫藏頭詩，跟數轉智改有什么關系。實際上，大模型的能力是分層的，比如大模型的多模態能力，不僅可以生成和處理圖片、視頻、音頻等模態的數據，還可以將企業內部的非結構化數據轉化為結構化數據，將數據轉化為知識，為大模型在企業落地做好準備。更重要的是，將大模型知識管理、專家模型訓練、業務流程自動化、組織協同、人機協作等業務能力與辦公場景結合，能夠為企業打造人工智能時代的核心競爭力，賦能業務創新，推動數轉智改的落地。

第四個場景是賦能自動駕駛、具身智能、生物制藥等未來產業，變不可能為可能。其中的重點是將核心數據序列化之后，充分發揮大模型的序列預測能力，預測下一步的動作行為。比如，把汽車行駛視作序列進行下一步預測，推動完全自動駕駛的落地?；蚴前褭C器人的運動視作序列進行下一步預測，讓人形機器人產業大爆發，使有”靈魂”的機器人快速到來，隨著具身智能產業的發展，機器人不僅能進廠打螺絲，我們這代人的養老恐怕也要靠機器人了。這對所有的實體制造產業的企業家而言，都是一次激動人心的技術變革。

第五個場景則是AI for Science，打造科研新范式，引領人類未來發展的方向。比如，大模型正在改變基礎科學問題的研究方法，破解人類發展面臨的能源問題。前面提到的AlphaFold就是AI for Science最典型的應用，谷歌兩位AI專家還憑此獲得了今年的諾貝爾生物學獎，使AI獲得了世界級的肯定，相信以后的諾貝爾獎的AI含量還會越來越高，不學AI有可能都拿不了諾貝爾獎了。對有志于推動前沿產業發展的企業家和創業者而言，一定要加強對大模型的重視和應用。

最后一個場景是AI安全。既然如此多的場景都要結合AI，安全的問題就更應該受到重視。大模型是把雙刃劍，在提升生產力的同時，帶來了前所未有的安全新挑戰。如果沒有安全作為保障，智能化的發展無從談起。實踐中，360訓練了行業內首個安全大模型，既用來提升安全能力，解決傳統網絡安全問題。又實現了”以模制模”的設想，為攻克AI安全新挑戰提供了可行性方案。

三、大模型的未來展望與總結

即便到現在，依然有人質疑大模型只是一場泡沫。作為根本性的重要技術，現在的大模型就像電動機一樣，當年工廠引入電動機之后，生產力并沒有比依靠蒸汽機高多少。直到分布式電動機代替了中央動力系統，由中心驅動改為分布式驅動，才推動了電力革命的到來。

以史為鑒，大模型只有從”大而全”向”小而專”方向發展，才能真正引領新一輪工業革命的到來。與電動機一樣，大模型也需要經過組織、流程、架構、商業模式等互補性創新，才能引領新一輪工業革命的發展。所以，大家要對大模型抱有信心和耐心。