新火種
2025-05-25 
李開復(fù)：已進(jìn)入“AI教AI”時代，AI通過慢思考具備了反思能力，能自我迭代
零一萬物CEO李開復(fù)稱2025年將是大模型“落地為王”的元年。
近日，2025中關(guān)村論壇年會“人工智能主題日”主論壇——未來人工智能先鋒論壇在北京舉辦。本次論壇以“積淀·涌現(xiàn)”為主題，在會上，創(chuàng)新工場董事長兼零一萬物CEO李開復(fù)表示，2025年將是AI-first應(yīng)用（指離開大模型就無法存在的應(yīng)用）爆發(fā)、大模型“落地為王”的元年，如何讓大模型真正賦能千行百業(yè)將是今年的一個焦點問題。
對于AI的發(fā)展前景，李開復(fù)的態(tài)度非常樂觀。他認(rèn)為，隨著模型降到“白菜價”，加上DeepSeek的市場教育作用，AI應(yīng)用將迎來爆發(fā)：“AI 2.0 是有史以來最偉大的科技革命與平臺革命，大模型走出實驗室，穿透各行各業(yè)成為驅(qū)動實體經(jīng)濟(jì)的新質(zhì)生產(chǎn)力。在過去兩年間，從 ChatGPT推出之后，大模型智力在不斷地提升，而且目前看起來遠(yuǎn)沒有觸及天花板。與此同時，大模型的推理成本在以每年降低10倍的速度快速下降，這為AI-First應(yīng)用爆發(fā)提供了非常重要的條件。”
在技術(shù)層面，李開復(fù)認(rèn)為，雖然預(yù)訓(xùn)練階段的Scaling Law（縮放法則）的增長趨勢開始放緩，但行業(yè)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了新的曙光，Scaling Law正從預(yù)訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向推理階段，也就是慢思考模式：“新的慢思考Scaling Law是指，模型思考的時間更長，就會得出更優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。目前看來，慢思考Scaling Law下，模型性能的成長速度非常快，還有很大的增長空間。”
李開復(fù)談到，我們已經(jīng)進(jìn)入了一個“AI教AI”的時代：“現(xiàn)在很大程度上已經(jīng)不再單單依靠人來發(fā)明新算法、發(fā)明模型架構(gòu)，而是AI借由慢思考具備了反思的能力，能夠自我迭代、自我進(jìn)步，AI進(jìn)入了自我演進(jìn)范式。”
最后，李開復(fù)分享了自己對于DeepSeek的四個觀察：通過破解并開源推理模型的思考訓(xùn)練過程，DeepSeek進(jìn)一步縮小了與美國的差距；憑借高效的工程效率，DeepSeek走出了一條與OpenAI“天量級融資”的底層邏輯迥然不同的中國道路；隨著“DeepSeek時刻”的到來，大模型在中國的全面落地將被大幅加速。
李開復(fù)指出，最重要的一點在于，DeepSeek證明了開源模型的能力追上了閉源模型：“DeepSeek證明了閉源的路徑是不可取的，開源才能有更好的發(fā)展。如果DeepSeek沒有開源，我大膽預(yù)測，它的影響力會遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如今天。”
據(jù)李開復(fù)介紹，在過去幾個月內(nèi)，零一萬物做出了戰(zhàn)略調(diào)整，全面擁抱DeepSeek，將大部分力量用于把DeepSeek優(yōu)質(zhì)基座模型轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)級DeepSeek部署定制解決方案，“可以類比為零一萬物在打造AI 2.0時代的Windows系統(tǒng)，而DeepSeek就是驅(qū)動這個系統(tǒng)的內(nèi)核”。
李開復(fù)補充道，隨著全世界開始擁抱大模型，一個嚴(yán)重的問題在于，很多基座模型在使用小語種時的表現(xiàn)并不好。這也是零一萬物推出小語種模型的初衷，公司積極響應(yīng)“一帶一路”倡議，期待與“一帶一路”國家攜手合作。
在這場大會上，圖靈獎得主、美國國家科學(xué)院、工程院、歐洲科學(xué)院院士約瑟夫·斯發(fā)基斯也發(fā)表了演講，討論了邁向工業(yè)AI時代的挑戰(zhàn)與機遇。他認(rèn)為，AI技術(shù)雖已取得一定成果，但仍處于發(fā)展初期，向自主式AI的演進(jìn)面臨著諸多挑戰(zhàn)。同時，AI在系統(tǒng)工程、監(jiān)管框架等方面也存在難題。
斯發(fā)基斯指出，在這樣的背景下，中國憑借工業(yè)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，有望在工業(yè)AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，引領(lǐng)發(fā)展新方向。他建議中國制定與自身國情相符的AI愿景，與美國的AI愿景形成差異化，從而在全球工業(yè)AI領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位。
此外，具身智能的發(fā)展是AI技術(shù)實用化的關(guān)鍵一步。智源研究院院長王仲遠(yuǎn)在論壇上指出，當(dāng)前，具身智能的發(fā)展面臨諸多瓶頸。硬件成本高、成熟度不足等因素限制了其在更多場景中的應(yīng)用落地，同時，數(shù)據(jù)的缺乏導(dǎo)致具身模型的能力偏弱，使模型存在“不好用、不易用、不通用”的問題，而模型能力不足又進(jìn)一步加劇了落地困難，形成惡性循環(huán)。
王仲遠(yuǎn)認(rèn)為，破解這些挑戰(zhàn)需要從多個環(huán)節(jié)入手：硬件公司需降低生產(chǎn)成本，數(shù)據(jù)方面需構(gòu)建開放共享的生態(tài)，應(yīng)用方面需多方合作尋找合適的場景。因此，智源研究院在本次論壇發(fā)布首個跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain。
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