“這波智能體競爭會比2012年移動互聯(lián)網(wǎng)之戰(zhàn)更快決出勝負?！?br/>

文｜《中國企業(yè)家》記者 李艷艷

編輯｜何伊凡見習(xí)編輯｜李原

頭圖來源｜受訪者

扎根AI投資領(lǐng)域十余年，宋春雨經(jīng)歷過許多“非共識”時刻。

身為聯(lián)想集團副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投首席投資官及高級合伙人，他累計投資了近百家AI相關(guān)企業(yè)，如今備受矚目的寒武紀(jì)、智譜AI、階躍星辰、無問芯穹、摩爾線程、第四范式、曠視科技等頭部公司，都曾得到這家知名本土CVC機構(gòu)的青睞、注資和扶持。

2017年，聯(lián)想創(chuàng)投在A輪便投資寒武紀(jì)，并成為少數(shù)參與過寒武紀(jì)全部四輪融資的機構(gòu)。彼時，宋春雨和團隊面對許多不解和質(zhì)疑，市面上也沒有專業(yè)的半導(dǎo)體領(lǐng)域投資機構(gòu)，“投資人也不看這個”。

但宋春雨堅信，AI發(fā)展?jié)摿ο?，寒武紀(jì)的價值終將釋放，“我們沒有把它當(dāng)成GPU去投資，而是當(dāng)成AI加速處理器。AI時代需要有半導(dǎo)體級別的專用DSA加速芯片，我們要去支持?！?/strong>

來源：受訪者

回望過去三年，宋春雨感受到，這波大模型帶來的AI全新范式是革命性的。過去六個季度，僅在生成式AI賽道，美國市場就投出2000多億美元，“這基本等同于2000年以后所有AI投資的總和?！?/strong>

投資標(biāo)的在極速爆發(fā)的同時，進入的時間窗口也在快速收斂。

宋春雨非?？春弥悄荏w的前景。他相信下一階段，Agent將是AI商業(yè)價值的最終載體，智能體時代也會誕生一批超級應(yīng)用和超級平臺，“全球范圍超50家沒問題”。

但他預(yù)測，留給這一波創(chuàng)業(yè)公司和投資機構(gòu)的“窗口期”只有這一兩年——今明兩年尤其重要。這波智能體競爭會比2012年更快決出勝負。

10月底，聯(lián)想創(chuàng)投投資的LiblibAI宣布完成了1.3億美元B輪融資，這是今年國內(nèi)AI應(yīng)用賽道最大單筆融資。在巨頭圍堵的AI應(yīng)用賽道中，LiblibAI是目前中國最大的多模態(tài)模型與創(chuàng)作社區(qū)，平臺上孵化了2000多萬AI創(chuàng)作者。

LiblibAI界面截圖 來源：受訪者

“大家看到Liblib有非常強的生圖能力，那大模型的能力怎么和它適配？它們怎么和大廠競爭？”宋春雨對此曾有過擔(dān)憂。

LiblibAI創(chuàng)始人陳冕給他的答案是，“我會保持超過基模6個月，去定義或配置我的產(chǎn)品和智能體的能力”?！八运F(xiàn)在反而在牽引別人?；４髲S要思考做什么樣的能力，訓(xùn)練基模到什么程度，才能去服務(wù)Lovart（Libilib推出的海外AI設(shè)計平臺）這個產(chǎn)品。”宋春雨對《中國企業(yè)家》說。

11月底，在聯(lián)想創(chuàng)投北京總部，宋春雨接受了《中國企業(yè)家》的獨家專訪。他詳細披露了投資LiblibAI的過程、智能體浪潮下的機會與泡沫，以及聯(lián)想創(chuàng)投對于AI的投資邏輯。對于當(dāng)下備受公眾關(guān)注的“AI教育”“AI末日論”等涉及未來、安全和治理的熱點話題，他也分享了自己的觀點。

以下為對話實錄（有刪減）：

談“押注LiblibAI和陳冕”：不可替代性在哪兒？

《中國企業(yè)家》：LiblibAI獲得了今年國內(nèi)AI應(yīng)用最大單筆融資，聯(lián)想創(chuàng)投也參與其中。你看中了他們什么？

宋春雨：LiblibAI是一個有著平臺屬性的超級智能體，每個人都可以變成designer（設(shè)計者），然后通過自然交互方式，重塑軟件體系。它有機會成為AI時代的Photoshop、剪映和Canva——這幾家公司都是千億以上的市值。所以，它屬于聯(lián)想創(chuàng)投最希望瞄準(zhǔn)的一類平臺級機會。

這個項目，我們大概從A輪就開始看，當(dāng)時它只做了LiblibAI。最終投它，是因為它還做了Lovart（海外AI設(shè)計平臺），證明了這個團隊有原生AI的原創(chuàng)能力，能實現(xiàn)在全球原創(chuàng)、首發(fā)，定義“生圖”這個品類。在“生圖”這件事上，之前有Runway和Midjourney在做。但它們只是把圖片生成出來，這個能力還是太薄了。

《中國企業(yè)家》：當(dāng)前大模型和AI應(yīng)用競爭已經(jīng)白熱化，LiblibAI的不可替代性體現(xiàn)在哪兒？

宋春雨：LiblibAI團隊不止于生圖，它是端到端的。對所有多媒體圖片、視頻，都可以生圖、編輯、處理，通過自然語言交互或者簡單的拖拉拽方式，最終讓圖或視頻變成你想要的樣子，它是一個全新范式。這個團隊對“生圖”這件事有非常強的認知，這是我們非常喜歡的一點。

團隊的能力，也是我跟陳冕交流時非常欣賞的。大模型的能力怎么和它適配？大廠也在做，它們怎么競爭？陳冕說“我會保持超過基模六個月，去定義或配置我的產(chǎn)品和智能體的能力”。

所以它現(xiàn)在反而是在牽引別人。基模大廠反而要思考用哪些能力，訓(xùn)練基模到什么程度，才能去服務(wù)好Lovart這個產(chǎn)品，這一點我覺得很難想象。這個產(chǎn)品的ARR（年度經(jīng)常性收入）每周都在快速增長，也是目前智能體賽道單筆融資最多的中國團隊，我們對它的發(fā)展非常有信心。

《中國企業(yè)家》：跟陳冕接觸過程中，你們聊得最多的話題是什么？

宋春雨：我們主要聊的是他對產(chǎn)品的思考，包括Lovart是如何引爆的？Lovart的核心競爭力是什么？Lovart有工具屬性，怎么逐漸讓它生長成一個平臺？

最近，我們還在一起研究下一個爆點產(chǎn)品，因為陳冕已經(jīng)有了一套框架，能端到端地定義下一個智能體，包括下一代新的社交平臺。以及怎么通過技術(shù)手段，把Agent的Infra成本、生圖時的token消耗降得更低。

談“參考價值”：“優(yōu)選平臺級屬性的戰(zhàn)略機會”

《中國企業(yè)家》：押注LiblibAI背后，你對AI Agent的投資、篩選邏輯是怎樣的？

宋春雨：去年我們就在關(guān)注這一領(lǐng)域。首先，我們對Agent的核心判斷，它是AI和AI商業(yè)價值的最終載體。物理世界靠機器人、具身智能；大模型和算力不直接參與商業(yè)價值的落地，數(shù)字世界就要靠智能體。

所以Agent的大賽道上，我們認為會出現(xiàn)超級獨角獸，而且數(shù)量會遠超移動互聯(lián)網(wǎng)時代，全球范圍再涌現(xiàn)50家沒問題。

《中國企業(yè)家》：你們投智能體的選擇邏輯是什么？

宋春雨：第一，相比垂類，我們會優(yōu)先投具有平臺效應(yīng)的超級智能體。當(dāng)然它肯定也要是個超級應(yīng)用，而平臺相當(dāng)于是生物鏈的上游。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代誕生的最上游產(chǎn)品有兩個，一個是微信，一個是抖音和TikTok。他們掌握了移動互聯(lián)網(wǎng)最重要的屬性——社交。這從騰訊和字節(jié)跳動的盈利能力也能看出來，字節(jié)跳動的全年營收已經(jīng)超過了Facebook。

還有一類平臺像美團，它是一個鏈接型O2O，對接了線上、線下商戶所有的信息流、商流。但它的交付成本非常高，要靠騎手、通過外賣來履約，它的價值鏈相比社交來說有較大差異。所以我們會優(yōu)選平臺級智能體的戰(zhàn)略機會。

第二，在垂直行業(yè)、垂直領(lǐng)域的SaaS AI化，美國還有非常多得機會。比如AI coding的Cursor，通過工具達成超強的AIGC能力，提高生產(chǎn)效率。它們也有投資價值，但也會有天花板。

第三，我們也會看全球不同區(qū)域的機會，比如美國、中國和歐洲的創(chuàng)業(yè)生態(tài)。這一波中美是AI的兩極。歐洲次之，再后面可能是日本。這波AI繁榮的理論基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，歐洲有很多頂級名校和數(shù)學(xué)教育資源基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)保護也做得很好。像被谷歌收購的DeepMind實際是一家英國公司，DeepMind的CEO Hassabis也是數(shù)學(xué)家。

實際上，Lovart沒在全球完全引爆時，我就跟團隊說，我們可以考慮出手了。它本來在我們投資的第二檔“垂類工具”范疇里。但陳冕做了Lovart后，讓我們看到了第一層平臺級機會的邏輯。

《中國企業(yè)家》：與LiblibAI接觸這一年，對你投資其他項目有沒有參照？

宋春雨：我們更加堅定了那個邏輯：你有沒有開創(chuàng)品類的能力。哪怕大家都在同一時間做，你是第一個做出來，而且第一款引爆的，我們就會非?？春?。如果一個創(chuàng)業(yè)者有非常強的深度思考，能定義核心競爭力和差異化價值，而且團隊執(zhí)行力超強，即使早期沒有做出成果，我也會關(guān)注。

談“超級應(yīng)用”：“超強的生成、理解和超自然交互能力”

《中國企業(yè)家》：你曾公開表示更看好Agent前景，認為它會孕育“下一個抖音級的超級應(yīng)用”。這個“超級應(yīng)用”需具備哪些特質(zhì)，最可能先落在哪個領(lǐng)域？

宋春雨：這樣的超級應(yīng)用應(yīng)該有幾個能力。一是具備生成式AI的超強原生新能力，比如生圖、生視頻、生文本。二是超強的研究和理解能力。我們從算法角度講，Agent引入了預(yù)訓(xùn)練和強化學(xué)習(xí)的后訓(xùn)練，兩大范式推動理解能力不斷增強，許多Agent已經(jīng)能超過博士生水平。三就是超自然交互，除了Lovart，我們還投了一家公司叫ONE2X，創(chuàng)始人原來是Kimi產(chǎn)品負責(zé)人，更早前在曠視團隊。

我們也非常看好AI Coding。我們最近投了一家AI Coding公司。它和Cursor有明顯區(qū)別，因為Cursor現(xiàn)在基本上是IDE（集成開發(fā)環(huán)境），但這家已經(jīng)是一個端到端的AI Coding的Agent，你丟給它一個工程說明書，它直接就能幫你生成最終的軟件，體驗完全不一樣。

我們還看好vibe coding（氛圍編程），最近在挑選選手。如果說Lovart是“人人都可以變成設(shè)計師”，那vibe coding的愿景是“人人都可以是一個程序員”。比如說你想要一個教網(wǎng)球的應(yīng)用，現(xiàn)在就可以對著這個App說，我想要一個什么樣的網(wǎng)球教練，它可以放視頻，可以監(jiān)控我的動作，能把所有我喜歡的球星的動作整理出來。它就會根據(jù)你的需求，定制個程序下載到手機上。

我相信誰都會有一些個性化需求，只是需求被壓制了。隨著基礎(chǔ)模型能力的快速提升，它還會再進化。

《中國企業(yè)家》：多模態(tài)領(lǐng)域的想象空間會被怎樣加持？

宋春雨：現(xiàn)在用大模型去生成短劇、動漫，效果已經(jīng)非常好。我們看好了幾家，還沒出手。他們的大模型和現(xiàn)實的工廠一樣，有虛擬角色庫、每個演員的人設(shè)。假設(shè)我有一個劇本，就可以從庫里挑選現(xiàn)成的，輸入場景和分鏡，就能生成動畫模型。這些已經(jīng)整個改變了電影工業(yè)。

我們還看好去中間化的應(yīng)用。我們投的Head AI就是這個邏輯，它會把廣告主和全球的KOL做精準(zhǔn)觸達，代替Agency（廣告代理機構(gòu)）去做整個廣告主產(chǎn)品的整合營銷。

談“泡沫和窗口”：“這一波智能體浪潮會比2012年那個時代更加快速地收斂”

《中國企業(yè)家》：你覺得這波創(chuàng)投潮中，存在“偽需求”或“過度炒作”嗎？

宋春雨：需求真?zhèn)螌嶋H是價值大小之分。比如說，美國比較專注垂直領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)SaaS的AI化，那它就是一個工具，它的價值肯定沒有平臺級那么大。

所以我覺得AI這一波不是偽需求，而是一次人類生產(chǎn)力的革命，堪比新一代工業(yè)革命。所以我們內(nèi)部早有共識，一定要擁抱這次革命。就像我跟陳冕討論的那個觀點，Agent要能做到引領(lǐng)基模的未來才有價值，因為它跟商業(yè)閉環(huán)強相關(guān)。

比如Claude原來是個通用技術(shù)大模型，但現(xiàn)在強化的反而是代碼和數(shù)學(xué)。理論上講，就是在coding強大的基礎(chǔ)上，智能體大幅引領(lǐng)、定義了基模的需求，它也為此基本放棄了和OpenAI、多模態(tài)的競爭。這就是智能體牽引模型的走向，因為基模沒法直接產(chǎn)生商業(yè)價值，必須通過智能體去體現(xiàn)。

《中國企業(yè)家》：什么時候才能實現(xiàn)你預(yù)想的這種生態(tài)？投資的窗口期有多少？

宋春雨：今明兩年就好比是中國移動互聯(lián)網(wǎng)的2012年?？焓帧⒆止?jié)跳動、美團，就誕生在移動互聯(lián)網(wǎng)新物種公司的元年，也就是2012年。這一年，3G向4G切換，有足夠多的帶寬去承載?，F(xiàn)在基模已經(jīng)相當(dāng)可用，智能體就可以上了。從早期投資角度講，要找到這些好苗子。

這一波智能體浪潮會比2012年更加快速地收斂，一個品類可能12個月就決出勝負，沒有第二名和第三名的空間了。不像移動互聯(lián)網(wǎng)時期，大家競爭的周期還很漫長。像Lovart，它的融資可以支持它去做快速迭代，因為生圖、生視頻很耗token。一旦走通了用戶體驗門檻閉環(huán)，資本市場會更愿意選擇第一名。

《中國企業(yè)家》：AI智能體的爆發(fā)，對終端硬件提出了哪些新要求？你感受到的最大變化是什么？

宋春雨：這波AI革命帶來的最大智能硬件變革，就是人機交互?！癆I+硬件”也是我們的第一級平臺級機會。OpenAI并購了Jony Ive（前蘋果傳奇設(shè)計師）的公司，就是要做全新的AI原生硬件。它不一定是現(xiàn)在的手機，可能是放在桌面上或者佩戴在身上的，類似眼鏡或者耳機。

我們今年投了一個AI眼鏡公司叫莫界，AI眼鏡是AI時代的第一個原生硬件。之前類似產(chǎn)品都沒有火，因為用不上?，F(xiàn)在有了多模態(tài)AI，我很希望有一個眼鏡，健身時戴著它，出去玩給我旅游信息；看到未知的東西，都能跟我互動。目前AI眼鏡的輕薄度、續(xù)航都做得不錯，但還是偏重。

來源：受訪者

“可穿戴AI硬件”可以搜集你所有個人的context（上下文），然后和一些在PC或手機上的智能體互通。或者監(jiān)控你的體能和健康信息，這都是剛需。

談AI投資中的“非共識”與“錯過”：超前布局寒武紀(jì)

《中國企業(yè)家》：過去10多年，你一直扎根在AI投資領(lǐng)域，最近3年和此前7年的體感有何不同？

宋春雨：大模型帶來的AI全新范式確實是革命性的。之前的AI是漸進性的，生成式AI革命后，Transformer基于強大的算力，能在預(yù)訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練的兩大范式基礎(chǔ)上，帶來全新體驗。

此外，AI在最近3年才進入到快速迭代過程中。過去六個季度，美國市場投了2000多億美元在生成式AI賽道，這也是前所未有的。這個數(shù)字基本超過了2000年以后所有AI投資的總和，以前每年也就投兩三百億美元。

《中國企業(yè)家》：你曾很早投資寒武紀(jì)，那時候所面對的不解和猜測是否更多？

宋春雨：當(dāng)然，那個決策肯定是非共識的。我們投寒武紀(jì)的時候，市面上還沒有專業(yè)的半導(dǎo)體領(lǐng)域投資機構(gòu)，他們也不看這個。我們當(dāng)時就堅信AI的發(fā)展?jié)摿?，所以我們不是把它?dāng)成GPU來投資的，而是當(dāng)成AI加速處理器。AI時代需要有半導(dǎo)體級別的DSA（領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)）加速芯片，我們要去支持。

《中國企業(yè)家》：是什么支撐你一路堅持？

宋春雨：我們一直在投AI，已經(jīng)投了100多家AI公司，聯(lián)想創(chuàng)投有1/3的投資項目是AI相關(guān)。我們最早投了曠視科技，那還是Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）理論的時代。他們的首席科學(xué)家孫劍老師關(guān)于ResNet（殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的論文，曾為全球人工智能做出重大貢獻。

Transformer之所以能計算和收斂，一個基礎(chǔ)原理就是因為ResNet。大家的成功都在疊加上一代成果，不斷進化。我們在投資中，也可以清晰看到AI進化的整個脈絡(luò)。

我們2017年就投資了寒武紀(jì)，他們緊密跟蹤GPU走向，當(dāng)OpenAI的ChatGPT走到3.5代時，寒武紀(jì)團隊就知道超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過Transformer訓(xùn)練，已經(jīng)成了，他們也隨之完成了超前布局。

《中國企業(yè)家》：回顧AI投資這三年，你對基礎(chǔ)大模型的投資似乎有些克制，會不會也有遺憾？

宋春雨：我們基模布局非常完整，中國目前領(lǐng)軍的兩個基模創(chuàng)業(yè)公司階躍星辰和智譜AI，我們都投資了。歐洲也已經(jīng)投了Mistral AI。Agent這塊，我比較遺憾的是錯過了Manus。當(dāng)時團隊了解過，但他當(dāng)時還是插件產(chǎn)品，我們不是很看好。后來他們又出了Deep Research新產(chǎn)品，很快就爆了。

另一個遺憾錯過的可能是歐洲的Lovable。我很喜歡vibe coding這個定位，當(dāng)時也找了他們的團隊。但他們在芬蘭，創(chuàng)業(yè)者只拿歐洲的投資，那一輪就沒有投進去。

談“未來”：“看好AI+具身智能”

《中國企業(yè)家》：未來2~3年，AI領(lǐng)域還有哪些讓你興奮的、可能產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新的方向？

宋春雨：除了智能體，我最期待的就是“AI+具身智能”。就像Transformer引爆了ChatGPT時刻一樣，具身智能的基礎(chǔ)模型也會迎來收斂的時刻。有些洗杯子、洗碗、擰螺絲的機器人并不需要通用智能，所以具身智能的模型應(yīng)該是多樣性的，有點像寒武紀(jì)新物種大爆發(fā)的時刻。

剛剛過去的聯(lián)想創(chuàng)投CEO年會上，我提到一個詞叫“雙重智能”。就是說一個是數(shù)字世界的智能體，一個是物理世界智能體，兩者將融合共生。落腳到具身智能，比如我們投資的星動紀(jì)元、它石智航、逐際動力、星海圖等，這些才是純具身。

《中國企業(yè)家》：每次技術(shù)革命都伴隨陣痛，但也催生了新的技術(shù)圖景，你怎么審視這場AI變革？

宋春雨：第一，AI還是要安全、可信賴。現(xiàn)在AI在某種程度上，確實可以自進化，因為它有后訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是偏固定式的，往后怎么發(fā)展，會不會像碳基一樣，變成特異性的，這些還是未知命題。

第二，人類要做好準(zhǔn)備，擁抱硅基和碳基智能體共存的新經(jīng)濟體社會。你可能就是要和數(shù)字員工一起工作，數(shù)字員工并不是一個physical（客觀存在、有形）的人，你也可能是和一個physical的機器人協(xié)作。比如說在硅谷，現(xiàn)在可能超過一半的代碼已經(jīng)是AI在寫。

來源：受訪者

《中國企業(yè)家》：諾獎得主杰弗里·辛頓教授認為，AI導(dǎo)致人類滅絕的概率高達10%~20%。你如何看“AI末日論”？系統(tǒng)智能超過人類后，我們對其缺乏有效的控制怎么辦？

宋春雨：AI治理要和AI進化同步考慮。美國、歐洲已經(jīng)制定了各種戰(zhàn)略，相信中國也將加強對AI領(lǐng)域的治理。美國最近提出了AI for Science（科學(xué)智能），我認為AI for Science也是平臺級的機會，因為研究的是基礎(chǔ)科研領(lǐng)域的突破。

AI肯定是新時代的研發(fā)范式工具，所以我們又投了紫東太初等幾家國內(nèi)AI for Science的公司。它現(xiàn)在還是科學(xué)家的輔助工具，如果缺了它，DeepMind研究蛋白質(zhì)要花很多年，確實非常厲害。

《中國企業(yè)家》：你現(xiàn)在使用頻率最高的智能體是什么？

宋春雨：因為工作，海外幾家基模大廠的Agent我都會用，比如GPT Pro、Gemini、Nano Banana最新版和Sora App。國內(nèi)，像千問、豆包、元寶、Manus，還有我們自己投的階躍星辰的躍問。投資一些新技術(shù)領(lǐng)域時，會用他們?nèi)プ鲆恍┽槍π缘谋尘把芯俊?/strong>

我們團隊內(nèi)部正在定義，如何借助大模型和智能體，做好投資管理。每年我們會看上千個項目，所有投資項目的信息，也可以拿來訓(xùn)練一個風(fēng)險投資的大模型。

談“AI焦慮”：“這一次人工智能的推進者不是‘白胡子教授’，全是年輕人”

《中國企業(yè)家》：你身上有多重角色。你是AI領(lǐng)域的投資人，你也是一個父親，要教育孩子怎么接觸AI。不同角色驅(qū)動下，你的焦慮感有何不同？

宋春雨：首先，最近幾年因為專注AI，我能非常清晰地預(yù)判到，以AI為核心的這波全新產(chǎn)業(yè)革命大時代必將來臨。代際模型進化非?？?。3年前ChatGPT才推出，而現(xiàn)在，GPT-5的智力水平和能力和ChatGPT-3.5已完全沒有可比性。

再看AI基建投資，美國星際之門已經(jīng)要增加到5000億美元。OpenAI準(zhǔn)備在美股上市，市值大概接近1萬億美元，它發(fā)布ChatGPT才3年時間，這已經(jīng)是私募市場最高估值的創(chuàng)業(yè)公司了。接下來，它還要融資600億美元。

再看Agent的演進，美國現(xiàn)在是SaaS的AI化，80%風(fēng)險投資的錢都投在了AI賽道。過去六個季度，AI領(lǐng)域風(fēng)險投資超過2000多億美元。中國的千問、DeepSeek、智譜、階躍星辰、豆包，也都在發(fā)全新的代際模型，中美的模型代際差距已經(jīng)從幾年縮短到只有幾個月。

很明顯，在人工智能領(lǐng)域，“中美兩極”共同引領(lǐng)全球創(chuàng)新，中國智能體的創(chuàng)業(yè)勢頭非常強勁。所以這真的是一個大時代，非常dynamic（充滿活力）。我的焦慮更像一種情緒，能在這樣一個大時代來臨時，和聯(lián)想創(chuàng)投、聯(lián)想集團一起參與其中，甚至影響整個進程，還是令人非常興奮的。

攝影：李艷艷

教育方面，我覺得我的孩子一定要學(xué)好數(shù)學(xué)，因為數(shù)學(xué)是設(shè)計這一代人工智能的基礎(chǔ)。

上一代人工智能還基于生物智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一代更偏向數(shù)學(xué)算法，比如Transformer?，F(xiàn)在的大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)底層，就是一個Transformer算子。人類所有的語言、文本和圖像，都通過這個算子算法去算，然后逼近一個概率最優(yōu)解。

我跟團隊也講，這一次人工智能的推進者不是“白胡子教授”，全是年輕人。比如Mistral AI的創(chuàng)始人是1993年的，他就是個數(shù)學(xué)家。為什么Mistral AI團隊在法國？因為法國是歐洲數(shù)學(xué)最好的地方。Meta的Llama團隊，也全是數(shù)學(xué)專業(yè)畢業(yè)的。

《中國企業(yè)家》：當(dāng)你的孩子去接觸AI時，你會允許他們用什么？

宋春雨：他們這代人非常會用工具，所以我的態(tài)度很開放。以前那種“填鴨式”教育，一開始就把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全給列上、嵌入，然后灌參數(shù)，就是死記硬背。但真正的人腦是一個deep research型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要通過強化學(xué)習(xí)、不斷刺激。

強化學(xué)習(xí)是一種自主學(xué)習(xí)的能力。GPT從o1到o3，完全是自己學(xué)習(xí)的，設(shè)計好獎勵機制，逐漸它自己就能融會貫通。

Agent的進化要求我們必須持續(xù)學(xué)習(xí)。尤其在創(chuàng)投領(lǐng)域，比如“強化學(xué)習(xí)”這個后訓(xùn)練范式出來后，預(yù)訓(xùn)練基本上就到頭了。因為人類所有知識已經(jīng)學(xué)完，接下來就要靠后訓(xùn)練。

《中國企業(yè)家》：最近有一篇論文談到，智能體能記住很遙遠的事情，可以吸收很多以前的知識，但可能對最近或當(dāng)下并不知情。而當(dāng)我們關(guān)掉這個智能體，一切又歸零了。

宋春雨：這個也會有解決方案。聯(lián)想現(xiàn)在做的Hybrid AI（混合式人工智能），相當(dāng)于把記憶體、記憶帶給智能體。我們在本地會有一個小模型、端側(cè)模型，主要用來構(gòu)建你個人的Context Information（上下文信息），這樣它就更懂你，會跟云端的智能體、大模型互動。它知道你每天的工作內(nèi)容，可以自動推送給你所需信息，這就是更加高效和準(zhǔn)確帶來的價值。