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最近關(guān)于“AI泡沫”的討論很多，但我的觀點(diǎn)很明確：技術(shù)一旦轉(zhuǎn)化為真實(shí)的價(jià)值，就不是泡沫，而是動(dòng)力。在零一萬(wàn)物，AI已承擔(dān)超過(guò)80%的代碼工作——這不是概念驗(yàn)證，而是生產(chǎn)力層面的根本躍遷。

當(dāng)前真正的分水嶺在于，大模型正在從表層應(yīng)用下沉到各行各業(yè)的核心場(chǎng)景。我常對(duì)企業(yè)家伙伴們強(qiáng)調(diào)：AI轉(zhuǎn)型不是簡(jiǎn)單地采購(gòu)工具，而必須成為由頂層戰(zhàn)略出發(fā)、深入業(yè)務(wù)一線的“一把手工程”。

在2025這個(gè)AI商業(yè)化的關(guān)鍵淘汰年，零一萬(wàn)物主動(dòng)避開(kāi)價(jià)格內(nèi)卷，選擇深入礦業(yè)、農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的真實(shí)場(chǎng)景，用智能體挖掘長(zhǎng)期被忽視的“真金白銀”。

不必對(duì)AI悲觀，更無(wú)需視其為敵人。在這個(gè)指數(shù)級(jí)變化的時(shí)代，唯有主動(dòng)擁抱AI、重構(gòu)邏輯，才能穿透一時(shí)爭(zhēng)議，贏得扎實(shí)的未來(lái)。

大多數(shù)人過(guò)于悲觀

我們是否身處人工智能泡沫之中？這個(gè)話題在全球已引發(fā)了持續(xù)熱議。李開(kāi)復(fù)曾在蘋果、微軟、谷歌等科技巨頭任高管，2009年，他創(chuàng)立創(chuàng)新工場(chǎng)，推動(dòng)十余家AI獨(dú)角獸成長(zhǎng)。2023年，他又親自下場(chǎng)，創(chuàng)立大模型公司“零一萬(wàn)物”。

圍繞AI泡沫、中美AI競(jìng)爭(zhēng)與產(chǎn)業(yè)落地，《中國(guó)新聞周刊》專訪了李開(kāi)復(fù)。

李開(kāi)復(fù) 圖/受訪者提供

“多數(shù)人對(duì)AI仍然過(guò)于悲觀”

《中國(guó)新聞周刊》：最近全球都在談?wù)揂I的投資泡沫，有觀點(diǎn)將當(dāng)前AI投資熱潮類比于20世紀(jì)末的互聯(lián)網(wǎng)泡沫。你怎么看待AI泡沫論？大家在擔(dān)心什么？

李開(kāi)復(fù)：歷史上，每一個(gè)改變世界的技術(shù)都會(huì)經(jīng)過(guò)所謂“泡沫期”。但泡沫分兩種：一種是技術(shù)當(dāng)下還沒(méi)有價(jià)值，在未來(lái)才能體現(xiàn)；另一種是技術(shù)當(dāng)前已經(jīng)產(chǎn)生了價(jià)值，只是部分估值過(guò)高了。AI屬于后者。

今天的AI已經(jīng)創(chuàng)造了巨大價(jià)值，在多個(gè)垂直領(lǐng)域的核心生產(chǎn)場(chǎng)景，都能看到實(shí)際應(yīng)用。比如編程，現(xiàn)在在我們“零一萬(wàn)物”，80％的代碼是AI生成的，只有20％是人寫的。

如果把泡沫定義為企業(yè)估值過(guò)高，那現(xiàn)在確實(shí)是有可能的。比如，仍在巨額虧損的OpenAI，是否真的值5000億美元？這一點(diǎn)可以討論。AI領(lǐng)域的增長(zhǎng)趨勢(shì)也是確定的。還是以O(shè)penAI為例，它的年收入約為120億美元，相比2024年增長(zhǎng)了好幾倍。外界關(guān)注的是，OpenAI一年投入高達(dá)400億美元，但營(yíng)收只有120億美元，這對(duì)財(cái)務(wù)投資人來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)災(zāi)難。但這些投入絕大部分是在投資未來(lái)，無(wú)法在當(dāng)年的收入中完全體現(xiàn)出來(lái)。也有可能未來(lái)OpenAI的營(yíng)收每年保持兩三倍的增長(zhǎng)，很快就能收回投入了，這也是一種可能性，目前沒(méi)辦法給出定論。

《中國(guó)新聞周刊》：當(dāng)前科技巨頭的投入是否太超前？行業(yè)可能過(guò)于樂(lè)觀？

李開(kāi)復(fù)：在AI 1.0時(shí)代，行業(yè)確實(shí)一度過(guò)于樂(lè)觀。但今天，你可以說(shuō)OpenAI或英偉達(dá)的估值太高，卻不能說(shuō)我們對(duì)AI過(guò)于樂(lè)觀了。實(shí)際上，我認(rèn)為大多數(shù)人對(duì)AI仍然過(guò)于悲觀——它已經(jīng)展現(xiàn)出很強(qiáng)的思考能力和任務(wù)完成能力，不只是一個(gè)App應(yīng)用層面的能力。今年有一個(gè)明顯的分水嶺是AI Agent的能力，隨著強(qiáng)推理基座模型能力不斷迭代，它已經(jīng)開(kāi)始穿透企業(yè)核心業(yè)務(wù)流。

“閉源像一個(gè)天才，

開(kāi)源像一群聰明學(xué)生”

《中國(guó)新聞周刊》：目前中美在人工智能的發(fā)展路徑上有哪些核心差異？

李開(kāi)復(fù)：中美AI發(fā)展路徑的差異，首先體現(xiàn)在基座模型技術(shù)上。美國(guó)目前仍然領(lǐng)先，大約領(lǐng)先6個(gè)月。但中國(guó)在開(kāi)源方面走得更快，在工程方面也做得更好。也就是說(shuō)，在純技術(shù)層面美國(guó)領(lǐng)先，但中國(guó)有獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)力。

有人會(huì)問(wèn)：美國(guó)公司肯定會(huì)比中國(guó)公司投更多錢來(lái)做下一代的模型，這會(huì)不會(huì)改變競(jìng)爭(zhēng)局勢(shì)？我個(gè)人認(rèn)為大概率不會(huì)，中國(guó)還是會(huì)緊緊跟上。目前來(lái)看，美國(guó)AI模型想和其他國(guó)家立即拉開(kāi)“技術(shù)時(shí)間差”，有兩種可能：一是美國(guó)公司在模型領(lǐng)域有突破式的發(fā)明，二是美國(guó)用超大算力，訓(xùn)練出別人無(wú)法復(fù)現(xiàn)的模型，但目前看來(lái)這兩者發(fā)生的概率都很低。

第二個(gè)主要差異體現(xiàn)在開(kāi)源與閉源的選擇上。美國(guó)模型選擇的路徑，是以O(shè)penAI、Anthropic等為代表，走閉源路線，試圖通過(guò)率先研發(fā)出通用人工智能，贏家通吃。中國(guó)企業(yè)則更傾向于開(kāi)源，目前全球前十的開(kāi)源模型中，有九個(gè)來(lái)自中國(guó)，中國(guó)大模型在開(kāi)源方面開(kāi)始領(lǐng)跑世界，這是我們的優(yōu)勢(shì)。

閉源就像一個(gè)天才，關(guān)起門來(lái)沖刺諾貝爾獎(jiǎng)。開(kāi)源則像一群聰明學(xué)生，組成學(xué)習(xí)小組，共享互助、共同成長(zhǎng)。大多數(shù)時(shí)候，閉源模型的能力優(yōu)于開(kāi)源模型。兩年前，這個(gè)“技術(shù)時(shí)間差”很大，現(xiàn)在已縮小到半年左右。

閉源的產(chǎn)品往往最賺錢，但開(kāi)源產(chǎn)品會(huì)被更多人使用，往往也能快速培育出豐富且有競(jìng)爭(zhēng)力的應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)。開(kāi)源的好處是更受信任、成本更低、更容易做私有化部署和微調(diào)。開(kāi)源社區(qū)也更喜歡開(kāi)源模型，這是一股很大的力量。這些都能大大幫助中國(guó)模型打開(kāi)全球市場(chǎng)。

《中國(guó)新聞周刊》：這些差異會(huì)帶來(lái)哪些優(yōu)勢(shì)與短板？比如在應(yīng)用落地和商業(yè)模式上，中美各自的強(qiáng)項(xiàng)與挑戰(zhàn)是什么？

李開(kāi)復(fù)：在應(yīng)用和商業(yè)模式上，美國(guó)軟件、金融等數(shù)字化公司，更容易接納AI，也更愿意付費(fèi)去購(gòu)買企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品。比如美國(guó)大公司愿意付很多的錢，采購(gòu)一個(gè)很棒的AI軟件，軟件公司又會(huì)不計(jì)成本調(diào)用API。這些資金最終會(huì)“輸血”給大模型公司，形成研發(fā)投入的良性循環(huán)。

目前在中國(guó)，這樣的循環(huán)還沒(méi)有轉(zhuǎn)起來(lái)。在我看來(lái)，這可能是推動(dòng)美國(guó)AI發(fā)展的最大因素，反而不在于他們的大模型技術(shù)有多牛，因?yàn)榧夹g(shù)再厲害，別人也能學(xué)會(huì)。

但在消費(fèi)級(jí)應(yīng)用方面，中國(guó)具有很大機(jī)會(huì)，無(wú)論是創(chuàng)業(yè)公司還是大廠。中美科技大廠的一個(gè)顯著區(qū)別是，美國(guó)企業(yè)一旦取得一定成功，就容易“躺平”；中國(guó)大廠會(huì)不斷迭代更新，每年還會(huì)推出全新的產(chǎn)品。中國(guó)每家大廠都有它的核心業(yè)務(wù)，以及集中的市場(chǎng)份額，它們更愿意將AI融入現(xiàn)有業(yè)務(wù)，持續(xù)創(chuàng)新，再加上中國(guó)人口基數(shù)大，大廠肯定會(huì)享受到市場(chǎng)紅利。

中國(guó)的科技大廠很可能會(huì)做出比美國(guó)企業(yè)更好的AI應(yīng)用，這里主要指的還是手機(jī)應(yīng)用，我們可以拭目以待。

有些行業(yè)大家都一窩蜂涌入，反而變成了紅海。圖/視覺(jué)中國(guó)

初創(chuàng)公司機(jī)會(huì)在哪？

《中國(guó)新聞周刊》：此前AI“六小虎”備受關(guān)注，但今年整體感覺(jué)基座大模型競(jìng)爭(zhēng)已逐漸被大廠主導(dǎo)。你如何看待這種洗牌？這是一個(gè)必然的趨勢(shì)嗎？

李開(kāi)復(fù)：這取決于兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：第一，是不是每年都需要投入數(shù)倍增長(zhǎng)的算力，才能做出最好的底層模型？第二，初創(chuàng)公司能否每年都融到比上次多幾倍的資金？

“六小虎”創(chuàng)業(yè)初期，大家對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題都比較樂(lè)觀，也確實(shí)研發(fā)出了不錯(cuò)的模型。但后來(lái)大家逐漸意識(shí)到，雖然企業(yè)掌握資源很重要，但國(guó)內(nèi)的融資環(huán)境不如美國(guó)?！傲』ⅰ崩镫S便哪一家，如果放在美國(guó)，融資額很可能比在國(guó)內(nèi)高出3到5倍，有了更多資金，能做的事情也會(huì)更多。

從全球來(lái)看，Scaling Law（規(guī)模定律）的速度也在放緩。如果初創(chuàng)公司每年都要承擔(dān)比前一年多幾倍的基礎(chǔ)設(shè)施成本，才有可能做出更好的底層模型，加上持續(xù)開(kāi)源，會(huì)面臨非常嚴(yán)峻的商業(yè)化考問(wèn)。相比之下，大廠仍然有實(shí)力投入基礎(chǔ)模型的研發(fā)，它可以把投入成本分擔(dān)到數(shù)十億的用戶身上。

對(duì)初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，目前最大的機(jī)會(huì)肯定在To B（面向企業(yè)）或To C（面向終端客戶）的應(yīng)用層面。從去年開(kāi)始，我們公司就已經(jīng)轉(zhuǎn)型，不再燒錢做最貴、最大的模型，而是轉(zhuǎn)向與業(yè)界一流的基座大模型開(kāi)放合作，同時(shí)訓(xùn)練更快、更便宜的模型，打造能賺錢的應(yīng)用和AI Agent（智能體）。目前我們選擇的路線是與大廠合作的模式，使用它們的底層模型，目前合作最多的是阿里巴巴的通義千問(wèn)和DeepSeek。

而大廠之間的競(jìng)爭(zhēng)誰(shuí)能勝出，判斷的依據(jù)是看誰(shuí)既有決心、有實(shí)力持續(xù)投入資金，同時(shí)又擁有足夠密集的人才。

《中國(guó)新聞周刊》：初創(chuàng)公司的發(fā)展空間到底在哪里？

李開(kāi)復(fù)：我個(gè)人判斷，未來(lái)AI Agent會(huì)顛覆世界。因?yàn)樗涯Ｐ蛷膯?wèn)答形式，變成了一個(gè)能幫你解決問(wèn)題、交付成果的“超級(jí)員工”，這個(gè)價(jià)值是巨大的。而且這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)價(jià)值更大，個(gè)人不一定愿意花大價(jià)錢買一個(gè)虛擬助手，但如果這個(gè)“超級(jí)員工”真能幫公司解決實(shí)際問(wèn)題，企業(yè)會(huì)愿意付費(fèi)。

但中國(guó)企業(yè)級(jí)軟件市場(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)是，傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)AI認(rèn)知不夠，很多企業(yè)可能連“Agent”是什么都不知道，你給它們市面上任何一個(gè)AI Agent，都不會(huì)立即用得好，因?yàn)閮?nèi)部沒(méi)有培訓(xùn)過(guò)。如果不想只是幫企業(yè)做客服、報(bào)銷這些降本的應(yīng)用，還想實(shí)現(xiàn)提效、創(chuàng)造新價(jià)值，是一件有挑戰(zhàn)而且很艱苦的活，因?yàn)楸仨毶钊肜斫饷考夜镜臉I(yè)務(wù)邏輯與指標(biāo)。

另外，我們?cè)L談過(guò)很多企業(yè)用戶，他們有一個(gè)共同訴求：希望私有化部署。他們不愿意把數(shù)據(jù)傳到外部，盡管私有云理論上安全，但仍存在顧慮，也不愿把數(shù)據(jù)交給某一家大的AI公司。

對(duì)大廠來(lái)說(shuō)，這類業(yè)務(wù)太復(fù)雜了，他們有別的更容易賺錢的方式。反而是小型初創(chuàng)公司，可以做得更深。

“大部分單子可能都是賠錢的”

《中國(guó)新聞周刊》：你曾預(yù)測(cè)，2025 年會(huì)是AI商業(yè)化淘汰年?，F(xiàn)在接近年末，現(xiàn)實(shí)情況與當(dāng)初判斷相比，是更樂(lè)觀還是更殘酷？

李開(kāi)復(fù)：我當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)是，如果一家公司拿不出合格的財(cái)報(bào)，可能就融不到資或者上不了市。只有極少數(shù)公司能靠“技術(shù)非常?！弊鳛槿谫Y或上市的理由，大部分初創(chuàng)公司，還是得展現(xiàn)出一個(gè)可持續(xù)的商業(yè)模式。哪怕今天不賺錢，至少要讓人可以看到未來(lái)能賺錢的那一天。能做到這一點(diǎn)的企業(yè)，我覺(jué)得會(huì)走得更持久。

《中國(guó)新聞周刊》：在商業(yè)模式探索上，目前大部分AI公司進(jìn)展如何？

李開(kāi)復(fù)：國(guó)內(nèi)大模型商業(yè)化落地確實(shí)遇到了一些挑戰(zhàn)。To B的項(xiàng)目如果走招標(biāo)模式，大部分單子可能都是賠錢的。因?yàn)榻痤~本身不大，而參與競(jìng)標(biāo)的公司又會(huì)通過(guò)壓價(jià)來(lái)競(jìng)爭(zhēng)。

這和前面講到的美國(guó)市場(chǎng)正好相反：美國(guó)大企業(yè)愿意花很多錢，購(gòu)買一款對(duì)它很有價(jià)值的軟件；中國(guó)很多企業(yè)，會(huì)希望通過(guò)很多企業(yè)競(jìng)標(biāo)來(lái)壓低價(jià)格。壓價(jià)意味著，“血液循環(huán)”沒(méi)有通暢：你只給AI企業(yè)這么一點(diǎn)錢，它會(huì)花三倍的錢賠本做一個(gè)完美的產(chǎn)品嗎？大概率不會(huì)。

第二個(gè)難題是，很多國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)于按訂閱或調(diào)用 API的方式付費(fèi)，還沒(méi)有形成足夠的認(rèn)知和付費(fèi)意愿。而且很多傳統(tǒng)企業(yè)可能都沒(méi)有太多用于購(gòu)買軟件的預(yù)算。國(guó)內(nèi)有時(shí)會(huì)逼著AI企業(yè)把軟件和硬件捆綁銷售，這也壓低了軟件本身的收入和利潤(rùn)空間。

在To C市場(chǎng)，初創(chuàng)公司還是有機(jī)會(huì)的。但要非常小心謹(jǐn)慎，因?yàn)楹苋菀鬃采洗髲S?，F(xiàn)在和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)早期不一樣了，那時(shí)初創(chuàng)公司有流量紅利，如今你在國(guó)內(nèi)推一個(gè)App，獲客成本會(huì)非常高。假如“豆包”不是字節(jié)跳動(dòng)的產(chǎn)品，而是一家創(chuàng)業(yè)公司做的，那在獲取用戶上所花的錢恐怕已經(jīng)是天文數(shù)字了。

“一窩蜂涌入，反而變成了紅?！?/strong>

《中國(guó)新聞周刊》：哪些實(shí)體行業(yè)最適合應(yīng)用AI？有哪些領(lǐng)域看似適合，但實(shí)際落地卻很困難？

李開(kāi)復(fù)：一個(gè)公司如果已經(jīng)完成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，AI落地就會(huì)更容易。如果行業(yè)已經(jīng)有燈塔客戶和成功案例，也會(huì)是個(gè)加分項(xiàng)。如果還有一位明智的“一把手”領(lǐng)導(dǎo)來(lái)全力推動(dòng)AI轉(zhuǎn)型，也很重要。

我們發(fā)現(xiàn)，有些行業(yè)大家都一窩蜂涌入，反而變成了紅海。比如客服領(lǐng)域，雖然AI客服確實(shí)有價(jià)值，但做的人太多了，也不難做，導(dǎo)致現(xiàn)在一個(gè)客服Agent幾乎降到了“白菜價(jià)”。

我們目前進(jìn)入的很多是傳統(tǒng)行業(yè)，在尋找愿意推動(dòng)的“一把手”，比如礦業(yè)、農(nóng)業(yè)，可能這都不是大家通常想象的典型行業(yè)。它們內(nèi)部一般沒(méi)有專門的AI團(tuán)隊(duì)來(lái)和你競(jìng)爭(zhēng)。相比之下，如果你想把一個(gè)AI應(yīng)用賣到銀行，有些大銀行自己就有一萬(wàn)名工程師，他們已經(jīng)形成了自己的固有的工作模式，往往對(duì)變革比較抵觸。而且，有些領(lǐng)域會(huì)保護(hù)核心業(yè)務(wù)，也受很多法律法規(guī)約束，不太能開(kāi)放。

但在一些傳統(tǒng)行業(yè)里，我們比較容易接觸到核心業(yè)務(wù)，他們也更愿意開(kāi)放出來(lái)與外部公司合作。而且一旦創(chuàng)造出實(shí)際價(jià)值，我們很可能成為這個(gè)行業(yè)的標(biāo)桿和標(biāo)準(zhǔn)。

《中國(guó)新聞周刊》：你如何看待AI對(duì)就業(yè)的沖擊？哪些崗位會(huì)最先被替代？哪些崗位受影響較??？

李開(kāi)復(fù)：常規(guī)的白領(lǐng)工作可能會(huì)比藍(lán)領(lǐng)工作更快地被AI取代。最不容易被AI替代的是服務(wù)類工作，因?yàn)槿伺c人之間需要面對(duì)面交流、培養(yǎng)感情、建立信任，這些目前AI還做不到。此外，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI還無(wú)法替代復(fù)雜、創(chuàng)造性的跨學(xué)科工作。

不過(guò)，AI也在創(chuàng)造大量新崗位，比如最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，現(xiàn)在全球可能有幾千萬(wàn)標(biāo)注員，這個(gè)工種在AI興起之前幾乎是不存在的。還有像promp（提示詞）工程師、智能體開(kāi)發(fā)人員等，都是隨著AI出現(xiàn)的新工作。

對(duì)個(gè)人而言，最安全的方式還是擁抱AI，主動(dòng)掌握AI工具，學(xué)習(xí)如何運(yùn)用它，做好人機(jī)協(xié)作，往職業(yè)金字塔的頂端走。不要將AI視為敵人，一定要擁抱并使用它。

發(fā) 于2025.12.15總第1216期《中國(guó)新聞周刊》雜志

雜 志 標(biāo)題 ： 李開(kāi)復(fù)：未來(lái)AI Agent會(huì)顛覆世界

記者：楊智杰（yangzhijie@chinanews.com.cn）

編輯：閔杰

運(yùn)營(yíng)編輯：王琳