当Agent还没有达到卷成本时。

文｜中国企业家记者 闫俊文

编辑｜张晓迪

图片来源｜中企图库

4月18日～由《中国企业家》杂志承办的2025(第十七届)商业木兰年会于19日在北京举行。“开幕式对话”阶段， 作为主理，数坤科技创始人，CEO马春娥， 以“大模型迭代”为重点，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍进行了采访和对话。

精彩的观点如下：

无论是美国的OpenAIAI，如果把整个AGI看作是珠峰，、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包含字节跳动，甚至有一半没有爬到。

技术高速迭代，你停下来花钱投流，做用户数量，这是无效的。

3.当新的生产力到来时，谁先掌握新的生产力，行业内数千亿甚至数万亿的产值可能会重新分配并再次流动。

通用Agent，在中国只有两个半大厂的机会。

5.企业家经常犯的一个误解就是线性外推。创业公司一开始做的很简单。 AI事件，大多数情况下，轮不到初创企业来做，传统产业已积累了巨大的数据优势。

大模型就像一个基础设施，但是道路开放了，每一个地方能否发展起来，还是要看那个地方的人。

7.在接下来的1~2年里，Agent端的记忆推理和工具的使用取得了很大的突破，但远没有达到人们停下来卷成本和差异化的程度。

下面是对话记录，有删减：

头部公司共识：将军赶路不追兔子

马春娥：大型模型技术正在加速向千行百业渗透，公司在推进大型模型商业化时最需要突破的关键瓶颈是什么？

无论是美国的OpenAIAI，黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，、Anthropic，我们投的MiniMax，包括字节跳动，中国的DeepSeek，甚至有一半都没有爬上去。俗话说：“将军赶路不追小兔子”，技术正在快速驶向未来的火车。现在，让每个人都跳下火车，抓紧时间进行商业化。至少我们没有这样的压力和期待投资大型公司。

春节期间，理想汽车创始人李想给我发了一张图片，过去人类应用程序达到了1亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但是我认为DeepSeek这支球队的优秀之处在于没有停下来。那时，大家都在用，抱怨怎么总是停机，服务不好。这是一笔巨大的财富，但DeepSeek并没有停下来，说我去布置服务器，为数亿用户提供良好的服务，他们不断攀登AGI的高峰。

明明创投合伙人黄明明

随着技术的快速迭代，你停下来花钱做用户数量是无效的。今天，中国所有最好的头部公司都在谈论春节后的事情。每个人都达成了共识。将军在路上不追兔子。每个人都应该攀登人类文明的高峰。

王磊：当我们做一个垂直跑道时，我们坚持的一个方法论是数据、模型和决策，尤其是从业务决策的角度来看数据和模型是如何结合的，然后我们可以发挥一些我们过去想做但做不到的情况和工作，这些情况和工作可能在我们有了模型之后实现。

让我们谈谈三个阶段，在模型的早期阶段，我们应该发挥升级的作用，在中期阶段，我们应该发挥泛化到行业赋能的作用。从长远来看，我们希望它能发挥行业创新的作用。

马杰：首先，我们喜欢和什么样的人合作？我们不看它是否有数据，这一幕是否能立即AI化，甚至不看它是否有预算，首先，我们看到的是创始人、董事长是否有决心要改变AI。

AI本身是一个非常好的生产力，但它只是一个生产力。所有的价值都来自于领域。领域的价值从何而来？价值的流动是:当新的生产力到来时，谁先掌握新的生产力，行业内数千亿甚至数万亿的产值可能会重新分配和流动。

新的生产力解决了过去许多未解决的问题，创造了巨大的新价值。新的价值取决于谁有信心和决心抓住它。

陈妍：首先，在腾讯，并不是每个部门都在做大型R&D，我们也有一些长期运营的业务。我们估计要思考一件事。在我们长期深入培育的R&D过程和产品用户体验的整个过程中，哪些部分的工作可以与大模型相结合，提高效率和创新？这种思维应该伴随我们工作的每一个环节。

其次，我认为大模型的创新一定不是无中生有的。如果我们在这个领域积累得越深，我们就越有可能在这个领域拥抱大模型。

企业家不要做线性外推。

马春娥：现在要想创业，有什么建议，目前AI发展面临哪些挑战和难题？

黄明明：首先，DeepSeek是中国过去30年硬件、软件和人工智能技术不断积累的必然结果。你看到的只是冰山上的一个角落。未来5年和10年将有更多的DeepSeek 时时刻刻涌现。

其次，有一种说法是，中国的AI企业家缺乏计算率，或者缺乏世界顶级AI人才，缺乏资金，资金水平与海外顶级大型公司相差1。～ 两个数量级，但我认为并不缺乏，DeepSeek得到了美国主流技术产业的肯定。

有一个核心点叫做敢为人先。在过去的30年里，我们积累的基础是成为别人的供应商，帮助别人工作。今天，当底层硬件、软件和人工智能技术相结合时，我们会在许多领域产生一些原始的创新。今天的企业家不应该简单地复制美国的方式。

企业家经常犯的一个误解就是线性外推。创业公司今天刚刚起步，做的很简单。 AI的事，就是传统产业， AI，在大多数情况下，轮不到初创企业来做，传统产业已积累了巨大的数据优势。

企业家应该避免主要模型制造商和大型制造商的主要跑道。我认为一般的Agent肯定会到来，在1～不到两年，我们今天在这里的每个人都会有一个自己通用的AI助手。，它帮助你处理通常的文档和电话，预订机票和酒店，但对不起，我认为中国只有两家半大工厂的机会，因为这是一个通用的Agent。

王磊：首先，多模态模型过于注重机器本身端到端的生成。我们在制作图片、文字和声音时，需要将客户的想象力与机器的创造力结合起来。

王磊，中科闻歌董事长

其次，在混合模式的语义理解方面，如何在一个语义框架中理解和认知图片、文字、声音、视频或更广泛的模式，目前还是有点不太关注的。ChatGPT-4o还做了一些识别文本和照片的动作，但在更丰富的语义内容中识别一些逻辑关系或相关关系，甚至一些推理和不同模式的信号输入后，怎样做出统一的理解和决定？

未来，多模态必须朝着泛模态的方向发展。除了关注生成，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破非常关键和重要。

马杰：无论公司是大是小，在AI的巨大浪潮中都有很大的机会。比如有些行业比较传统，可能规模比较大，但是数据积累的信息化和智能化还没有做好。你能做到这一点吗？其实我觉得还可以，核心是要有决心。

有人说AI可能会带走年轻人的工作机会，尤其是这些比较年轻的入门级设计师和程序员，但是我看到的机会比较多。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间成为一个行业的高级销售人员，有些行业人才不足。然而，在模型的帮助下，这个问题可以通过一个聪明的新人来解决。

陈妍：首先，数据和信息是大模型人每天都要思考的事情。无论是更深层次的垂直数据还是通用数据，我们都希望这是一个合规且良好的数据。大型模型就是这样，你喂垃圾，它也会吐垃圾。

陈妍妍，腾讯设计杰出专家。

另外一点，在实际应用上，其实大家现在使用的大模型还是裸模，使用实际工作还需要很多应用的转换。

Agent还没有达到卷成本的程度。

马春娥：在接下来的一到三年里，你看到了哪些行业趋势，对创业者有什么建议？

黄明明：现在是先训练语言模型，再训练VLM(视频语言模型)。未来，语言模型和VLM必须融合在一起，然后进行训练。让我再举一个更有趣的例子。模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解是一样的，甚至是齐头并进的。

怎样认识物理世界，对于Agent端记忆推理和工具的使用，在未来1～两年来取得了巨大的突破，远未达到大家停下来卷成本、卷差异化的程度。

王磊：当AI走向行业时，首先要有一个正确的想法来认识它，AI这项技术现在在哪里，它的优点和缺点是什么？尤其是DeepSeek出来之后，大家的认知越来越正确客观，这就需要大家以开放的心态去拥抱。这个过程需要从点上升级到面上的赋能，最后是行业级的创新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3。～五年来，我们一定能看到一个场景和情况。

马杰：未来每个人都会使用AI，甚至在你的公司。你只是做决定。你应该招聘一些程序员和一些AI培训工程师。未来AI就是这样，无处不在，非常普遍。

马杰，万物联合创始人。

AI的价格从前年每百万美元的几十美元到现在，中国的平均价格已经是每百万美元的1元人民币。这个价格的快速下降和特点的快速提升已经接近或者达到了这项技术的包容点。

陈妍：大模型就像一个基础设施，但是道路是开放的。每个地方能否发展，还是要看那个地方的人。所以对于普通人来说，每个生活在这个时代的人，都要拥抱大模型，多体验，继续在自己的行业深耕，有一天我们的灵感和创新才能在生成中产生。

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本文来自微信微信官方账号“中国企业家杂志”（ID：iceo-com-cn），作者：闫俊文，36氪经授权发布。

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