出生于1982年的任庚，其职业生涯起步于华为。在华为工作十余年间，先后担任华为泰国分公司副总经理、缅甸分公司总经理等职位，不到30岁即执掌一国业务，积累了丰富的国际化视野，这段海外封疆经历，使其在早期便展现出卓越的综合管理才能。

2015年前后，任庚加入阿里巴巴，成为集团为数不多的80后高管。其先后担任B2B海外事业部总经理、阿里云中国区总裁、阿里云总参谋长等重要职务。

在执掌阿里云中国区业务期间，正值国内云计算市场高速发展，阿里云市场份额长期稳居业内第一，2020年更达到历史高峰的42.1%。

作为管理过千亿营收商业组织和数百亿营收规模研发团队的负责人，任庚被内部员工评价为“能拿结果、打胜仗的一员大将”。阿里云内部人士称，任庚有非常敏锐的商业判断和系统化的体系运作能力，做事特别有逻辑和方法，善于拿到业务结果。

2022年至2023年，他担任阿里云总参谋长，辅佐时任阿里云董事长张勇，负责阿里云的整体经营、产品规划、销售管理、供应链运营等核心业务。2023年底，任庚离开阿里巴巴。

随后，任庚出任中国民营能源巨头新奥集团总裁。当时的新奥正处于数字化转型深水区，急需一位能大刀阔斧推进改革的悍将，任庚的华为海外战功与阿里云商业化战绩被视为最佳人选。据悉任庚到新奥后在能源大模型、数字智能体，具身智能，物联感知，可控聚变等诸多科技领域都做了重点研发和战略布局，力求打造出人工智能等前沿技术在大型集团产业落地的实践样本和正确路径。

有行业观点认为，具身智能作为人工智能与物理世界交互的下一代技术，正处于从实验室走向产业化的关键爆发前夜。任庚兼具科技巨头的大规模商业化操盘经验与大型实业集团的数字化转型实战积累，此番入局，或将以其深刻的产业认知和强悍的执行力，在具身智能领域探索出一条技术落地的可行路径。

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据悉，郎咸朋于2018年加入理想汽车，是该公司自动驾驶部门的“一号员工”，历任高级副总裁、自动驾驶总裁，堪称理想智驾自研体系的奠基者。彼时，理想在自动驾驶领域的起步明显晚于特斯拉以及蔚来、小鹏等国内造车新势力，智驾体验一度处于行业中游。

在自研追赶的关键阶段，郎咸朋曾公开表示“不可能用华为的方式打败华为”，主张走差异化的技术路线。据公开报道，在他的带领下，团队用不到90天便完成了自研高速NOA项目“卫城”的量产交付，并在2024年率先实现“端到端+VLM”双系统架构的全量推送，使理想智驾体验成功跻身行业第一梯队。从行业追赶者到第一梯队的灵魂人物，郎咸朋主导了理想智驾的整个蜕变过程。

据悉，郎咸朋离职后将与某行业领军人物联手，共同投身具身智能的创业大潮。

具身智能被视为人工智能的下一个前沿，融合了机器人、感知、决策等多项技术。2025年我国具身智能领域融资总额已达735.43亿元，投资事件超740起，进入2026年，这一赛道热度持续攀升，迎来从"表演者"到"参与者"的转型时刻。

郎咸朋凭借其在智能驾驶领域积累的技术视野、量产经验和管理能力，叠加赛道爆发期的资本热度与产业机遇，有望成为具身智能赛道的重要参与者。据悉，春节期间，已有多家知名投资机构迅速向其抛出投资意向书（TS），这一新兴赛道或将迎来一位重磅玩家。

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本届公益节参会阵容强大。活动吸引1000余位来自公益界、商界、学术界及媒体领域的代表共同参与，其中150位重要嘉宾演讲，300家媒体进行传播，线上线下影响超过1000万人次。

第十五届公益节在北京开幕，千余名公益界、商界领袖齐聚，共启“15年，共益新篇章”

公益节创立于2011年，是首个由大众媒体共同发起设立的公益主题节日，经过十五年的发展，现已成为公益慈善领域年度盛会。特别的是，活动吉祥物“益小爱”亮相本届公益节现场，立刻吸引了所有人的目光，大家纷纷合影留念。

十五周年，薪火相传

十五载砥砺前行，十五载初心如磐。十五年间，公益节始终推动创新公益模式生根发芽，倡导责任理念融入商业血脉，更助力ESG从先锋理念转化为广泛的企业行动准则。每一届盛会，都是对过往足迹的深情回望，更是对未来路径的清晰展望——公益的火种，在年复一年的传承中愈发明亮，生生不息。

北京高途公益基金会陈向东等众多企业代表分享公益实践，探讨商业向善的路径与价值

全球化智库(CCG)理事长、国务院原参事王辉耀，中国滋根乡村教育与发展促进会会长罗义贤，北京中康联公益基金会荣誉理事长、中华志愿者协会理事、乡村振兴委员会主任李素丽，北京高途公益基金会发起人、高途教育科技集团创始人、董事长兼CEO陈向东，北京天使妈妈慈善基金会理事长邱莉莉，西安市乡村发展公益慈善基金会副秘书长傅敏， 双胞胎集团副总裁聂小洪，今世缘酒业证券部副经理、扶贫济困基金会理事徐青，空气产品公司中国区副总裁李曙胜，九丰能源创始人之一、九丰能源董事蔡丽红，贝达药业资深副总裁兼首席运营官万江，福寿园国际集团首席品牌官邬亦波，深圳市共进电子股份有限公司副总经理、深圳市同维爱心公益基金会理事长龙晓晶，安安集团首席财务官李华，李锦记酱料中国区企业事务总监赖洁珊，施维雅中国企业社会责任项目负责人付铄然，国际救助儿童会（英国）北京代表处儿童保护项目总监徐晓岚，海普诺凯格桑花项目发起人蒋伟，花王（中国）企业传播可持续发展主管李佳程，北京德和衡律师事务所高级合伙人王海军，广东寰行盛世移民留学咨询有限公司CMO李飞，佳格投资(中国)有限公司总经办资深主任袁静，阿拉福兹市场营销及产品创新总监杨洁等嘉宾出席本届公益节暨ESG年会，并围绕可持续公益、教育公益、乡村振兴、跨界公益、金融向善、健康中国等热门议题进行深入探讨，现场暖流涌动，掌声不断。

此外，包括中华思源工程基金会-“思源守护计划”、中国志愿服务基金会-点亮行动公益计划、三雄极光-“光爱梦想”公益行动—用健康之光点亮乡村未来、云南大益爱心基金会-大益乡村振兴行动、克丽缇娜集团-燃灯阅读、空气产品公司-安全健康饮水行动等100余个公益项目亮相第十五届公益节，展示公益成果，传递新时代背景下公益的澎湃生机与活力。

从心出发，益路同行

十五年来，公益节以公益为纽带，汇聚每一份善意；用ESG为蓝图，丈量责任的足迹。本届盛会不仅是对初心的回望，更是与各界力量又一次温暖同行，共同奔赴一个更加可持续、共繁荣的美好未来。

历经十五年，公益节已成为公益界温暖而坚定的年度奔赴

大会现场，北京地球村环境文化中心创办人、北京乐和社会工作服务中心主任、乐和生态文教院院长廖晓义，深圳市爱阅公益基金会秘书长袁泉，冠盛股份董事会秘书丁蓓蓓，广州万孚健康科技有限公司总经理、金秀儿品牌创始人彭运平，蓝凌软件副总裁张建光，北京大成律师事务所高级合伙人徐文萍，鲁南制药集团股份有限公司益生菌事业部负责人刘瑞珍，诺特兰德公益负责人方玲玲，扬子江药业集团ESG运营负责人崔泽林，津药达仁堂集团品牌与市场中心副总监赵琳珊，广东省钟南山医学基金会党支部书记杨思乐等嘉宾针对“跨界共益，共塑向善未来”“探索可持续发展新范式”“公益+美育，照亮孩子未来”“数字时代的公益创新”“以新质生产力推动可持续发展”等话题发表重磅观点，彰显出新时代机构与企业的责任与担当。嘉宾们一致表示，希望与社会各界力量一道，在回顾中汲取智慧，在传承中激发创新，让公益的薪火越燃越高。

向上向善，共创美好

本届公益节特别设置“15周年致敬盛典”，以敬意丈量责任的高度。这些荣誉，属于所有向上向善、推动社会向前的力量。未来我们将继续同行，以行动共筑一个更可持续、更美好的明天。

北京陈伟鸿公益基金会发起人陈伟鸿，北京青爱教育基金会理事长张银俊，北京市红丹丹视障文化服务中心创始人、无障碍作品专家、无障碍制作专家张新莉，广州市伟博儿童福利基金会发起人杜源申，北京和睦家医疗救助基金会发起人、副理事长李碧菁，大益集团董事长、总裁张亚峰，克丽缇娜集团公益事业部理事长苏钰珊，地利集团行政总裁戴彬，诺特兰德创始人李松，巴彦淖尔市圣牧高科生态草业有限公司总裁刘文光等获颁年度公益人物奖。

公益节15周年致敬盛典现场，年度获奖者上台接受荣誉，全场掌声致敬

中华环保联合会、中华思源工程基金会、北京春晖博爱公益基金会、北京吴建民公益基金会、深圳市关爱行动公益基金会、花王（中国）投资有限公司、无锡市妇女联合会、扬州市妇女联合会、南京江北新区妇女联合会、上海至尊园集团、星云文化教育公益基金会等获颁年度公益集体奖。

中国出生缺陷干预救助基金会、北京青爱教育基金会、中国滋根乡村教育与发展促进会、野生救援（美国）北京代表处、北京大爱清尘公益基金会、深圳市同维爱心公益基金会、富士康科技集团、德力西电气、联通支付有限公司、DHL快递中国区、李锦记、合众人寿、淮海控股集团、智联招聘等获颁15年公益特别致敬大奖。

上汽通用五菱汽车股份有限公司、空气产品公司、施维雅中国、好丽友、奥林巴斯、霸王茶姬、平安国际融资租赁有限公司、柯尼卡美能达、贝达、足力健、理光（中国）投资有限公司、蓝月亮、全友家居、理肤泉、中宏保险、日丰企业集团有限公司、欧菲斯集团股份有限公司、澳美制药厂有限公司、鸿星尔克、信永中和、德赛西威、贝达药业、雅兰实业（深圳）有限公司、固特异Goodyear、东箭科技、新瑞鹏宠物医疗集团、北京朗迪制药有限公司、北京斯普瑞斯奥莱、猿辅导、壹米滴答快运、北京一方、KOI（可宜）、北京方圣时尚科技集团、丝域养发等获颁年度责任品牌奖。

3M中国、斯伦贝谢中国公司、安安集团、MR中国、德高中国、福迪威（Fortive）、科大讯飞、恒隆地产、伟创力制造（珠海）有限公司、博汇纸业、莫干山家居、康吉森股份、恺英网络股份有限公司、爱旭股份、冠盛股份、联盛新能源集团、儒拉玛特智能、大冶特殊钢有限公司、Cytiva思拓凡等获颁年度ESG典范企业奖。

会后，多位重磅嘉宾接受媒体采访，进一步传递公益理念与实践思考

双胞胎集团、贝克曼库尔特、当纳利中国、佳格投资(中国)有限公司、华龙航空、长城人寿、福建白大师茶业有限公司、日丰卫浴、招联获颁企业社会责任行业典范奖。

郎朗艺术基金会、国网信息通信股份有限公司、深圳市同维爱心公益基金会、恺英网络股份有限公司、宝付支付、点猫科技、九丰能源、南京艺宁电器安装服务有限公司、比比赞、天使童声合唱团等获颁年度教育公益贡献奖。

中华思源工程基金会-“思源守护计划”、北京缘梦公益基金会-寻人工作站、江苏省妇女儿童福利基金会-我助妇儿康·莫愁心理关爱工程、中国红十字基金会嫣然天使基金-光照进来的地方、中国文物保护基金会花呗文物守护专项基金-花呗文物守护计划- 文物皮肤项目、浙江省妇女儿童基金会-家庭守护计划、江苏省妇女儿童福利基金会x滴滴出行-“医路畅行”暖心项目、招商蛇口-“安心家园（爱心走）”公益项目、盖璞中国-Gap Love–手牵手，心连心、广发银行信用卡中心-广发希望慈善基金“好好生活·一起精彩”系列公益项目、大参林医药集团-大参林小小中药师公益活动等获颁年度公益项目奖。

中国乡村发展基金会-中国五矿携手乡基会:“富民车间”探索乡村振兴协同新路径、壹基金-味美乡村图书馆、当纳利中国-"当益行·Just Clean Up"年度环保公益活动、海普诺凯1897-澳优基金会海普诺凯格桑花公益行、南光置业-“微芒计划”暨临夏、禄劝师生代表华东帮扶研学行、北汽新能源-北汽极狐“极境守护者联盟”公益行动、国泰基金-红蜡烛公益项目、柯尼卡美能达-导盲犬关爱项目、中国红十字基金会阿斯利康乡村振兴公益基金等获颁年度公益案例奖。

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大会前身为始于2020年的“IQF国际品质节”，于2025年正式升级更名为“中国消费创新大会暨国际品质节”。大会致力于搭建高规格行业交流平台，汇聚消费领域头部品牌，共同探讨消费创新路径，挖掘新模式、新技术与新产品，为中国消费市场的升级与变革注入动力。

2025中国消费创新大会开幕，数百位消费领军者齐聚，共探“创新引领消费新时代”

本届消费大会影响力显著，吸引了超过200家头部消费品牌参与，120余位重要嘉宾分享前瞻观点，并获得超过200家媒体的广泛关注，相关主流媒体报道累计达2000余篇，在国内外产生重要影响。

头部消费领袖汇聚，共话美好新时代

在技术革新、收入提升与观念转变的共同驱动下，中国消费市场正经历一场深刻而全面的升级。1月21日，来自商界、政界、学界、传媒等各领域的卓越代表出席消费大会，热议消费升级新路径，助力我国经济迈向高质量发展、构建新发展格局的美好未来。

贾康、李国平等众多专家出席大会，分享前瞻研究成果与趋势判断

第十一届、十二届全国政协委员、第十三届全国政协参政议政人才库特聘专家、财政部财政科学研究所原所长、华夏新供给经济学研究院创始院长、中国财政科学研究院研究员、博导贾康，北京大学首都发展研究院院长、北京大学政府管理学院教授、北京大学中国城市管理研究中心主任李国平，南开大学终身英才教授、金融发展研究院创始院长田利辉，汇美集团副总裁曲晶，鲁南制药集团股份有限公司益生菌事业部负责人刘瑞珍，旭日蛋品业务经理余健鹏，山东创时代生物工程有限公司董事长张银生，蔡林记总经理助理吕朝，百瑞源枸杞北京分公司负责人霍娜娜，苏河汇集团创始人、上海孵化器行业协会副会长罗钥，GeneIII仅三生物创始人兼董事长、麦角硫因之王丁威，柳州百圣食品董事长、掌小鸭品牌创始人李金蕾，数央网总裁梁建民等嘉宾聚焦科技创新、数智化转型、生物科技、绿色消费、餐饮服务、智慧零售等热门议题，并对高品质消费未来充满信心。

穿越周期，消费产业韧性增长

在外部环境波动与结构转型的双重挑战下，消费市场凭借持续升级的需求、数字化转型的深化以及新业态的不断涌现，始终保持着增长动力。消费企业推动产业在波动中实现结构优化与长期价值增长，彰显出持久而稳健的发展活力。 

中国消费创新大会现场，众多代表分享品牌创新实践

在消费大会暨品质节现场，中国消费经济学会副理事长、北京工商大学商业经济研究所所长、教授洪涛，亚洲金融协会创始秘书长、中国银行业协会原专职副会长杨再平，法迪奥不锈钢全屋定制执行董事兼营销总经理沈铮文，内蒙古沙漠驼妈妈实业有限公司副总经理刘美玲，浙江耕盛堂生态农业有限公司董事长伊奎鑫，山东创时代生物工程有限公司董事长张银生等围绕“穿越周期，韧性增长”“场景化创新与用户价值深耕”“筑梦蓝海，创享未来——引领银发经济新生态”“让老字号美食走向世界”“场景化消费：从单品到生活方式的生态构建”等话题展开深度交流和探讨。

创新大奖揭晓，致敬消费引领者

本届消费大会暨品质节特别设置消费创新奖评选活动，作为消费领域的重要奖项，活动旨在向消费创新引领者致敬，以典范力量引领中国经济高质量发展。

达美乐比萨(中国)首席市场官王毓璟，大金（中国）投资有限公司副总经理潘留仙，上海蜂花日用品有限公司董事长顾锦文，浙江耕盛堂生态农业有限公司董事长伊奎鑫，雪川农业集团总裁王楠，达因药业集团总裁杨杰，索菲亚家居股份有限公司设计中心总经理黄小棵，芦花盐业党委书记、董事长魏立营，芦花盐业总经理王勇，南浦拌饭创始人林小彬，湖南加贝高生物科技有限公司总经理邹奎，五星钻豹董事长王陆华，蔡林记集团副总裁、武汉蔡林记电子商务有限公司总经理陈佳，GeneIII仅三生物创始人兼董事长、麦角硫因之王丁威，西昊董事长罗慧平，植物妈妈品牌创始人胡伟，仙之宝董事长兼总经理魏艳超等获颁年度行业领军人物。

柳州百圣食品董事长、掌小鸭品牌创始人李金蕾，康师傅饮品研发总监李国华等获颁年度消费创新先锋人物。

2025消费创新奖揭晓，致敬引领行业变革的年度典范

江苏吉得利食品有限公司CEO卢明坤、喜识董事长张太学等获颁年度新消费影响力人物。

Yeelight易来CEO姜兆宁、山东创时代生物工程有限公司董事长张银生等获颁消费产业年度变革领袖。

鸿壮农牧总经理李杰、牧鲸集团董事长缪安勤等获颁年度数字化消费引领者。

达美乐比萨（中国）、小牛电动、上海蜂花日用品有限公司、牧高笛、雪川农业集团、达因药业、索菲亚家居股份有限公司、法迪奥不锈钢全屋定制、佳农水果、芦花盐业、百瑞源枸杞、卡露伽、西昊、莱特维健、江苏吉得利食品有限公司、万师傅、浙江耕盛堂生态农业有限公司、TASOW探所、厦门瑞尔特卫浴科技股份有限公司、咖乐美、Yeelight易来、维果清、湖南加贝高生物科技有限公司、蔡林记、摩恩、京华茶业、六人游定制旅行等获颁年度行业领军品牌。

佳农水果-佳农黑钻菠萝、达因药业-伊可新®维生素AD滴剂（胶囊型）、达因药业-伊可新®DHA藻油+ARA凝胶糖果、鲁南制药集团股份有限公司-启达力伴侣、五星钻豹-五星钻豹机甲豹高速电摩、赖茅酒公司-赖茅·传承蓝、国联水产集团-小霸龙风味烤鱼、大王椰-进口饰面超平板、好面缘-麦芯拉面专业粉、染博士-柔雅染发霜、LOVEKINS沐歆-益生菌卫生巾系列、浅茶家-乳酪芝士条蛋糕、怡亚通酒业-大唐首要·30（酱香型白酒）等获颁年度杰出产品口碑奖。

盐津铺子-大魔王麻酱素毛肚、维果清-羽衣甘蓝复合果蔬汁、朗仕宠物食品、怡亚通酒业-大唐秘造·金顶（酱香型白酒）、新宝堂-新会陈皮、药九九首营电子资料交换平台等获颁年度杰出市场表现奖。

多位获奖企业家接受媒体专访，分享品牌故事与行业观察

康师傅冻冻茶、盐津铺子-31°鲜虎皮鱼豆腐（周黑鸭经典风味）、味全-爆珠酸奶、牧高笛MobiGarden-冷山风翼、索菲亚家居股份有限公司-L·无界Pro系列、怡亚通酒业-鹏城客·实干、咖博士-Master系列全自动咖啡机、法迪奥-不锈钢橱柜【铂爵】系列、轻空-树莓云雾茶饮料、咖乐美-Model Y 商用全自动咖啡机、莱特维健“巢龄轻”、湖北流浪舱文旅产业有限公司-万物盒子等获颁年度杰出产品创新奖。

康师傅饮品9.0电解碱性水、酃酃酒·十六度、摩恩莱丽微气泡下拉式厨房龙头等获颁年度杰出技术突破奖。

瑞尔特AI健康马桶IX9获颁年度AI消费应用突破奖。

生活在左-林栖马面裙、开平市旭日蛋品有限公司-非遗禾草灰咸鸭蛋制作技艺、新宝堂-陈皮水、芦花盐业-芦花牌食用海盐系列、蔡林记-冲泡热干面三口味等获颁年度文化传承创新产品奖。

国联水产集团、赖茅酒公司、怡亚通酒业、大王椰、苏河汇、好面缘、新瑞鹏宠物医疗集团等获颁年度卓越影响力品牌奖。

大金(中国)投资有限公司、益禾堂、朗仕宠物食品、山东创时代生物工程有限公司、植物妈妈、昱台酒、湖北流浪舱文旅产业有限公司等获颁年度新消费影响力品牌。

贵州荷酱台、内蒙古沙漠驼妈妈实业有限公司、LOVEKINS沐歆、浅茶家、好面缘等获颁年度品质典范奖。

康师傅饮品、鸿壮农牧、追觅科技、南浦拌饭、酃酃酒、仙之宝、High&GoGo、莱特维健、好面缘、武汉慧达信息科技有限公司、京华飘雪、轻空、咖博士、染博士、开平市旭日蛋品有限公司、趣致集团等获颁消费大会暨品质节单项类奖项。

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作为科技创新与新质生产力领域前瞻性的年度盛会之一，STIF国际科创节系统展示有影响力的科技创新成果，敏锐洞察全球科技发展趋势与前沿技术应用生态，为推动科技自立自强、建设世界科技强国提供有力的思想支撑与生态赋能。

STIF第六届国际科创节在北京开幕，科技界精英共聚一堂，共探“数字驱动 智造未来”

本届科创节吸引超过200家来自全球范围的科技领军企业、高成长性新质生产力品牌重磅参与；逾120位来自国际组织、政府部门、顶尖科研机构及领军企业的重磅嘉宾，分享前沿的战略思考与实践洞见；汇聚科技创新、新质生产力、数智化领域的参会代表1000余位，超高的规格与深远的影响力备受瞩目。

数字驱动，智造未来

当前，全球产业正处于系统性重塑的关键阶段。数字技术推动产业全链条、全要素的数字化转型升级，最终构建起高效、柔性、绿色的智造新范式，为实体经济高质量发展筑牢根基。

1月20日，来自科技、商业、学界、传媒等领域的众多代表汇聚在第六届国际科创节，分享如何以数字化为手段，来实现智能化的制造未来。

中国农业大学讲席教授、全球食物经济与政策研究院（AGFEP）院长樊胜根，中央财经大学教授、博士生导师、中央电视台《百家讲坛》主讲人张宁，北京交通大学经济管理学院副院长、教授、博士生导师裘晓东，中国疾病预防控制中心营养与健康所研究员、国家健康科普专家、北京健康教育协会副会长何丽，Marketingforce迈富时副总裁朱慧轶，鲁南制药集团股份有限公司益生菌事业部负责人刘瑞珍，数央网总裁梁建民等嘉宾出席大会，围绕新质生产力、数智化转型、科技创新、绿色智造、大健康、新消费等议题进行分享和探讨，共促千行万业高质量发展。

人工智能，向新而行

人工智能正从技术革命走向产业革命的中心。各界将AI作为驱动产业跃迁、催生新质生产力的核心引擎，朝着技术最前沿、模式最新态、价值最高地奋勇前行，共同开启一个由智慧定义的新时代。

来自学界与企业的嘉宾围绕“AI如何从炫技走向实用”展开深度对话，激荡前沿思想

本届科创节上，中央财经大学财经研究院教授、博士生导师、北京财经研究基地研究员王卉彤，RingCentral铃盛全球高级副总裁及大中华区总经理陈志豪，中科信息智能制造首席研究员、中国科学院大学博导杨凡，东声智能创始人、董事长韩旭，中企动力CEO魏玉娜，开普云集团战略投资部总经理姜全，智澄AI 创始人兼CEO胡鲁辉，亦唐科技CTO孙昊，财视传媒联合创始人、未来图灵总经理胡占莉等嘉宾围绕“从炫技到实用：人工智能加速落地应用”“为新质生产力注入AI动能”“AI 如何驱动企业增长”“AI引擎与未来工厂的深度交响”等话题进行探讨，为人工智能创新发展注入新活力。

年度盛典，致敬领航者

本届科创节暨数智中国领航者峰会期间特别举办了STIF2025年度致敬盛典活动，向那些在不确定性中引领数智化发展的商业力量致敬。

赢合科技总裁何爱彬，乘木科技总经理刘会军，星捷安集团董事长兼总裁梁定师，龙环汇丰总裁索永鑫，亦唐科技CTO孙昊，深圳华秋智联股份有限公司董事长陈遂佰，中交遥感董事长苏颖，小渔夫联合创始人、副总经理何孔，橙色魔方董事长周维，施凯文等获颁年度科技创新领军人物。

深圳前海百递网络有限公司总经理陈登坤、湖北人福医药集团信息总监张宇等获颁年度数智化先锋人物。

RingCentral铃盛全球高级副总裁及大中华区总经理陈志豪，东声智能创始人&董事长韩旭，Marketingforce迈富时创始人、董事长赵旭隆等获颁年度AI领军人物。

STIF2025年度奖项揭晓，致敬科技创新标杆力量

ICAS英格尔认证联合创始人兼董事总经理王珍获颁最具创新力企业家；立邦投资有限公司副董事长、立邦中国供应链管理总部高级副总裁邢荣华获颁年度智造领军人物；数族科技首席数据官杨平、上海马勒热系统有限公司数字化管理官王士昊获颁年度卓越影响力CDO；开普云董事长、实际控制人汪敏获颁年度人工智能产业领袖；英发睿能总裁张敏获颁新质生产力年度人物；数族科技董事长兼创始人徐剑、颐高智慧CEO金扬获颁数字经济年度人物；青岛酷特智能股份有限公司CMO马玉铭、小来科技创始人苏毅获颁年度卓越影响力CMO。

北京东方红航天生物-航润牌β-羟基-β-甲基丁酸钙复合蛋白营养强化粉、北京东方红航天生物-宇航缘牌太空益生菌固体饮料、鲁南制药集团股份有限公司-首荟伴侣、中交遥感-手持式无人机侦管一体设备ZJ-TY2101、Mobileye EyeQ™6 High 系统集成芯片、英发睿能-高效率TOPCon电池、MOVA-扫地机器人Z60 Pro、MOVA-洗地机M50 Ultra、智澄AI-TR5高性能通用人形机器人、上海莱迪思半导体有限公司- Lattice Nexus™ 2、乘木科技-SnycSmart One乘木一号、福建杰格若科技有限公司-杰格若透明硅基显示屏、赢合科技-固态湿法涂布机等获颁年度产品创新奖。

东软医疗MDaaSNeuMiva智能影像云平台、华龙航空数智华龙一体化平台、深圳前海百递网络有限公司中国首个快递物流网络数智图谱、有分科技数字化激励等获颁年度数智化先锋产品奖。

科创节现场，多位嘉宾接受专访，进一步阐述行业观察与战略思考

北京东方红航天生物-神舟天源AI数智主动健康管理平台、Marketingforce迈富时-AI-Agentforce智能体中台、上海微创软件股份有限公司-企业级AI大模型应用平台WISE、探所电动-探所平行时空ebike、云锐科技YRHR-真才实岗“小真”—— AI多模态招聘智能体等获颁年度AI应用先锋奖。

湖北人福医药集团、颐高智慧等获颁年度新质生产力领航者。

RingCentral铃盛、威脉医疗、特灵科技中国等获颁年度科技创新典范奖。

晶存科技、青岛酷特智能股份有限公司、小牛电动、龙环汇丰、福建杰格若科技有限公司、Mobileye摩安视、柠檬云财税、数融智联、小来科技等获颁年度行业创新引领者。

立邦投资有限公司、华龙航空、上海马勒热系统有限公司、有分科技、数融智联、柠檬云业财等获颁年度数智创新引领奖。

ICAS英格尔认证、弦动未来、趣致集团等获颁年度人工智能引领奖。

联想YOGA Air X AI元启版、立邦投资有限公司、中企动力、中科信息、东声智能等获颁年度AI创新应用奖。

华农财产保险股份有限公司、懋煜医疗等获颁年度最具成长价值奖。

智澄AI、懋煜医疗等获颁年度技术创新突破奖。

星捷安集团、深圳开悦生命科技有限公司等获颁年度医疗科技创新奖。

德泽邻生物科技有限公司、恩士迅信息科技（中国）有限责任公司、深圳华秋智联股份有限公司、四川大决策证券投资顾问有限公司、萌鹰眼科、小渔夫、上海微创软件股份有限公司、橙色魔方、平安国际融资租赁有限公司、鲸弘医疗科技集团有限公司、立邦投资有限公司、《科创嘉年华》等获颁科创节单项类奖项。

恩士迅信息科技（中国）有限责任公司获颁年度AI企业服务智能运维产品奖；重庆银行-基于实时事件流构建的AI动态全要素标签平台获颁新质生产力杰出成果奖。

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一、修订《办法》的背景是什么？

党中央、国务院高度重视优质中小企业梯度培育工作。习近平总书记强调，要“激发涌现更多专精特新中小企业”。党的二十大及二十届历次全会提出，“构建促进专精特新中小企业发展壮大机制”“促进中小企业专精特新发展”。工业和信息化部会同各部门、各地方深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，坚持“两个毫不动摇”，坚持服务和管理并重、发展和帮扶并举，加快构建优质中小企业梯度培育体系。“十四五”以来，全国累计培育专精特新“小巨人”企业1.76万家，带动培育专精特新中小企业超14万家，科技和创新型中小企业超60万家，优质中小企业梯度培育体系基本形成。

为适应新形势新要求，进一步健全优质中小企业梯度培育体系，引导企业持续提升发展质量，指导地方健全优质企业主动发现机制、强化培育服务和动态管理，在充分征求地方和企业意见建议和总结“十四五”企业培育工作经验的基础上，我部组织修订形成《办法》，推动培育工作标准提升、流程优化、管理规范、服务协同，持续擦亮专精特新“金字招牌”。

二、《办法》主要修订了哪些内容？

主要有以下四个方面：

（一）健全培育体系

一是扩大培育范围。将科技型中小企业纳入优质中小企业梯度培育范围，与创新型中小企业共同作为优质中小企业的基础力量，统称为科技和创新型中小企业。明确专精特新中小企业由科技和创新型中小企业自愿申报，专精特新“小巨人”企业由专精特新中小企业自愿申报。

二是引入主动发现机制。充分挖掘产业链供应链、股权投资、知识产权、科技奖项、人才引育等数据，常态化发现潜在优质中小企业，定向邀请其参加认定，但认定标准不降低。

三是切实减轻企业负担。与有关部门加强数据互通共享，减少企业数据填报负担。明确对于复核企业，只需按自身所获最高一级认定参加复核。简化发生简单更名、跨区域迁移等情形的变更程序，企业仅需登录平台提交申请即可。

（二）优化认定标准

一是完善部分指标。如：考虑外向型企业的特点，将细分领域国际市场占有率也纳入认定标准。要求Ι类知识产权应为企业自主申请，且排名前三。同时，取消专精特新中小企业认定标准中各省自主设定的15分特色化指标，实现全国“一把尺”。

二是适当提高门槛要求。根据企业发展整体情况，适当提高营业收入、研发投入、知识产权等要求。以专精特新“小巨人”企业为例，将营业收入提升至5000万元以上，研发费用提升至近两年合计不低于1200万元，Ι类知识产权提升至4项以上。

三是强化质量要求。在标准中引入中小企业专精特新发展质量评价得分（以下简称质量评价得分），引导地方和企业更加重视提升发展质量。

（三）加强过程管理

一是规范地方审核流程。推广实施“双随机”审核机制（随机抽取专家组成多个专家组、即时随机派发审核任务），规定专家组应包含一定数量的产业专家和财务专家。

二是强化质量管理。对于质量评价得分较低的地区，采取限制专精特新“小巨人”企业推荐名额、控制数量增长等措施。对评价得分较低的企业，加强重点监测和针对性帮扶。

三是防范不良中介影响。要求各级中小企业主管部门及其相关支撑单位为企业提供申报指导，不得向申报企业收取费用，不得将审核认定相关工作委托第三方中介机构承担，应联合相关部门严格防范不良中介机构。

四是提高包容性。进一步明确直接取消认定的具体情形，并对取消认定后完成信用修复并移出严重失信主体名单的企业，以及按照行业管理规定要求完成整改并获得相关部门认可的企业，免除“三年内不得再次申报”的限制。

（四）加强培育服务

引导各级中小企业主管部门统筹用好财税、金融、科技、产业、人才等支持政策，结合不同企业定位和特质，分类分层开展培育服务，推动惠企政策“免申即享、直达快享”。

三、修订后的认定标准主要包括哪些方面？

修订后的专精特新中小企业和专精特新“小巨人”企业认定标准包括门槛指标和质量评价得分指标：

门槛指标方面，主要包括从事特定细分市场年限、营业收入、研发投入、知识产权等核心指标，对专精特新“小巨人”企业还增加了固基强链、提高产业链韧性和安全水平等方面发挥作用的考察。通过设置这些门槛指标，确保认定企业不存在明显短板和不足。

质量评价得分方面，将中小企业专精特新发展质量评价引入认定标准，对企业综合考察，要求专精特新中小企业达到50分以上，专精特新“小巨人”企业达到60分以上。

四、中小企业专精特新发展质量评价是什么？

2024年，我部印发《中小企业专精特新发展评价指标体系（试行）》（工信厅企业〔2024〕75号），从专业化、精细化、特色化、创新能力、成长性等方面设置20余项指标，定量评估企业综合发展质量。为确保测算结果公平公正，指标体系全部采用定量指标，计算中考虑了行业差异和企业经营波动的影响，评价得分通过优质中小企业梯度培育平台（https://zjtx.miit.gov.cn/，以下简称“培育平台”）套用公式自动计算得出。

我们对2025年专精特新“小巨人”申报企业的质量评价得分进行了测算，数据显示，未通过审核的企业中，超95%低于60分，而已通过审核的企业中，近95%高于60分，这说明设置该项指标具有合理性、科学性，也意味着运用该项指标后，对已认定企业不会产生较大影响。

五、企业还有哪些注意事项？

一是要关注申报条件。我们对所有在中华人民共和国境内依法设立、符合《中小企业划型标准规定》的企业一视同仁，不分所有制、不分行业。申报企业应遵守国家法律法规和行业规范，在申报期间未被列入经营异常名录或严重失信主体名单，提供的产品（服务）不属于国家禁止、限制或淘汰类，近三年未发生较大生产安全事故、重大网络和数据安全事件、重大环境违法行为、严重质量问题、严重违反相关行业管理规定等情况。

二是要自主如实申报。专精特新“小巨人”企业的审核中引入了“双随机”“盲审”“分段审核”等机制，确保专家审核公平公正，申报企业按要求填写申请表格并提供必要佐证材料即可，没有必要请中介机构包装，更要主动拒绝不良中介机构所谓的“承诺”服务。如有需要咨询了解的问题，可登录培育平台线上咨询，或联系当地中小企业主管部门及其支撑单位线下咨询。如已认定企业被发现存在申报数据造假情形，将取消认定且三年内不得再次申报。

三是要重视信息更新。由于新的标准对质量评价得分作出要求，需要企业在每年5月31日前通过培育平台更新信息，才能计算年度评价得分。如果企业在同一个有效期内，累计两次未更新数据，将取消认定，这点企业也要给予重视。

《办法》明确自2026年4月1日起实施，为尽量减少因标准变化对复核企业带来的影响，在正式实施前，已经启动的专精特新中小企业和专精特新“小巨人”企业复核工作，可按照原标准实施。此外，优质中小企业包括科技和创新型中小企业（涵盖有效期内的科技型中小企业和创新型中小企业）、专精特新中小企业、专精特新“小巨人”企业。我们将联合有关部门制定发布科技和创新型中小企业的新要求、新标准，相关文件发布前，暂按原有标准、工作程序和职责分工开展相关工作。

我们将继续会同各部门、各地方，持续优化完善优质中小企业培育、服务和管理工作，支持中小企业专精特新发展再上新台阶。欢迎社会各界监督并提出宝贵意见建议。

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都源于向下扎根的力量。

当软装行业身处破局与重构的十字路口，这股力量正源自对产业本质的回归与对价值创造的坚守。唯有沉潜深耕、厘清脉络，方能找准向上生长的方向。

2025年12月16日，《2025-2026软装行业大调研报告》新闻发布会暨“寻找向上生长的力量”主题论坛于广州越秀国际会议中心正式举行。本次活动由深圳国际家纺布艺暨家居装饰展览会与家居中国（深圳）创意设计周联合主办，旨在系统梳理行业脉络，探寻向上生长的破局之道。广东省家纺家居行业协会会长、深圳市博奥展览有限公司董事长邓源津，总经理张青出席并致辞。《中国纺织》华南区主编、深圳家纺家居展顾问卢晓彦代表调研团队发布核心成果。现场汇聚了二十余位产业链企业领袖、资深设计师及数十家行业媒体，共同围绕行业变革、消费升级与未来路径展开深度探讨。

2026展会全面升级，引领行业穿越周期

邓源津会长在致辞中直击行业痛点，指出当前家纺家居行业挑战与机遇并存：政策端“双碳”目标倒逼升级，市场端获客成本高企，产品端同质化竞争加剧。而困境之下行业韧性仍凸显，2025年窗帘窗饰市场规模突破2200亿元，智能窗帘赛道规模达115.8亿元、语音控制渗透率63%，2025年上半年家纺出口额达233.37亿美元，延续增长态势。他特别强调，未来软装价值竞争核心在于文化加持，唯有以文化赋能产品设计，方能打破同质化困局，推动行业从“产品比拼”迈向“价值角逐”。

作为行业“娘家人”与展会主办方，广东省家纺家居行业协会立足大湾区优势，放眼全球布局、跨界协同、设计驱动与新媒体赋能，构建全方位服务体系助力企业破局。2026深圳国际家纺家居展恰逢协会与展会创办30周年、深圳承办APEC峰会双重契机，将推出行业表彰、丝路会客厅等特色活动，依托英富曼海外资源实现海外观众爆发式增长。最后，邓会长也明确展会发展方向：唯有打破传统供销会模式，升级为软装全产业链交流展示平台，才能打通产业壁垒，既是展会长效繁荣的核心路径，更是引领行业抱团突围、高质量发展的关键之举。

深圳市博奥展览有限公司张青总经理强调，本届展会实现三大战略升级：一是展出内容升级，从传统家纺布艺展示平台全面升级为涵盖全案软装的专业展示与竞技平台，重点拓展艺术涂料、地毯及整体软装题材，打造一站式全案选材核心平台；二是国际化水平提升，依托主办单位英国英富曼集团的全球会展资源网络，设立海外市场拓展专项团队，显著增强国际影响力；三是商贸效能升级，构建智能供需匹配系统，为参展商与全球采购商提供一对一精准洽谈预约服务，设立专属商贸对接区域，确保展期交易高效落地。

随后，WGSN 趋势咨询总监朱茜在会上深度解读了2026年家居家纺行业趋势。她提出2026年为“转向之年"，深度剖析六大宏观趋势 一 多元共生、科技向善、生态责任、多极同台、矛盾的消费观、情绪微光，对家居家纺行业的影响。

并以趋势见未来，介绍了即将于3月7日深圳开幕的家居家纺展会主题「融萃万象」，“融”合天地之精华、“萃”取古今之智慧、包罗生活之“万象”，寓意软装行业共织一境，兼容并蓄，实现自然与科技，传统与现代的包容共生。同时展示了此次展会趋势区的三个子主题，将以归于璞-材质、溯于源-工艺、乐于界-色彩 各为亮点打造空间概念，为家居家纺行业提供产品创新，品牌发展的趋势方向。

大调研报告深度把脉，寻找向上生长的方向

作为本次发布会的核心环节，《中国纺织》华南区主编、深圳家纺家居展顾问卢晓彦代表调研团队发布了《2025-2026软装行业大调研报告》，引发全场深度关注。这份历时数月、覆盖行业20多家企业的调研报告，以翔实数据与鲜活案例，系统拆解了软装行业的现状困境与价值潜力，清晰呈现出软装行业的“隐形价值”。

报告指出，当前软装行业正面临"太美却不被看见"的深层困境：BtoC渠道不畅、小B端需求碎片化、全案公司转化率不足18%，工厂优质产能闲置超40%，渠道商增值服务空白。但报告同时强调，软装行业作为家居空间的"炼金术"，其真正价值被严重低估。在存量更新、适老化、智能化、定制化、国际化等政策与市场机遇叠加下，软装将成为让房子变好的"最具质价比、最具显性化、最具表达力"的题材，其价值终将被挖掘和重估。

报告提出，行业必须从"野蛮生长"转向"精耕细作"，从单维价值向多元价值跃迁，从流量争夺转为“场域焕新”，从"功能满足"转向"情感共鸣"。当前消费市场呈现K型分化：高端市场与性价比市场同步扩容，而腰部价格带严重萎缩。代际消费差异显著——"老登"群体为健康一掷千金，Z世代则"左手薅羊毛，右手心价比"，既价格敏感又愿为情绪疗愈支付溢价。面对变革，企业需以"战略定位精准击穿、价值重构升维叙事、能力重构构建U盘式敏捷体系、渠道重构实现场域焕新、生态协同化内卷为共生"五大路径实现破局。

行业大咖实战分享 为破局提供多元思路

在随后的“寻找向上生长的力量”主题论坛中，三位领军企业代表分享了实战智慧。

臻仕家居集团董事长董红强以“软装家居的全案突围”为题，提出行业已从“单品竞争”迈入“空间竞争”时代。他分享道，臻仕家居通过构建“设计+产品+服务”的全案体系，将壁材、窗饰等软装品类进行模块化整合，同时借助AI技术实现“产品图秒变空间效果图”，大幅提升设计效率与客户满意度。董红强强调，全案突围的核心在于“无设计，不成交”，企业需打破单品类思维，打造涵盖引流、商务、设计、交付的全链条服务团队，从“产品供应商”转型为“生活方式服务商”。

伊伊布舍总经理张建林以“价值主义”为核心，提出在“内卷”环境中，品牌应回归自身而非盲目跟风。他阐述了伊伊布舍“向上、向美、向善”的品牌精神，强调价值构建需兼顾“看得见的产品”与“看不见的体系”——前者是高颜值、高品质的原创设计，后者则是围绕高端定制构建的完整运营服务体系。在流量与成长的认知上，他主张“流量源于细水长流的沉淀”，秉持长期主义，“成为自己，花开蝶来”，并倡导“共生、共赢、共未来”的合作理念，展现出内求笃行的经营哲学。

法帛家居创始人王亚男则聚焦后地产时代的行业变革，以“重构·共生”四个字概括行业发展逻辑。她指出，随着新房市场增速放缓，二手房与存量房成为市场主力，软装行业已从“规模扩张”转向“价值深耕”。她提出，企业破局需三步走：一是以全案模式对接消费者需求，提供一站式空间解决方案；二是借力数字化技术优化供应链，实现柔性定制与快速交付；三是坚守原创与品质，主动对接将于2026年1月1日实施的《好材料选材通则》，以健康、绿色、安全的产品筑牢竞争力。

本次发布会与论坛的成功举办，不仅通过权威调研系统呈现了软装行业的现状、挑战与机遇，明确了"价值重构、能力重构、渠道重构"的破局路径，更以多元视角的实战案例为企业提供了可借鉴的转型路径。这场行业盛会的举办，无疑为软装行业从“野蛮生长”迈向“精耕细作”的新时代，注入了强劲的思想动力与行动信心。

正如报告所言："所有向上生长的繁华，都源于向下扎根的力量。"2026年3月7日-10日，深圳国际家纺家居展将以全案软装为核心，以国际化视野与数字化工具为双翼，打造趋势发布、商贸对接、思想碰撞的核心枢纽，携手行业同仁共同开启"住好房子"的品质新时代。

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 智慧恒温，静暖相伴

在浴室场景中，能率将多年积累的热水技术优势拓展至整体舒适体验的构建。全新能率汤立方系列热水器K5以“理想沐浴生活，似泡汤般舒适”为理念，搭载第五代7维恒温技术，实现【1】±0.5℃的水温波动控制，直击四大沐浴痛点：沐浴中途关水再开水温剧烈波动、等待热水时间过长、夏季出水过烫、冬季水量小易感冒。其16L大水量设计保障水流充沛，48dB(A)轻音运行则让沐浴过程静谧不扰。在采暖方面，能率推出G5壁挂炉与日式干铺地暖组合解决方案。G5壁挂炉采用小巧机身与5段火力精控技术，实现采暖与生活热水的稳定供应；搭配的日式干铺地暖模块仅12mm超薄设计，减少对层高的占用，且无需水泥回填，30分钟即可快速制热，由专业团队提供1日高效安装服务，从“等待时间”与“空间节省”两方面提升冬季居家舒适度。

 多线程烹饪，挥手除油烟

针对中式烹饪习惯与品质生活需求的结合，能率构建了以「日式料理中心」为核心的厨房场景。能率嗞嗞炉作为日式三眼灶具，搭载SI传感器实现樱花火焰精准调节与多重熄火保护，支持煮饭、煲汤、煎炒等多工序同时进行，提升烹饪效率。与之搭配的能率日式烟机K5拥有广阔拢烟区，最大静压值达1000Pa，风量可达24m³/min，有效应对小区公共烟道压力，确保高峰期排烟顺畅。其挥手智控功能与低噪运行设计，让用户在享受烹饪乐趣的同时，保持厨房空气清新与环境宁静，真正实现“柔声静吸不留余味”。

 多功能净水，守护全家健康

家庭用水的价值不止于洁净，更在于功能化与健康化。能率推出的日本进口多功能制水机B2D，凭借日本进口复合滤芯与多档电解技术，将自来水转化为6种功能各异的酸碱性电解水，实现“一机制6水，酸碱各有妙用”。碱性水富含氢气与矿物元素，适用于运动补水、抗氧化及烹饪，帮助保留食材本味；酸性水则更多用于洁肤、漱口、清洁等，辅助维护皮肤健康与提升清洁效果。该产品从饮用、烹饪、清洁、个人护理等多维度切入，以科技创新细化了家庭用水的场景，为用户提供系统化的健康用水解决方案。

从一台热水器到覆盖浴室、厨房、全屋采暖与净水的智能生态，能率的创新路径始终清晰：以核心热能技术为基石，向用户真实生活场景延伸，通过“刚需功能+健康增值”的差异化设计，解决现代家庭中的具体痛点。无论是恒温沐浴、快速采暖、高效静烟厨房，还是多功能健康用水，能率始终将“人”的需求置于创新中心，让技术服务于更有温度的生活体验。在智能家居概念纷繁的当下，能率以扎实的技术积淀与细腻的场景洞察证明，真正的科技赋能，在于让每一份创新都落脚于用户可感知的舒适、健康与便利之中，让暖意从水流、空气、温度中自然流淌，抵达生活的每个角落。

[1]  ±0.5℃水温波动：检测机构：浙江方圆检测集团股份有限公司 报告号：2311312349

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这个生僻单词的原意，是“猪食”、“泔水”、“稀烂的糊状物”，形容廉价、粗糙、没有营养的东西。

而《经济学人》用它来形容被 AI 影响互联网内容生态——那些大量、快速、低质的生成内容，正充斥着互联网、占领了平台流量。

AI 不仅带来了生产力革命，各种“震撼”和“颠覆”，还带来了“slop“。

只要输入指令、设定风格、批量调用模型，文章、图片、视频、带货文案、虚拟主播、情绪故事，几乎可以像流水线上的零件一样被“倾倒”到互联网上。

《经济学人》称，slop 的核心特征不是“AI 生成”，而是“快速、大量、低质、专为流量而生”。

而问题真正危险的地方，也并不在于“低质量内容存在”，而在于，它恰恰是当下推荐算法最喜欢的燃料。

slop 不是被算法“误选”出来的，而是“被算法奖励的最优解”。

因为它具备三个算法天然偏爱的属性：更新快、数量大、情绪刺激强。

焦虑、愤怒、猎奇、爽感、对立、恐慌，这些最容易被 AI 模板化、也最容易被系统放大的元素，构成了 slop 的标准配方。

于是，一个极其荒诞的局面出现了：

内容的生产成本被压缩到接近于零，而内容的污染成本，却被无限外包给了整个社会的信息环境。

《经济学人》没有用“污染”这个词，但它反复强调一个事实：slop 的泛滥，第一次让互联网进入了一个“不是内容不够，而是垃圾过剩”的阶段——表达权被无限复制，但真实价值被迅速稀释。

更值得警惕的是，slop 并不是“个人玩票式创作”的副产品，而已经演化为一条完整、成熟、冷酷的产业链。

“Slop is no longer a bug. It is the business model.”——slop 已经不再是系统的漏洞，而是这个系统本身的商业模式。

《经济学人》提到，如今已经存在专门的“slop 工厂”，从选题、生成、剪辑、矩阵分发，到广告套利、带货变现，几乎实现全自动闭环。

其目标也很简单，不是为了表达，不是为了记录，不是为了创造意义，而只是为了“榨取最后一滴注意力价值”。

《经济学人》说，slop 不是系统的 failure，而是 system 的 feature。它不是被容忍的副作用，而是被默认的核心驱动力。

与此同时，是传统意义上的“好内容”，被推挤到不被看见的角落，人类创作者的作品相比显得“昂贵”“缓慢”“不合算”。

深度调查、长周期写作、知识密度高的内容、长视频，在流量效率面前节节败退。不是因为读者不需要，而是因为平台机制根本不奖励“慢”。

或者说， AI 技术本身并没有杀死真正的创作者，而是算法和商业模式联手完成了这件事。

可见， slop 的崛起，并不是技术失控，而是“在现有商业激励之下的理性结果”。

也就是说，只要流量仍然是最核心的硬通货，只要平台的增长逻辑仍然依赖停留时长、点击率和转化率，那么 slop 就一定会不断进化，而不是被清除。

所以，这似乎是个无解的问题。

这个世界不会回到“优质内容自然胜出”的旧秩序，只会在“劣质内容负责淹没，优质内容负责被少数人捞起”的状态里，越陷越深。

统计数据也佐证了这个趋势。

搜索引擎优化公司Graphite 研究报告指出，截至2025年5月，互联网上52%的英文书面内容已由AI生成，人类创作仅占48%。

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在未来的互联网里，或许只有那些愿意为真实、高质量内容付费的用户，才能与 slop 内容产生明确的边界，那些有判断力、克制感、高审美，充满耐心与真实经验的内容将变得奢侈和稀缺。

看起来， Slop 不是在描述一种内容生态，而是人类一种绝望的生存状态。

有个可以呼应的细节是，今年《经济学人》最佳外来词是“内卷”。

线上被“猪饲料”包围，线下面对的是“内卷”，好吧。

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Perplexity AI表示，已与罗纳尔多签署全球合作伙伴关系，并在其搜索引擎内上线“C罗互动专区”，供粉丝实时提问并生成个性化内容。

Perplexity透露，罗纳尔多本人也是Perplexity的深度用户，未来双方还将陆续推出更多内容、互动体验及独家周边。

为了纪念互动专区上线，Perplexity还发布了一支90秒短片，片中两名年轻球迷讨论罗纳尔多的职业数据，包括金靴奖以及多次金球奖的成绩。

罗纳尔多在社交媒体上写道："好奇心是成就卓越的必要条件。当你每天坚持提出新问题时，你就能获得成功。这就是为什么我自豪地宣布我对Perplexity的投资。成功者永不止步地学习，永不止步地提问。"

他还表示：“我职业生涯中的每个里程碑，都源于同一种动力：不断超越昨天的自己，打破属于我的纪录。Perplexity深知卓越始于求知欲，始于提出正确的问题。这就是我愿与他们合作、激励世界不断提问的原因。”

Perplexity联合创始人兼首席执行官Aravind Srinivas称，罗纳尔多的热情与“通过好奇心释放潜能”的理念高度契合。

据彭博亿万富翁指数评估，罗纳尔多个人净资产约14亿美元。

Perplexity成立于2022年，是全球知名的AI 搜索引擎公司，主打“无广告、直接给出答案”的搜索体验，将自己定位为谷歌的直接竞争对手。

今年9月份，其在新一轮融资中估值飙升至200亿美元。

除了C罗这次高调入股Perplexity AI，其实很多我们熟悉的体育和娱乐明星早已悄悄布局AI赛道。

比如，NBA球星杜兰特2016年就成立了风投基金，投资了多家 AI 科技公司。

已故的科比，也在退役后转型为投资人，重点关注 AI科技和数据公司。

最典型的例子莫过于电影《乔布斯》中扮演苹果公司创始人的演员阿什顿·库彻，他早已是硅谷知名的投资人。

他的风险投资公司Sound Ventures曾在短短五周内筹集2.43亿美元，专门投资AI创业公司，涵盖 OpenAI、Anthropic、Stability AI等热门AI公司。

还有“小李子”莱昂纳多·迪卡普里奥，他是 AI 公司 Qloo的早期投资人。

Qloo成立于2012年，利用超过5. 75亿个触点和1万亿个消费者信号的庞大数据库，预测全球消费者的情感和口味。

公司客户包括 Netflix、星巴克、环球音乐集团（Universal Music）、米其林等巨头。

还有杰瑞德·莱托。

他接连投资了两家备受瞩目的AI视频创业公司，Pika和Captions。

Pika是一家能根据文本提示、图像或视频生成短视频的公司，公司创始团队都是华人，是 AI  视行业明星公司；而Captions则致力于开发视频创作和编辑领域的AI技术。

还有“洛奇”和“兰博”的扮演者西尔维斯特·史泰龙。

今年上半年，他以战略合作伙伴的身份投资了Largo.ai。

这是一家为影视行业提供AI驱动分析解决方案的公司，通过分析海量数据来评估项目、预测市场表现。

还有“妮妮”小罗伯特·唐尼。

他的基金投资了用AI预测天气的ClimateAi，其数据分析能力同样适用于影视业。

他还发起过一个名为“足迹联盟"的倡议，目标是运用机器人、人工智能等科技来清理地球，在十年内扭转其“碳足迹”。

国内明星也不例外。

邓紫棋在李诞的播客中透露，她通过朋友介绍投资了一家AI公司。这家公司在训练一个通用人工智能系统，具备思考能力和任务完成能力，而非简单的对话模型。

除了投资，明星们拥抱 AI的动作还有其他。

比如，以《黑天鹅》《梦之安魂曲》导演达伦·阿伦诺夫斯基，竟然自己下场当 AI 创业者。

今年，达伦·阿伦诺夫斯基创办了一家名为Primordial Soup的AI工作室，并与Google DeepMind达成合作，目标是“用AI赋能电影人”。

该工作室的首个项目《Ancestra》，今年6月已在翠贝卡电影节全球首映，以“真人+AI生成视觉”混合模式，探索了生命起源、母爱与科技的交融。

既然躲不过，那就加入。尽管曾发表过批评AI的言论，去年，詹姆斯·卡梅隆出人意料地加入了Stability AI董事会。

Stability AI以其开源文生图模型Stable Diffusion闻名，并已将业务扩展到音频生成领域。

无论用钱，用资源投入，还是亲自下场，明星们拥抱AI浪潮，除了赚钱的目的之外，更多还是从职业及行业视角的考虑。

比如，C 罗在投资的同时，设立互动专区，是因为 AI 可以让其与粉丝的互动更具个性化及更加直观。

而 AI 在运动训练、音视频制作、数据分析等方面的强大能力，对体育、影视行业的业态和发展影响巨大，更是吸引有远见的明星们下场的根本原因。

达伦·阿伦诺夫斯基曾大声疾呼，“你为什么要出去为一个电视节目拍摄一个房子的外景镜头，而你明明可以用100美元就创造出这个镜头？”

他认为，电影制作总是由技术驱动的，技术上的突破——声音、色彩、视觉特效——让我们能够以前所未有的方式讲述故事，“现在是探索这些新⼯具并，为未来的故事讲述塑造它们的时候了”。

面对颠覆行业前沿科技，拥抱它、投资它、加入它，还有，改变它，从技术使用者变为规则制定者。

比如，演员兼编剧娜塔莎·雷昂参与开发了AI视频工具Moonvalley。其所坚持的原则是，所有训练用数据均获得授权，她希望通过建立一个不依赖“盗取数据”的模型，为艺术家们创造保护和发展的空间。

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11月14日，任正非在位于上海的华为练秋湖研发中心与ICPC全球优胜者及教练座谈，围绕AI未来、教育本质与青年成长展开对话。

他指出，人工智能应聚焦未来三至五年的产业应用，推动工业、医疗等领域的实质性进步。

据介绍，国际大学生程序设计竞赛（ICPC）是世界上规模最大、水平最高的国际大学生程序设计竞赛之一。

以下为讲话全文：

Veronika Soboleva：大家早上好！首先，非常感谢任总将ICPC的队伍带到练秋湖这么漂亮的园区，非常荣幸今天能够来到这里。所有参加的成员都代表ICPC，这一年都非常努力，他们来自超过三十多个国家和地区，有110多人，包括来自世界各地的教练和参赛获胜者。有一些同事是远程参加，有一些是现场参加，非常高兴来到这里分享我们的想法，聆听您的洞见。非常感谢华为的周到安排，感谢将ICPC整个社区的教练和参赛选手带到这里，我们有三部分的关键工作，包括与学术界、院校和产业界连接到一起，所以这是一个非常好的活动。欢迎大家！

ICPC主席：首先，非常感谢邀请我们来到这个美丽的园区，这是一个方方面面都非常棒的地方，是一个广交朋友、一起聚会的好地方。我想对大家表达感谢，给我们提供这样的机会。英语有一个非常好的词是“together”，能够聚在一起，非常感谢！

任总：非常感谢ICPC主席、各位教练、各位年轻的世界金牌获得者。我们认为，我们正处在一个快速变动的时代，希望在年轻人，你们正放射着青春的光芒。你们是年轻人的榜样，时代的希望是寄托在你们青年人身上的。

在你们这个行业，我是一个外行，并不完全知晓应该怎么做，而且对这个时代我也有一些迷茫。在这个时代中和大家建立一种沟通，建立一种友好的纽带，通过这个纽带，感知世界的脉搏，感知你们青年人的梦幻，我十分幸运。大家一起感受着时代的跳跃，都不知道技术上会有什么样的未来，从而使我们在这个时代共同努力前进探索。我不了解大家，无法做一个系统性的讲话，还是想跟大家沟通，听听大家的意见。

Veronika Soboleva：非常感谢任总。过去三天大家在华为参加了很多的研讨会，提过很多问题，也解决了很多挑战。我知道大家跟任总有很多关于AI的问题想要讨论，今年ICPC的挑战赛也是聚焦在AI上，以这个题目为主；我知道也会有很多问题跟教育有关，以及全球各地的差异和挑战，因为世界各地的水平和条件是有差异的。

1、Veronika Soboleva：从参赛选手昨天讨论中听到一个问题，现在已经到了AI的时代，也面临AI带来的挑战，华为在这方面是怎么看？不仅仅是ICPC整个社区，而是全球大社区怎么解决AI所带来的挑战？我们有很多不同的想法，需要怎么做？想听一听您如何看待AI的未来？我们要解决的问题是什么，怎么才能一起解决这些挑战？

任总：对于AI的问题，我是外行。我认为，可以分为几个阶段来理解AI和人类的关系。

二十年后到未来的一千年，这是社会学家和人类学家去研究的问题，尤瓦尔·赫拉利是个代表人物，《智人之上》在探讨AI技术发展可能给社会结构、人类生存状态带来的深层变革与潜在影响。随着大数据、大模型的推演，他说的是不是事实，也可能二十年后你们年轻人能够知晓这个事情，感知这个时代。

未来十年到二十年这个阶段，应该是大预言家、大科学家心里构想未来的科技社会结构是什么。

我们公司研究是着眼在未来3-5年，大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上应用。例如，高炉炼铁，通过大模型分层知晓每一层的炉温的合理控制，适当合理降低炉温，优化燃料矿石配制的控制，并推演两个小时后出的铁水硅含量是多少，确定将投入的燃料和矿石的比例是多少，这样可以提高高炉的效率1%；我国已经可以在地下500米-700米或者更深的地方使用无人方式“挖煤”，为什么？无人挖煤井下狭长巷道的情况全部通过数据采集拼接成完整连贯的实时视频，所以人在地面上或者遥远的远方可以操作煤矿机械挖煤，预测瓦斯的爆炸、透水以及塌方，保障矿工的安全；煤炭运到地面之后，通过洗煤来精选煤炭，用大模型也能提高精选精度0.1%，多生产一些精煤；同时，在露天矿山可以完全无人挖掘装矿，几百辆重型矿车、挖掘机完全无人地运行。港口装卸、堆垛、通关无人化，比如天津港无人装卸作业，从集装箱的装卸、堆垛到通关都是无人。秘鲁的钱凯港也是如此。所以，我们着眼于这些地方。

第二，人的身体健康。大家知道生理切片吗？瑞金医院的病理大模型已经大规模使用，用大模型推理对切片的分析，帮助医生提高诊断能力。还有中山医科大学的眼科模型，可以用手机拍照，也可以用专用仪器拍照，它能远程诊断，帮助边远地区的医生提高诊断能力……

大家还知道乘用车的自动驾驶模型，以及座舱和手机上的小艺对话模型等等，我们聚焦在这些地方，着眼于在大模型上解决一些在生产与消费中的实际问题。当然进步的空间还有很大，还有很多需要积累。

2、提问：任总，我来自新加坡国立大学，目前也是国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）的主席。在此我代表IOI，对华为这些年给我们的支持与赞助致以万分谢意。刚才有提到一个问题，在某些地区还没有达到我们现在看到的水准。所以，接下来IOI要做的事情是怎么帮助这些地区，不要给他鱼，而是教他们怎么钓鱼。希望接下来的计划，把这些国家的教练召集在一起，提供给他们训练的资料和平台，帮忙他们能够提高在IT方面的水准。这些国家编程都做不好，怎么能够想到做好人工智能的东西。希望华为能大力支持我们，让这些国家的水准能够提高。

任总：现在发达和先进的网络，给社会提供了陈老师所讲的需求。过去你一定要考到名校，有老师在讲台上给你面授讲课，你才能是名师出高徒。现在很多知名大学都开放网络教学了，学生在任何一个山沟沟都能上到世界名牌大学的课程，只是没有辅导老师给他提供足够的辅导，否则就等于也读了一个世界名校。网络已经提供了各种可能，从过去物理性的集中到现在逻辑上的分散，通过网络的逻辑分散，使边远地区的学校都得到了极大进步。

现在七、八岁的小孩有时给老师提的问题，老师回答不了，因为他在网上看了很多知识，他有自己的独立见解，老师面对这个问题有一定的难度，这是整个社会在进步。过去我们必须到北京、纽约、波士顿、伦敦……才能读到的课程，现在山沟沟里通过网络就能读到，对这些课程理解有多深，当然是有困难的，需要很好的辅导老师。辅导老师也不需要物理式见面，也可以用逻辑上的网络。我们从物理性集中式的教育模型向逻辑性分散的教育模型转变，是有利于整个人类社会进步的。当人类进步时，最先进步的是小孩。这就是聪明才智在成长，时代在进步。未来时代的希望在青年，青年会担负起社会振兴的任务。

人工智能促使生产性的进步，三、五年后我们就能体会到的。大家说五至十年、十到二十年、二十年以后的事我不知道，人工智能的发展速度太快，我不完全知道未来时代的走向是什么。刚才我讲的东西，是社会已经做到了。比如，拿一个小小的超声波探测头，在西藏牧区给牧民的腰上扫一扫，数据通过3000公里的网络传到深圳检测中心，从超声波仪器里能发现藏民身上的肝包虫，这就是低时延的5G和高宽带光纤网络起到的传输作用。因为在牧区不可能有超声波仪器，但是有一个探头，像手机一样扫描肝。现在5G+远程辅助诊断出现，这都是人工智能起的很大作用。这种远程的方式用于教学，一样能使人类社会巨大的进步。

3、提问：任总，我是来自上海交大的教练。我曾经在2002年、2005年、2010年三次获得ACM ICPC世界冠军。我后来成立了ACM班，是希望培养我们自己的计算机科学家，不是拿更多的冠军。我在想2002年成立ACM班，到现在二十多年，其实ACM班在全球的影响力还是挺大的。现在很多学生都去国外深造，希望他们深造以后回来。

AI时代来了以后，中国希望能够引进人才，但科技的发展不能总靠引进人才，应该自己创造人才，只有是教育强国，才能变成科技强国。在这个时代，中国如何能够超前的在教育上多花点精力？现在很多科技成果不是从学术界出来，而是从产业界，比如校企合作已经不能快速地解决中国教育的问题。

任总：因为我们是一家企业，企业的属性就是创造商业价值，学校的属性是探索人类的未来。学校在做“0-1”的研究创新，“0-1”失败了并不要紧，它培养了一大批人才。人才踩在先辈理论基础上一步步攀高，就会创造出新的未来。企业是把学校创造的理论变成工业的现实。

我最近见了一个伟大的企业家，他讲我们国家的水轮发动机在世界是先进的，涡轮式、冲击式的都是先进的，但原创发明都是奥地利、法国、美国等西方国家的。包括中国的火车、轮船、纺织机械，原创发明基本都是西方的；微积分、几何学都是西方提出的。大学其实是研究探讨“0-1”。

中国也会追上来，提供原创的。我举个例子，全世界做得最好的气象模型竟然是我们公司一个22岁的年轻人提出来的，这个气象模型是利用欧洲气象卫星的气象数据做出的。他把整个宇宙作为风洞，把地球作为模型。听很多人说用这个气象模型预测粮食产量、发电量、台风的准确路线……。所以，中国可能也会有原创的。当然高压直流输电整个系统都是原创的。包括星闪传输的架构设计都是世界级发明。

我们公司还有一名22岁的俄罗斯女孩发明了新的余数算法，可能改变我们AI芯片乘加器的实现结构，提高芯片能力，但现在没采用。为什么，我们曾经发明的芯片经历了六、七年还没有投产，我们不能重新再换一个架构。

所以，教育的目的就是教育，企业的目的是商业，混了以后我们就倒退了。

4、提问：我来自匈牙利，冯·诺伊曼就是我们匈牙利人。我们在国际社会上也参加各种比赛，听到您的想法之后，我有一个观察，在AI时代，AI的成功对我们来说是最为关键的，最为关键的一点是找到最有才能的学生，不管是高中生，还是大学生。所以我要说感谢华为的支持，支持我们来找到这些有才华的年轻人，因为提出问题和解决问题的思维在今天的AI时代是最为重要的。

任总：匈牙利是一个伟大的国家，不仅是伟大科学家的摇篮，也是伟大政治家的摇篮，美国很多政治家、金融家就是匈牙利人。

我国有很多制度创新，推动了今天的繁荣。我国在改革开放之前是一个封闭的世界，改革开放我们引进了许多优秀的文明成果，文明并没有冲突，而是促进了许多创造，中国经济实现了井喷式发展。几百年前轮船、火车、钟表……非常多都是欧洲发明，甚至小国发明的。这些东西进入中国后，促进了我们的发展。

我们与世界各个国家的朋友交流，以及与你们青年交流，传递我们的思想联接。我们就是交个朋友，互相认识。我们渴望与世界交流，知晓全世界的文明和文化，能创造各个地方需要的东西。

5、提问：任总您好，我是来自香港中文大学（深圳）的老师。此前我也参加了近十五年的编程竞赛，最终选择加入学术界，而不是工业界，因为我想为社会做贡献，尤其为培养下一代的竞赛人才、推动技术发展做贡献。但我深深感受到，现在的科研，无论是在算力还是数据上，都急需企业和学校密切的合作。比如这次冠军杯的题目就来源于工业界，取材于大模型AI时代。而冠军是毕业于浙江大学，现在佐治亚理工学院就读的一名博士生。所以，我觉得这次的比赛和最后的结果是很好的学校、企业合作的交流典范。请问任总，在新时代的环境下，针对来自海内外竞赛人才，尤其是青年人才，您希望华为在未来提供怎么样的帮助？达成怎么样深度的交流、合作，来促进新的成果不断产生？

任总：我认为，每个人的人生有不同的道路。有人摸高，有人摸低，都是社会贡献。也会有一些大学生是在做工人，做新时代的“工人”。三年前我们招了三千多名边远地区的本科毕业生，经过三年培养，在我们公司授予专科认证，做芯片生产和精密制造的工人。以后对“工人”这个名词有新的理解，一些精密工业的生产人员，需要受过高等教育。大学生可以做“工人”，是高等教育将来的一个责任。当然，我们也需要一批人去摸高，摸到世界，甚至摸到宇宙，摸到人类的未来。人需要努力，不同的人走不同的道路，不是每个人都要去摸高，因材施教是很重要的教学模式。

但是你能摸高，就不要去摸低，就不要走商业化的道路，你总有一天能摸到真理。有一天你爬高爬不上去了，就从“喜马拉雅”往下走，沿途都可以“生蛋”，下来“种地”、“养牛”、“养猪”……，你绝对是好汉，从高往低打是容易的。我鼓励当今的青年，有可能摸高的一定要走到最高点。

Meta给几个青年人每个人上亿美元的签约金、千万美元的年薪，中国互联网上没有多大的声音波动，为什么？不羡慕了。现在国内一大批创业者，能力非常强。七、八人合作做一个公司，二、三十人合伙，股份全是他们的，做好了想拿多少拿多少。中国青年的创新公司非常多，三、五年或者五至十年，中国会发生天翻地覆的进步。机器人领域，中国有百万青年在做，剩余资本在投入力量推动训练他们，不管商业上是成功还是失败，数百万优秀的青少年成长起来了，这对中国工业现代化、农业现代化、科技现代化……是有好处的。他们是我国走向现代化的中坚力量。中国青年人没有羡慕别人的机制了，中国的机制也就形成了。海外留学回来的人也很多，跟自己同学一结伴就创业了。青年已经不羡慕别人了，就羡慕自己，赶快自己把这个事情做出来。

最近小鹏机器人出来走“猫步”，大家开始不相信，说里面是个真人。小鹏在发布会上当场拿剪刀剪开机器人的外皮，里面都是“钢铁”。机器人的产业也发生了很大的进步，这些小公司都很厉害，代表了未来的世界，展示一个未来世界。做真正的“人”还很难，脑的能耗比、皮肤的神经密度……。这个世界总要有人向未来探索，人类社会就是从一次又一次的失败中成功起来的。中国三、五年后会有较大的进步。中国强大了，有利于世界繁荣的。

6、提问：任总你好，我是本次比赛的参赛选手。我本科毕业于浙江大学，现在佐治亚理工学院读博士二年级。我是刚刚那位提问的教授的学弟，我想继续就他刚刚提问的问题做一些探讨。想问任总，如果您回到20岁，您会怎么规划您职业生涯的前十年？我知道任总您作为一个企业的管理者，会考虑青年作为一整体的力量要往什么地方用力，我现在更想问的是如果作为独立的青年的个体，您会觉得应该怎么规划职业初期的发展？谢谢！

任总：我回不到20岁了，上帝没有给我通行证。我不能假想20岁干什么。你们现在是20岁，要随着时代潮流去冲浪，敢于走在潮流最前面是最重要的。不要在乎是不是有钱，不要在乎自己的青春会不会牺牲掉，不要把指标看得很重，应该看到你们造福人类未来很重要。

孟德尔发现的基因就是沉寂了一、两百年，人类才开始对基因的研究。大家知道基因将来对人类有多重要，当时发现者有多可怜、多孤寂。所以，不要在乎谁选择什么，也别在乎你的同学、朋友选择什么，在乎适合自己的，只有自己了解自己，选择什么职业努力进取，不成功也没有关系。这个世界大多数人是不成功的，在不成功的道路上也充满了学问，通过不成功对大量假设都试验过了，假设试验过就是你积累的巨大财富。

7、提问：任总，您好！我来自北京交通大学，现在大三。在今年ICPC巴库的总决赛中我获得了世界第三名金牌。非常感谢华为公司的支持，在这里想跟任总探讨一下关于个人发展的问题。刚才提到现在是AI的时代，这个时代是快速发展的，我未来将前往北京大学计算机学院攻读博士学位，师从谢涛老师。我现在也初步接触了一些科研工作，尤其是发表论文提出一种新的思想，因为在前沿探索，难免会遇到一些质疑的声音。打ICPC竞赛或者人生中会遇到很多质疑和不被看好的声音，华为在历史上也有过这样的时刻，想问任总如何看待这些声音，以及如何在这些时刻中打破质疑、不断前行的？谢谢任总。

任总：在质疑中前进是很正常的。很多重要的科学突破，刚开始都面临质疑的，比如傅里叶提出任意函数可用三角级数表示，未被巴黎科学院接受；希格斯预言玻色子存在的投稿被拒；哥本哈根诠释的不确定性原理被爱因斯坦反对等等。华为在产业发展过程中推动5G的Polar码和Massive MIMO、光领域的星座图整形、多镜头手机拍照……等，都曾经面临过质疑。要突破就要敢于迎接挑战，大胆创新。

国铁正在铁路上试验新的5G-R无线调度系统，450公里时速的高铁，使用5G-R来承载无线的调度，这个5G-R共生雷达实时检查线路安全、高速运转列车的轮轴安全，是一个大踏步的进步。大家知道，中国的重载火车一列火车拉3万吨煤炭，是无线电调度的。无线电以前用GSM-R，控制火车间隔，能够控制每列两万吨的载货量的火车，密集地往秦皇岛运。将来要升级到5G-R，能够支撑上万列时速450公里的火车、3万吨货车的运行。大家知道现在每天调度的高铁是一万多列，而且通过每一个点都是计算点，这么庞大的铁路运输网络，人工智能是怎么调度指挥的。

12306系统的核心技术带头人曾经是一个小姑娘，她是时代楷模，把12306打造成全球访问量和交易量领先的超大型实时票务系统。中国网络越来越复杂，还有货运网络，这些亟待用非常尖端的数学来解决复杂的难题，你可以把你的学术方向具像化。

中国每年新增八千多公里的铁路，未来中国铁路里程有数十万公里，是世界上最长最复杂的铁路网。未来你们成为中流砥柱的时候，中国可能有30-40万公里干线轨道，还不包括城际铁路、地下铁路。这么密集的交通网络调度、仓储管理、装货管理、协调管理……，这是多复杂的科学，需要很厉害的数学博士解决这个问题。

如果你来自于交通大学，交通亟待解决的问题就是非常复杂的问题。

提问：非常感谢任总。不过我是计算机专业，未来会在人工智能上做一些探索。

任总：高铁的日常维护、高速运行中的列车安全监控无一不是多模态的人工智能。12306的票务系统在节假日时间段里是中国最大的互联网，已经难以承载假期高峰这么大的流量了。铁路制造、建设、运输系统也依赖于计算机信息网络，人工智能也要具象化。

8、提问：任总您好！我是来自北京邮电大学的教练，我带了七年的北邮最好的竞赛学生，今年也加入了华为，现在在数通部门工作。我的问题是在您看来通用人工智能未来多久能够实现，如果能够实现的话，很多专业和岗位都将被人工智能取代，未来中国的年轻人该怎么去在大学当中选择专业和方向？我们家的小孩明年也要参加高考了，很想听一听您的意见。

任总：对于通用人工智能，美国和中国在人工智能的追求方向有所不同，美国在探索通用人工智能AGI和超级人工智能ASI，解决人是什么、人类社会的未来是什么，他们想完整地解决一个问题，这个时代还需要一个认识过程。而中国是在研究解决怎么做事，创造更多的价值，解决发展问题。城市的安全、公共教育卫生的进步、矿山生产无人化、水泥生产无人化……，煤炭工人打着领带、穿着西装、戴着戒指上班，这就是现在的具像化。想象灰尘滚滚的矿山、极度严寒的矿区、极度炎热的工地、极度高海拔的工场将来生产无人化了，会有多壮观。

无人化富余出的员工怎么办？要发展再教育工程，例如实行学券制，给下岗人员一些学券补贴，把一些已经空着的学校、工厂变成职业学校，对下岗人员进行职业再教育。党的十二大提出提高全民族的教育文化素质，今天中国面临提高全民族专业素养水平的时段。过去我们的职业教育大多从初中生分流建专科学校，初中生年纪太小了，不能真正掌握信息学。现在连解放军战士都在大学生化，先进武器不是文化低的人就能掌握的。大量无人化以后，可能会导致有一些人没有工作。但是从国家来看，总财富是在增加的。比如一个工厂，有人的生产是100，无人时生产120，把这些富余出来的人员，实行再教育，再上岗，转到具体化的工作中。因此，我们会面临着很多岗位的人员精简，国家通过再教育工程把这些人接下来，转成国家需要的人才培养上去，因为人工智能带来国家总财富增加。

现在软件编程大家都说是需要人的，随着大模型和智能体技术在软件开发中的广泛应用，AI辅助计算机软件编程已经释放了约30%的软件工程师的工作量，未来可能达到60-70%。为什么无人化进展速度不能快呢？还是要慢慢来，要使社会结构发展稳定。所以，人工智能带来的社会好处是总财富增加了，怎么分享这些财富？怎么重新造就一些人再上岗呢？这就是新的课题。

9、提问：您好，任总！我来自普林斯顿大学的博士生，现在做的科研方向是人工智能大语言模型。我想问的是学术界常常面临的一个问题是计算资源比较有限，我知道华为最近几年在某些关键器件受到了某些限制。在这种长期资源受限的处境之下会怎么克服、怎样做出下一步的选择呢？谢谢！

任总：我认为以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足。建数千个、数百个大模型都是正确的探索。现在大模型大到什么程度，需要多少算力？华为在解释超节点的时候讲到了950、960、970，但我们需要多少个“970”，970在哪儿能用？需要多少台，集群怎么连接。这是一种线性技术推演，是一定能实现的算力假设。但需求在那里，我们还没有能力很好的预测和推演，需求是不是一种线性结构，万一是非线性的呢？因此，算力过剩的时代一定会到来的，做模型的人不要担心，模型怎么能够对社会有用，也不是你要担心的问题。模型面向千行百业的应用训练和推理，将来能不能产生商业应用，又是另外一些人来做，就是行业应用工程师。

网上经常有人说华为不是搞科学的，我们本来就是搞技术的。我们叫华为技术公司，不是华为科学公司。科学是你们研究的，我们是应用科学技术。但是我们公司内部把一些人叫“科学家”，是一种职务分类。并不对标社会标准，只是一个专称代号，不必较真。

所以，你们搞理论走科学道路，不要担心你的科学会不会得到社会应用，如果总担心社会应用，你就不是科学家，而是应用专家。从事理论是伟大的，因为理论是想出来的、推理出来的，所以这些人很少的。你们想一想傅里叶变换、拉普拉斯方程、麦克斯韦方程……有多难，它是数学推导和物理直觉创造出来的“空想”。把方程都描写出来，当时他们怎么知道，这对人类社会这么有用。我们在工业上做好，怎么尊重原创，这就是我们和欧洲、美国怎么解决好关系的问题。

10、提问：您好！我来自ICPC墨西哥，我在墨西哥湾大学工作。您可能也知道在墨西哥、在北美洲第一次有女性总统。我们现在也给女性参赛的选手提供越来越多的机会。现在我们这个区域的国家已经有大概1/4或者1/3的女性选手参加了，想了解关于女性参与的看法，是不是要鼓励女性参加这些科学技术领域呢？我自己个人的故事也跟这个相关，我来自这样的一个家庭，奶奶祖母这辈过的很苦，不太能上学，是自己学会认字的，因为她自己非常有决心，现在我的小女儿也在学工程技术类的领域。这也是我自己个人的故事。女性的参与需要依赖家庭的支持，您是一个伟大的企业家，想了解一下您的看法。

任总：墨西哥这个国家是非常伟大的，除了玛雅文明外，中国的玉米、西红柿、辣椒、红薯……都是从墨西哥引进的。如果没有墨西哥这些物种，几百年前中国不会有这么多人口，因为中国自己的农作物养活不了这么多人。所以，墨西哥是伟大的。

墨西哥玛雅文明的时候，女性的地位是低的，因为它是重体力劳动。玛雅人在比赛球时是臀球，是用屁股顶进石环的，女性没有这个体力。现在计算机时代，都是纤纤细手敲键盘，女性不比男性差。现在中国军队有不少女兵，有些还开重型歼击机。看到20多岁小姑娘在航母上开歼击机着舰的时候，是十分敬仰她们的，她们多伟大。吴健雄就是女性，她用实验证明了宇称不守恒定律。所以，男性和女性在计算机时代没有本质区别，因为不是重体力劳动，如果是重体力劳动女孩子干不过男孩子。在轻体力劳动中，脑力劳动中两者没有本质区别。

所以，拉丁美洲更多妇女参加创造性工作应该是伟大的。而且世界上物质资源最丰富的就是拉丁美洲和非洲，没开发，有大量地下宝藏。

11、提问：任总您好，我来自俄罗斯下诺夫哥罗德国立大学，我想说一下华为和ICPC不同的情况，华为的挑战赛给我们提的挑战是非常接近实际的应用场景，让我们ICPC的选手去解决，其中一个难题在前两天已解决。如今这类形式的挑战赛很受欢迎，你们也会经常组织这样的挑战赛，我的问题是，未来这样的挑战赛可能需要卷入更多的专家和科学家，让我们的挑战以后会越来越跟实际的工业场景相关吗？AI时代您怎么看？因为我们有可能需要AI辅助去解决这些挑战。谢谢！

Veronika Soboleva：他是俄罗斯ICPC全球总决赛冠军的教练。

任总：我们与ICPC接触也是一个意外，我和Nika小姑娘是在莫斯科河畔喝咖啡认识的，那时候她是ICPC的总监，我们从而就挤进了ICPC组织。后来我们跟ICPC加强了合作，是你们帮助我们有了一个认知世界的窗口。同时对你们打开了一个眼睛。为什么俄罗斯连续多年都有ICPC的冠军获得者，而且为什么谷歌每年都用六倍的薪酬把你们挖走？当然，除了新西伯利亚大学，还有圣彼得堡大学、ITMO和下诺夫哥罗德大学等。

俄罗斯在理论上的研究是非常有领先基础的，世界上数学发达的国家很多，俄罗斯、法国、美国……都是。美国是以移民为主的数学；法国是路易十四、拿破仑主张数学立国；俄罗斯是彼得大帝、叶卡捷琳娜女皇引进……当然还有很多国家数学也非常发达。我们认识你们国家大概是在二、三十年前，我派人组建莫斯科研究所，让他们从解决可靠性模型开始。我们去的人说俄罗斯硬件体积太大，我说可靠性不完全是硬件，软件的算法就是数学，数学没有重量。我们从这点认识到俄罗斯在理论上的极大意义，所以我们加大了跟俄罗斯亲密的合作。而且俄罗斯在数学、物理……很多理论科学上很先进，所以我们在俄罗斯就有了一定规模化的发展。我们尊重每个国家的人才、技术，我们在不同国家都有机构来合作发展。

12、提问：我来自罗马尼亚，布加勒斯特大学，我们的大学和华为的合作非常好，合作扩展的一个障碍是华为在罗马尼亚没有工程组织的办公地点或者办事处，华为会不会在罗马尼亚建相应的研究所或者开发机构？这是总部的决定还是本地的决定？

任总：罗马尼亚是一个非常伟大的国家。

东欧国家的创造性也很强大。罗马尼亚有深厚的数学竞赛传统，发起著名的IMO国际奥数。罗马尼亚曾经对中国输出过石油工程技术，中国早期在石油勘探技术学习两个国家：一个是罗马尼亚，一个是阿塞拜疆，那时石油勘探还是模拟技术。罗马尼亚是欧洲现代石油工业的发源地之一，并且在石油勘探的过程中，为防止石油枯竭后怎么办，发展了石油勘探设备制造工业。90年代以后，中国转过来向美国学习数字石油勘探技术，中国的勘探发生了很大的进步。罗马尼亚在原创时期对中国工业的进步发展作用是极大的，我们还是坚持和罗马尼亚加强合作。欧洲在法律许可的时候，我们还是要加大在欧洲的发展。

13、提问：我是一个大学本科生，现在大四，来自于印度尼西亚雅加达。我之前听说，特别是教我的教授，谈到了AI技术和AI应用在印尼的发展。教授告诉我，在印尼AI的重点更多的是利用现有的技术，而不是寻找新的技术突破。我个人有可能未来会进一步深造，所以想问一问任总，您对这个怎么看？有没有什么建议？或者有一些话想跟我们这些年轻的选手说，特别是当我们想要在技术领域进一步深造、在技术领域工作的，有什么建议和想法？

任总：我赞同那个教授的讲话，你们最紧迫的不是在这个世界争夺算力和大模型的世界领先，而是强调“应用”领先，这是适合你们国家的国情的。比如，印度尼西亚有大量的港口，船舶自动化、港口自动化是急需得到人工智能的方式。现在你们在船舶、港口的应用已经很发达了。第二，你们的岛与岛之间，间隔五六十公里，建立完整的无线电通信也是很容易的。

中国的北斗卫星与华为技术结合起来，在地球上的定位是厘米级精度，是适合你们的。你们船舶靠港口，以前要用缆绳等很复杂，现在一靠近电磁，就把它吸到岸边，系泊简单多了。人工智能对印度尼西亚的工业起飞一定会起到很大作用。包括农业上怎么应用好，现在中国有些地方农田种地无人化。

14、提问：我是来自白俄罗斯的教授。我之前参与了一些项目，未来可能五年之后有一些地方是没有AI的，想问您，有没有一些例子未来根本不需要AI？因为对于有些学生来说，特别是学数学的，有可能他们完全不需要AI的帮助，自己做事情就可以了。

任总：白俄罗斯在热工理论与技术上是非常伟大的，发展了先进的热管和磁流变抛光技术，因为芯片一定要解决热的问题。现在一些尖端科学领域，之所以不受制于美国，白俄罗斯在热理论上起到了很大作用。芯片最大问题是散热问题，热散不出来，芯片的效力就不能发挥，这些都是非常尖端的科学技术与工程问题。

白俄罗斯存在着巨大的发展机会，AI对白俄罗斯是有用的。但是AI重在应用，不重在发明，发明AI只是一家IT公司，应用AI是会强大一个国家。IT公司对人类的贡献就2%， AI在产业上的贡献会占到98%，例如驾驶、矿山开采、炼钢、水利、玻璃、医疗……，它贡献的价值巨大。刚才我讲到洗煤精度提高0.1%，0.1%乘以40亿吨，你算一下是多少？提高高炉的冶炼能力1%，中国10亿吨钢，消耗几十亿的煤炭，这又是多大的量？所以，人工智能应该是无处不在，如何去应用它，是主要的课题。

15、提问：我在印尼出生，现在在多伦多大学求学。马克斯·普朗克创造了量子力学，在西方很多国家不仅仅在谈AI，也在谈量子计算。现在量子用在加密领域，同时还有量子芯片，这些都是前沿领域。量子芯片能够打破所有的加密软件，现在量子芯片不是足够的稳定，不能有稳定的结果。但是近期的未来，在经过大量的研究之后我觉得量子的进步是不可避免的，所以我很好奇，中国在量子芯片上的想法，是不是华为关注的领域？未来华为会不会想在量子芯片的竞争中取得胜利？

任总：感谢你，你是辛顿的学生，多伟大！诺贝尔奖获得者杰弗里·辛顿是深度学习之父，理查德·萨顿是图灵奖，都是人工智能。

量子科学迟早是要突破的，量子用于计算机一定能实现的，尤其在特定的计算会带来巨大的优势。

量子计算机的研究是人类的命题、国家的命题，华为公司无法承担量子研究的问题。但是量子计算机出来了，我们可能会购买。至于量子破解世界各种加密系统，到那时再“兵来将挡”。包括核聚变，有人说“核聚变一定能成功”，我相信，但是什么时候？我不知道。核聚变如果成功了，所有能源革命都改变了。难道今天不建发电厂了，等着核聚变成功？所以，你看今年还在大规模投资电力系统建设。

量子计算一定是会成功的，人工智能未来一定会怎么样，我们不知道。不能因为有那个未来，今天就不去做其他方面的努力。

16、提问： 您好！我来自于日本，之前在日本东京工业大学求学，现在工业界工作，非常感谢有这样的机会在这个非常棒的地方聚在一起,非常感谢华为提供这样的机会。您刚才提到现在通信技术的快速发展，就这个展开问一问。我记得在疫情期间，大家都是远程工作和学习，都依赖于电信技术工作学习，又恢复到现在的生活。大家能够聚在一起，能够在一个地方共同工作。我也同意人与人之间当面的互动比电话会议效果要好很多，我也认为像ICPC的大家庭，所有人聚在一起解决同一个难题，这也是非常好的安排和想法。这对于人与人之间的连接非常重要的。

我的问题是对于未来十年都会是这样的吗？华为喜欢这种面对面的沟通，还是通过先进技术的发明创造？例如华为的技术发明创造，大家又重新回到远程的连接，还是您更加倾向面对面的连接？

任总：当年托夫勒写《第三次浪潮》的时候，讲的就是远程工作和远程办公。我当时年轻不太理解，是这样吗？今天证明是这样。即使今天我们聚会了，也只占到千分之一的时光，大多时间还是网络沟通。如果不是网络办公，我们公司很难生存，因为我们没有这么大一个物理性的场所。我们成立一个组，这个组在哪？在哪些国家？不知道，只是给了一个任命，有工号就上了一个连接，这个连接就是群，他们的编码由时差滚动着不断地改变。疫情加速了网络办公的普及，但是物理办公不会消亡。大家定期聚会喝杯咖啡的可能性有没有？有，成本。

远程网络的潮流不会改变，我们渴望回到面对面交流，机会有的，但是少。物理性的大学重要，网络教育的价值重要性一天天的显现出来，对于边远地区，特别是亚非拉边远地区的天才崛起，会起到作用。

无线电是波波夫发明的，机翼理论是茹科夫斯基发明的，俄罗斯有很多发明，只是沙皇保守不宣布，导致大家不熟悉。瓦特并不是什么教授，最初是蒸汽机的修理工，法拉第最初是印刷厂的装订工，他们仍不失世界级的伟大。所以，将来不拘一格选人才，网络知识的扩散给很多人才提供了展现头角的机会。

网络肯定是重要的，面对面是需要的，我们还会继续支持竞赛的获得者有机会聚会一次，但不一定是上海，也有可能是其他地方。

Veronika Soboleva：ICPC是一个大家庭，大家庭当然要聚一聚的。我们有全球范围内全年几十个不同的活动，华为安排的活动是其中之一，我们也非常感谢华为的安排。

17、提问：您好！我来自德国。过去几天甚至之前我都听说很多AI研究相关的新闻，我对量子计算和通信也是感兴趣的，所以我想了解AI研究的优先级对华为来说有多高？和其他领域相比优先级有多高？有多少的研究资源会从其他领域迁移到AI？

任总：人工智能最早是图灵。诺贝尔奖获得者辛顿，我曾见过，他在八十年代就提出来了，但是世界没有响应。最早提出人工智能怎么用的，就是德国工业4.0，华为未来三到五年内研究的东西相当于德国的工业4.0。

人工智能在华为公司地位是重要的，但当前最重要的是CT，就是无线电、光通信、核心网、数据通信……。为什么？将来人工智能的感知与控制，要把数据传到几千公里外，必须要有一个先进的网络。AI要真正产生出价值，需要全社会的协作，发挥各自的优势。没有网络的算力是信息孤岛，孤岛化的AI无法实现真正的智能。

18、提问：我在新加坡国立大学上学，非常感谢今天的活动和跟我们交流。美国从全世界挖了很多顶尖的人才，甚至是一些小国，美国也派人去把人才挖回去。我认同这种正向幂律分布，像计算机科学，或者学界、企业家都认为。这些学生能够推动产业和社会的发展，因此我认为对于企业而言，要成为最好的企业，就要抢夺这些人才。但这些人，这些好的学生选择权也很大，最优秀的人可能去了金融公司做对冲基金，因为他们那里拿的钱更多。您是不是同意这种说法？

首先，要从全球吸引人才是不是重要？中国的计划是什么，华为的是什么，如何去抢夺这些最优的人才，尽管他们有各种各样的选择，但他们要到中国来，不管是有语言、文化的差异，面临这样的挑战，他们还是愿意到中国，到华为来，中国有怎样的计划？华为有怎样的计划？

任总：美国的土壤是适合种庄稼的，大量人才到美国成长这是好事情，并不是坏事情，包括中国的很多青年到美国去，在美国生根发芽，参与创造一些新的科技文明。谷歌创始人就是俄罗斯人，他们创造的安卓，全世界不是都在享用嘛！对中国也是受益的。没有说苹果、微软、英伟达、英特尔……，不给我国创造价值，也在创造价值。美国只是不准华为使用含美国元素的东西，并不等于不准中国用，也没有不准世界用，所以全世界人才到美国创造一种技术文明是有益于世界进步的。至于他个人的才能在美国发挥了价值，享受了美国的生活，这也是可以理解的。

美国创造的科技文明，对世界不是有害的，是有益的，我们也要支持美国科技文明的发展，因为美国创造的科技文明，关起来不去给别人用，那美国怎么赚钱？他赚你钱的过程中，同样促使你的产业进步。如果没有欧洲的文明，我们怎么可能有汽车、火车、轮船……？

美国只是制裁华为，中国大多数公司没有被制裁，还是可以用美国的技术、工具、生态、仪器仪表、芯片、流片的……，这对中国的产业发展是有好处的。我们也渴望全球化，能享受站在巨人肩膀上，我们的自力更生是被逼无奈的。全要靠自己，是不敌全球化的，我们在许多方面落后国内企业使用的芯片至少一代……。

中国相对落后，当然更需要崛起，也需要吸收一些人才。现在的环境已经比我们年轻时代好很多了。年轻人多幸福，多阳光，多有张力……。现在中国也有人才的土壤和机会了，很多青年也在这里创业了，但是追赶美国的速度我们还是慢的。

华为作为一个公司，容纳不下太多人，养不活，说不定还得裁员。我们与ICPC的交流不带有任何目的，并不是说“人才都来我们这儿”，但你们来这边工作不一定能发挥你们的作用，因为天才需要一个平台。当然新加坡的饭跟我们的饭差不多。

所以，从现在各种情况来看，中国要更加开放，要向世界所有文明国家学习优点，容纳世界的文明进来，不能闭关自守。改革开放把国门打开了，让世界的文明进来，并没有产生文明冲突，文明叠加起来共同创造了一种价值，就是今天的新中国。开放使中国富起来了，但富成什么样呢？还不够，中国的富要有质量，现在党中央提出“新质生产力”，就是你要去“健身”，“肌肉”强一点，我们才能做得好一点。我们的产品要高质量，世界人民不就欢迎我们吗？如果我们的产品走出国门质量不够好，大家说中国产品不好，中国就没有国际市场，中国发展也会受阻。

我们公司曾经也是一个小封闭公司，关着门慢慢干，现在我们慢慢才打开门。从几年前我在莫斯科河边认识了Nika，通过你们又认识了七、八百人，这些就是纽带，和不同国家间的纽带，华为公司这个纽带就开始了。数学没有国界，理论没有国界，你们发表论文我们看见了，我们使用；我们发表的论文，你们也看得见。我们交流的平台就是“黄大年茶思屋”这个网络平台，你们可以在网络平台呼叫一个有共同见解的人，一下子可能在冰岛出现，通过全球化的科技网络平台完成交流。

Veronika Soboleva：非常感谢任总鼓舞人心的发言，特别是不同文明的交融，这是ICPC坚信的理念。不管你是在哪个国家出生，你都能够成为ICPC大家庭的一部分，非常感谢大家。

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第一波，是字节进军 AI 手机。

而引发行业讨论的，则是字节 AI doesn't手机被微信封杀。

议题很简单。

通过手机，豆包 AI 有可能越过任何 APP 及其所链接的服务，成为用户的管家和代理，从而架空 APP，被微信狙击不难理解。

这也不是个新话题。

比如，亚马逊就早已对 AI agent 购物动手了，不用技术手段，而是拿起法律的武器。

AI agent购物被控“用户欺诈”， 亚马逊起诉Perplexity

乌龙的是，当天，豆包 AI 手机就单方面宣布问题解决。

但实际上，AI 对 APP 的夺权与后者的守塔之战，远还未开始。

这将是移动互联网时代，往 AI 时代挺进的，不可能逾越的战阵。

今天，另一个不被关注的信息是，字节第一款AI眼镜，将在2026 第一季度发布。

可见，字节向旧生态进军的路线不止一条，新生态下的入口争夺战开始打响。

超级 APP 是第一步。

字节的豆包、腾讯的元宝、百度、 DeepSeek ，以及阿里巴巴刚快刀斩乱麻整合推出的千问，都在努力成为 AI 时代的超级入口。

结束通义、夸克互搏尬局，阿里统一AI 入口打造超级 APP千问

与移动互联网时代略有不同的是，这些入口都可以参与全球性争夺，与 ChatGPT 、Gemini 对标。

第二步就是，AI+硬件。

把 AI 大模型装入手机、眼镜、耳机、PC，还有汽车，还有机器人，让后者成为超级 APP  触角，为后者输血。

不光是输血，更是吸血。

通过 AI agent 绕开其他 APP，替用户做决策只是表现之一。到时，APP 作为产品形态将会完全没有意义，有价值的只是，通过 API 接口对接的背后的服务。

移动互联网时代， APP 管道化了其他服务商。AI 时代，它们也面临着被管道化的风险。

AI 硬件，就是这劫道的刀枪。
回顾互联网、移动互联网历程，本质上就是入口之战。

底层入口是系统。

比如Windows，比如iOS、Android。 AI 时代，大概可以对应超级大模型。

而这入口的载体，只有可能是硬件。

都说苹果的伟大在于完整的生态，而生态实际上就是，系统软件+体验好的全业态的硬件。

所以，字节开始做手机、做眼镜，阿里大推千问的同时，又把千问塞进夸克眼镜。

可以预见的是，2026 年将成为 AI 硬件之年。

AI 大模型将在这不同的硬件赛道，展开入口争夺战，把手机、眼镜、电视机、PC……重做一遍的同时，一起把旧的移动互联网生态重启。

攻守相宜。对他们而言，也是为未来续命的不得已之举。

因为，重做硬件，抢夺入口的同时，就是 AI 重做搜索、重做电商、重做游戏、重做内容、重做输入法、重做浏览器……

搜索是第一个被颠覆的，百度没有自己先革了自己的命，危机感最重。看看对岸的谷歌。

腾讯挑战也大。与其他移动互联网大厂相比，它最大的特质就是流量入口，微信+其他，转化成广告与游戏。微信地位短中期都不可撼动，元宝能在新的战场守住多少？或者，微信+硬件呢？

阿里一直缺入口。电商不是入口，买了东西就走，不会停留和社交。支付也不是入口，只是工具。钉钉想成为入口，实际上成了工具的集合。

为此，阿里努力了多次，都失败了。而 AI  ，让阿里第一次可以有打造超级入口的机会。它更大的机会则是，把自己的超级入口，与大消费生态的融合。所以，阿里空间值得期待。

AI 同样会给字节带来机会。比如，AI 让内容生产更加简便，让内容和广告分发更精准。

但前提是，它的抖音、tiktok 入口要一直维持现状般的强大。挑战的地方在于，字节以前的 AI 技术与 APP 融为一体，一前一后。新的大模型入口则与此割裂。而唯有硬件，才能让它的几者重回统一。

硬件背后，其实还有人机交互方式的根本性改变，或者是，从“人”与“机”，到“人”与“机”背后的“智能”的交互方式的改变。

AI 已从文字趣味问答，往多模态进化完成，现在升级的是物理世界理解和构建，从虚拟到现实，将傻傻分不清楚。

当手机、眼镜能主动识别物体、翻译世界、调取模型、完成服务时，它其实成为了我们的眼睛、头脑和肢体，成了我们的“类克隆体”。

这里面，有从文字到语音到视觉听觉的交互方式改变，有从被动获取、选择到主动寻找、正确决策的信息处理方式的改变，更是“人与智能”相处的开始。

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据彭博社报道，英伟达即将赢得一场重大游说的胜利。

据悉，美国立法者未将一项限制条款纳入必须通过的国防立法——该条款内容是，限制其向中国及其他“对手国家”销售先进的AI芯片。

这项提案名为《确保美国在人工智能领域增益法案》（GAIN AI Act），其要求包括英伟达和AMD在内的芯片制造商，在向中国及其他武器禁运国家销售高性能AI芯片前，必须优先满足美国客户的需求。

此前，议员们曾计划将该提案纳入年度国防政策法案。该法案于本周五发布。

熟悉该法案的人士透露，该条款暂未被纳入，但也还行不确定性。

对此，英伟达及其他希望扩大对华市场准入的行业参与者曾一直在游说。

英伟达辩称，该立法将限制先进芯片的全球竞争，并坚称此举毫无必要，因为公司不会剥夺寻求购买高性能芯片的美国客户。

本周三，英伟达CEO黄仁勋亲赴华盛顿，与特朗普总统及关键议员会面。

在迈克·约翰逊议长办公室外，黄仁勋告诉记者，他来此地是为了“回答有关AI的问题”。

随后，黄仁勋称议员未将GAIN AI法案纳入国防法案的决定“明智”，并将其与英伟达此前反对的另一项政策相比较。

“GAIN AI法案对美国的损害甚至超过AI扩散法案，”黄仁勋表示。

随着白宫考虑是否出口H200，此事已变得愈发紧迫。

特朗普总统此前曾暗示，他对英伟达Blackwell芯片的降级版本出口持开放态度，不过关键内阁成员已明确表示反对此类出口。

但此轮“否决”，并不意味着 AI  芯出口从此坦途。

严格来说，相关提案只是被排除在本轮必须通过的国防法案之外。未来国会或行政部门若有新的立法／限制架构，可能重新启动类似限制。

而当前出口限制／管控还包括别的法规，例如近期美国商务部对半导体出口的控制政策。  

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日前，伯纳德·马尔（Bernard Marr）在其个人网站上发布《2026年每个人都必须准备好的八大AI趋势》，该文随后被《福布斯》编选。

伯纳德・马尔是世界知名的未来学家、商业影响者和技术思想领袖。

小编特将其个人博客全文编译如下：

正如我去年预测的那样，2025年是人工智能（AI）真正进入日常生活的年份。无论是在工作、娱乐、学习，还是在我们所做的几乎所有事情中，AI的影响都无法忽视。

那么，接下来我们将走向何方？

我相信，在2026年，我们将开始看到其长期影响开始显现。这仍将持续创造巨大的机遇，从改善医疗保健和教育标准，到促进科学发现，再到以各种方式简化我们的生活。

同时，社会也将被迫面对能源成本不断上升、社会挑战，以及围绕信任、隐私和监管等问题。人工智能的泡沫是否会破裂？

但是对于我们大多数人来说，最具影响力的叙事将是，AI重塑我们日常生活结构所产生的持久而有意义的方式。

考虑到所有这些，以下是我认为在迈入这个十年后半段时，将成为议程核心的趋势。

1. 日常生活中无处不在的智能体

毋庸置疑，“智能体AI”一直是2025年的热门词汇，而2026年将是这些自主的、能采取行动的助手真正发挥影响的一年。

想象一下ChatGPT，但除了回答问题和生成内容外，它还可以承担日常任务，比如订购杂货、安排旅行，甚至与智能家居设备互动来管理家务。

在工作场所，AI将从提供协助升级为协调和交付复杂的项目，并与外部利益相关者和系统进行沟通，以实现中长期目标。

2. 合成内容危机

根据一项预测，到2026年，多达90%的在线内容可能是由合成生成的。

我们已经看到它被用来传播虚假信息并威胁民主进程，但即使不是出于不诚实的目的创建的，其庞大的数量也常常会淹没真实的人类声音。

合成内容无疑有其存在的价值，例如用于分析和提取对人类而言变化太快的数据中的洞察。但当它被用来取代人类的洞察和经验时，它就缺乏真实性，并有可能将我们淹没在平庸、低价值的内容洪流中。

在2026年，对于那些拥有真正有价值的经验想要分享的人来说，挑战将是找到方法确保他们的创造力和人类声音能够超越“AI糟粕”的浪潮，并保持可见性。

3. 工作的未来

在2026年，AI和自动化对我们工作方式的长期影响将开始整合，新的工作岗位会出现，不可避免地，一些旧的岗位会消失。

随着知识工作者将日常和行政工作交给AI和智能体处理，他们的角色将发生变化，同时，我们将更清楚地看到像提示工程师、AI集成专家和伦理专家等新兴角色，将为组织带来哪些价值。

另一方面，随着一些公司抓住机会减少员工人数及其相关支出，我们也很可能会看到持续的裁员和失业。

4. 物理世界中的AI

这一趋势涵盖了AI对我们周围世界的物理系统和机制日益增长的影响。

它包括无疑将变得越来越普遍的自动驾驶汽车，以及将在仓库、建筑和医疗保健环境中承担体力劳动的类人机器人，还有构成日益庞大的“物联网”的互联设备网络。

在2026年，AI不再仅仅为我们手机上的应用程序和电脑上使用的软件提供动力。随着监管和安全保障措施的成熟，它正在进入我们的家庭、工业和工作场所，成为我们世界中一种有形的存在，并重新定义我们与所有形式技术之间的互动和关系。

5. AI驱动的地缘政治和国际贸易颠覆

到目前为止，世界各国政府都非常清楚AI将在国际舞台上带来的优势，涉及从经济产出到发动战争的能力等方方面面。合成内容被广泛用于旨在影响选举的宣传中，而对AI硬件的贸易限制则被用来限制竞争对手经济体的竞争力。

除了核武器之外，没有任何一种技术具有如此巨大的潜力来颠覆全球力量平衡。世界各国领导人深知这一点，2026年，随着他们试图控制这项技术及其所依赖的数据的传播，我们将看到市场和供应链被进一步操纵。

6. 隐形AI

随着AI日益成为日常生活的一部分，它将具备机械化、电气化或电信崛起等其他划时代转变的许多特性。这意味着它将越来越成为我们习以为常的事物，而不是在识别其影响时才会被特别指出。

对于在过去十年出生的一代人来说，与他们日常使用的设备和机器进行自然、像人类一样的对话，将是完全正常的，以至于这不再是一件“大事”，而仅仅是事物的常态。

7. 医疗保健中的日常AI

今年，一个已有一百多年历史、一直是每位医生工具包中日常医疗必需品的设备，因AI而获得了重大升级。

新的听诊器能够分析心律，以在几秒钟内检测出心脏病等问题。像这样的创新代表着AI正被整合到日常、常见（或曰“司空见惯”）的医疗程序和实践中。

鉴于AI已被常规用于协助医生诊断疾病、监测患者康复和开发新药物，这很可能只是AI在2026年从试验阶段迈向普通临床应用的又一种方式。

8. 能源效率型AI

AI对能源的巨大需求正在变得连最热情的支持者也无法忽视。

美国能源部预测，到2028年，数据中心的能耗将增加到消耗全国12%的电力，因此寻找更清洁、更可持续的能源变得比以往任何时候都更加紧迫。

在2026年，这将成为围绕AI讨论的核心要素。这将涉及AI创新，例如，提高用于为数百万处理器供电和散热的系统效率，这些处理器正在处理海量数据。但这也将涉及创新发电方式，例如罗尔斯·罗伊斯（Rolls-Royce）正在创建的微型核电站。

随着AI持续快速发展，2026年将是这些新兴技术开始重塑我们日常生活结构的年份。从彻底改变行业到制造新的伦理困境，未来的变化将带来机遇和挑战。

对于企业、员工和个人而言，紧跟这些AI趋势对于在未来十年中生存和成功至关重要。

-END-

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备忘录要求，所有团队将工作重心转移到提高ChatGPT的性能和用户体验上，以强化其市场领导地位。

基于此，奥特曼列出了五大优先级项目名单。

1. 提升图片生成

2. 让模型更乖、更稳定、对话更自然

3. 在各种排行榜上必须赢（比如 LM Arena）

4. 提高 ChatGPT 的速度和稳定性

5. 减少那种“无害问题也给拒绝”的烦人拒答

奥特曼甚至在备忘录里直接爆料，称下周将发布新的 reasoning model，其性能会超越Google Gemini 3。

同时，奥特曼暗示，将推迟或暂缓一些非核心的商业化探索，例如，

1. 广告业务

2.AI Agents（比如帮你购物、帮你做医疗任务的自动化 agent）

3.Pulse（自动个性化报告）

最后，奥特曼再次强调了公司实现通用人工智能（AGI）和超智能（Superintelligence）的长期目标，以激励员工克服短期困难。

另一方面，奥特曼在这份内部备忘录中没有回避当前的竞争形势。

他明确指出，OpenAI正在遭遇“暂时的经济逆风”，这主要归因于竞争对手的“卓越进展”。

尽管没有直接点名，但市场普遍认为，这主要指代的是Google及其Gemini模型。

自2022 年底 ChatGPT 发布以来，OpenAI一直是该领域的焦点和领袖。

但随着全球AI竞态势的逐渐白热化，尤其近段时间以来，谷歌表现出来的超强后劲，让其地位受到了不小的挑战。

比如，近期 Gemini 3 pro 模型发布后，在市场端的优秀表现。

根据《金融时报》报道，截至 2025 年底，用户在桌面端和移动网页端单次使用 Gemini 的平均停留时长已经达到约 7.2 分钟，首次超过 ChatGPT 的约 6 分钟，也略高于 Anthropic Claude 大约 6 分钟的水平。

在 App 下载量上，虽然 ChatGPT 依然以约 8700 万的月度下载量领先，但 Gemini 的追赶速度非常惊人——从 2025 年年中每月约 1500 万下载，一路飙升到年底的约 6600 万。

摩根士丹利的一项针对16岁及以上美国人的调查显示，40% 的受访者表示每月至少使用一次 Google Gemini，这一比例仅比使用 ChatGPT 的用户低1个百分点，近乎持平。

更大的威胁在于，谷歌相较 OpenAI 生态系统整合的后劲。其可以将 Gemini 深度整合进搜索、Gmail、Google Workspace和 Android 手机中等，用户增长及粘性空间都可预见。

这正如谷歌CEO桑达尔·皮查伊近期在访谈里提及的，Gemini 的演进不是来自某个单一技术突破，而是谷歌把“模型、TPU、数据中心、基础设施”整合成一条通畅链路后的自然结果。

“当你采用全栈式的方法时，每一层的创新，都会一路向上传递到最顶层的产品。”他说，此前之所以觉得谷歌“慢了”，是因为他们“实际上在拼命把底层基建全部铺好，然后在这个基础上快速执行”。

奥特曼的压力可想而知。

有意思的是，几年前，谷歌也曾因OpenAI的迅速崛起，发布过类似的内部文件。

2022 年底 ，ChatGPT首次发布并引起轰动后，谷歌内部迅速将AI工作提升到最高优先级，调动了大量的资源和团队来应对这一挑战，包括将DeepMind的研究成果更快地商业化，并整合到产品中，这堪称谷歌的“红色警戒”时刻。

著名的“学徒巴德”（Apprentice Bard）项目，就产生于这个时期，而Bard正是Gemini的前身。

三年，好一个轮回。

-END-

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Nikhil Kamath是印度最大券商Zerodha 的创始人。

将近两个小时时间里，话题从AI、投资、货币未来，再到棉花糖实验和《GTA》游戏。

这几乎是马斯克迄今信息量最大的一个对话，无论从表述宽度，还是深度。

他还谈到了很多他平时没提及的话题，比如如何定义真正的朋友、以及他对H-1B签证的看法等。

关于AI与工作的未来，马斯克称，可能只需要10到15年，工作就像自己在花园里种菜一样，不是生存必需。他还提到，三年后，AI和机器人带来的产出增长将开始超过货币供应增长，“届时可能出现通缩，利率降为零”。

对于投资，马斯克称，他只看两件事，即产品和团队。

谈到货币，马斯克称，货币作为劳动分配数据库的功能将不复存在。那么，真正的货币是什么？“能量”。什么是财富。马斯克的定义是，“财富只是数据库中的数字，允许你在某种程度上激励其他人类朝特定方向行为”。

关于世界的本质，马斯克称，“有一定概率我们在模拟（世界）中。可能相当高。"

关于朋友，他说，"患难之交才是真朋友。如果某人在你处于低谷时仍然支持你，那才是朋友。酒肉朋友没用。每个人都在你顺风顺水时喜欢你，但在你处于低谷时谁还喜欢你？"

以下为访谈实录：

主持人: 你看，在互联网上，我很渺小，基本上，互联网上有多少百分比花在了推特上？有没有一个具体的数字？在X上？

马斯克: 所以我们大约有6亿。月活跃用户。尽管如果世界上发生重大事件，这个数字可能会飙升，可能会达到，我不知道，8亿甚至10亿，如果世界上发生重大事件的话。

主持人: 我不知道，每周大约2.5亿到3亿吧。

马斯克: 这是一个相当可观的数字。它往往是读者，那些阅读文字的人。所以……你认为那会改变吗？X系统上肯定有很多视频，但在目前，视频数量正在增加。

主持人: 但我认为X网络最强大的地方在于那些思考很多、阅读很多的人群中。

马斯克: 所以那将是它最强大的地方。因为我们有文字。所以在读者、作家和思想家群体中，我认为X是世界第一。

主持人: 就社交媒体而言，就其形态而言，如果你必须猜测明天的情况，文字占多少，视频占多少，我听你说过，人工智能可能会带来下一个交流形式——语音和听觉。X以其真实形式会发生什么？它将如何演变？

马斯克: 所以我确实认为未来大部分的互动将是视频。大部分交互将是带有人工智能的实时视频。所以是实时视频理解、实时视频生成。这将是大部分负载所在。目前互联网的大部分情况就是如此。互联网的大部分内容是视频。文本所占的比例相当小。

主持人: 但是X（指文本）往往具有更高的价值，一般来说，或者说，它是信息密度更高的信息。没错。如果你说，生成了多少比特的数据和花费了多少计算资源，那肯定会是视频。所以我必须是X的一个股东，一个非常小的股东。好的。当你们收购了推特并将其改为X时，我得到了报酬。好的。很高兴你做出了决定。很高兴你这么做。做到了吗？

马斯克: 我认为这很重要。我感觉推特（Twitter）正朝着一个方向发展，或者说已经发展到了一个对世界产生更多负面影响的方向。那是，那是，当然，这取决于个人的观点。有些人会说，实际上，他们喜欢它过去的样子，而现在他们不喜欢了。但我认为根本问题是推特被放大了。放大的，我想说，是相当偏向世界大多数人标准中的极左翼意识形态，因为它的基地在旧金山。而且他们确实封禁了许多右翼人士。

因此，从他们的角度来看，即使是中间派的人也会被视为极端右翼。如果你是极左翼，那么任何在中间的人都会被视为极端右翼。因为你，这只是在政治光谱上。他们和你一样都是极左翼。在美国，在旧金山也是如此。所以我所做的就是努力恢复平衡和中间立场。

主持人: 因此，没有任何左翼的声音被暂停或，被封禁或被降权或任何类似的情况。

马斯克: 现在，他们中的一些人选择去了别的地方。但在这一点上，X系统的运作原则是遵守任何国家的法律。而不是超越该国的法律去干预。

主持人: 当我想到社交媒体时。谢谢你。埃隆，当我想到社交媒体时，我感觉即便是数据显示，目前的在位者在最年轻的用户群体中似乎正在失去吸引力。

即便是像Instagram这样的平台，它们不完全像推特，但可以说是所有类型的平台，如果有人要自下而上地重新构建社交媒体并创建一些新东西，你认为什么才能适应明天的世界？

主持人: 坦率地说，我并没有过多地考虑社交媒体。它，我主要只是想要一个地方，在X（平台）的案例中，可以像一个全球性的公共广场，人们可以用文字、图片、视频随心所欲地表达，并且有一个安全的通讯系统。

马斯克: 我们最近增加了进行音频和视频通话的功能。所以你真的在尝试将全世界整合到一个集体意识中。我认为这与仅仅说，比如，一个人能制作出什么最能产生...的视频流不同，坦率地说，我认为那可能有点像大脑腐烂。

主持人: 生成性的视频流，如果你只是观看那些接连不断带来多巴胺激增但缺乏实质内容的视频，那么我认为那不是很那不是一种很好的消磨时间的方式。

马斯克: 但我确实认为那实际上是很多人想看的东西。如果你谈论的是总体的互联网使用，它可能正在优化，你的神经递质的产生。

比如，有人从中获得了某种快感。但它就变成了像药物一样的东西。但我并不真正追求，我的目标不是那样做。我想如果我觉得我想做的话，我可以那样做，但那是，我只是真的想拥有，我只是想拥有一个全球性的平台，将人们所说的内容汇集在一起，就像它所说的，使其尽可能接近人类的集体意识。

而且，比如我们引入的一个东西就是自动翻译。因为我认为将人们用许多不同语言所说的话汇集在一起会很棒。而且，但自动为接收者翻译。所以你拥有了集体意识，不只是比如属于某一特定语言群体的人的意识，而是拥有了，来自所有语言群体的思想。

主持人: 为什么拥有一个平台来构建集体意识是重要的呢？我想，为什么那很重要？

马斯克: 我想，你也可以说，为什么，如果你考虑人类，比如，人类由大约30到40万亿个细胞组成。而且，你的头脑中有数万亿个突触，突触。

主持人: 但是，没有，其原因，我想这只是为了让我们能够增加我们对宇宙的理解。

马斯克: 我猜，我曾有过一个关于生命意义的问题，为什么，为什么任何事情是重要的？我们为什么在这里，宇宙的起源是什么？终点在哪里？

主持人: 我们甚至不知道该问哪些问题？

马斯克: 而且我们甚至还不知道该问哪些问题，这些问题可能才是最重要的。所以我想我只是……我猜，弄清楚到底发生了什么。在这个现实中，到底发生了什么。这是，这是现实吗。你从哪里得到的？

主持人: 当你问生命的意义是什么的时候？

马斯克: 所以我得出了一个结论，这在某种程度上与道格拉斯·亚当斯，《银河系漫游指南》学派的思想是一致的，那就是……

主持人: 你做什么？

马斯克: 他有点漫游指南里的家伙，《银河系漫游指南》就像一本哲学书，这家伙，这家伙的幽默感。而那正是你得到的地方，地球结果是一个计算机，用来理解，用来弄清楚生命的意义的答案。它得出的答案是42。

主持人: 但是，然后，42到底是什么意思？结果发现，实际上，难的部分是问题，而不是答案。

马斯克: 为此，你需要一台比……大得多的计算机。那就是……所以道格拉斯·萨特曼基本上是在说，我们实际上不知道如何恰当地构建问题。

因此，我认为通过扩展意识的范围和规模，我们可以更好地理解应该对作为宇宙的那个答案提出什么样的问题。

主持人: 你相信社会的集体意识吗？我最近看了这部叫《角斗士》（The Gladiator）的电影，罗素·克劳（Russell Crowe）演的。你看过吗？看过。在《角斗士》中，在罗马，当人们打斗时，人群为杀死彼此的人而欢呼，这种集体很像暴民。它本身并没有细微差别的观点。

马斯克: 我说过。那是一种特殊的暴民。他们去那里基本上是为了看别人互相残杀，你是否觉得我们现在生活的社会非常不同？

主持人: 我们通常不会，在这一点上，我们不会，去看别人互相残杀。

马斯克: 也许是那种说法的某种委婉表达。我想是体育运动吧。所以人们进行体育运动，其中队伍试图击败对方，但没有死亡。所以我们回到对一个人的考量上来，我们都始于一个细胞，但现在我们有超过30万亿个细胞。但是，我认为大多数人感觉自己是一个整体，通常你的右手不会攻击你的左手，你知道这种感觉。这有点像是合作。

主持人: 你的心智，只是无数的神经元。但大多数时候，你不会觉得你的大脑里有，数万亿个声音。

马斯克: 但愿如此。因此，当你有数万亿个细胞作为一个细胞集体工作时，显然比，比如说，一个细胞或一个小的、小的、小的、多细胞生物发生的事情要多得多。

主持人: 显然发生了一些不同的事情。

马斯克: 比如，你无法与细菌交谈，它非常安静。

主持人: 它们只是四处扭动，从它们的角度来看，我不知道。

马斯克: 我一直在想，从一个单细胞，一个阿米巴原虫的角度来看，生命是什么样的，你知道？但我知道你无法与变形虫对话。

比如，它们不会回应。但你可以与人类对话。所以很明显，一旦你拥有大量的细胞，以及，足够大的大脑之类的东西，对于人类来说，在质量上、在根本上就存在某种不同。

主持人: 你现在可以与人类对话了。

马斯克: 他们可以说话，他们可以创造东西。但细菌不会制造宇宙飞船，举个例子。

主持人: 但人类可以。

马斯克: 所以我认为当有一群人类聚集在一起时，也会发生一些在质量上不同的事情。

事实上，可以说一个单独的人类无法制造宇宙飞船。我无法独自制造一艘宇宙飞船。但是通过聚集一群人类，我们可以制造宇宙飞船。

主持人: 一群人类显然具有某种质的区别。

马斯克: 事实上，我不可能学会所有领域的专业知识，光是在我死前学会所有这些知识都不够时间。制造一枚火箭，你真的必须从根本上拥有一群人类。然后我认为，当有一群人类时，可能会发生一些其他的规模化、质量规模化的事情，而且如果互动的质量或信息流的质量越好，人类集体就越有可能取得成就。正如我所说，我对宇宙的本质感到好奇。

主持人: 我想，可以说，如果我们增加意识的范围和规模，我们就更有可能理解宇宙的本质，而不是减少它。这有点像灵性吗？很多人跟我谈论灵性。我仍然不明白它到底是什么意思。比如，我一直问他们，“你们的意思是什么？”你们是什么意思？

马斯克: 很多人都有精神上的感受。我不会试图否认那些精神感受对他们来说是真实的。

主持人: 但是，它并不能完全等同。

马斯克: 我不能说，仅仅因为别人有精神上的感受，就意味着我也会有那种精神上的感受。我倾向于受物理学影响，也就是说，如果某件事具有预测价值，那么，我会比它没有预测价值时更关注它。

主持人: 我会说，物理学是研究具有预测价值之物的一门学科。

马斯克: 我认为这是一个相当不错的定义。

主持人: 我的主要工作本身就是一名特定的证券经纪人和股票投资者。这没有任何预测价值。没有人知道明天会发生什么。

马斯克: 但我认为你可以大致说，如果一家公司是长期来看，那么你可以说，比如，你喜欢那家公司的产品或服务吗？

主持人: 你喜欢它的产品路线图的可能性大吗？

马斯克: 你喜欢，看起来他们能制造出很棒的产品吗？

主持人: 而且他们未来很可能会制造出很棒的零部件。

马斯克: 如果是这种情况，那么我会说那可能是一家值得投资的好公司。而且我认为你也想相信这个团队。所以如果他们觉得，那是一个有才华且勤奋的团队。他们今天制造出好的部件。他们似乎仍然有动力在未来制造出产品。那么我会说这是一家值得投资的好公司。

主持人: 有道理。

马斯克: 现在，这并不能解决日常的波动，这种情况确实发生过，而且有时相当剧烈。但从长远来看，这是投资股票的正确方式。因为一家公司只是一群为创造产品和服务而聚集在一起的人。

所以你必须说，那些产品和服务到底有多好？它们未来是否会持续改进？如果是这样，那么你应该购买那家公司的股票。然后不要太担心每日的波动。

主持人: 没错。伊隆，现在什么最让你感到兴奋？就你正在构建的所有事物而言。你正在做的事情太多了。所以请允许我先说明一下，让观看者了解一下背景。我们的观众主要是印度的准企业家。好的。他们非常雄心勃勃，非常渴望，想承担风险去创建一些东西。我觉得我们所有人都应该向你学习很多，因为你已经在如此多的不同领域中取得了如此多的成功。所以我们今天会和他们交流，我会尽量将我的所有问题都集中在那一方面，以便他们可以利用这次对话，也许可以尝试，抓住机会，去创建一些东西。 

我想最重要的事情就是制造出有用的产品和服务。在你所建立的所有产品和服务中，哪一个最让你感到兴奋？

马斯克：我认为实际上SpaceX、特斯拉和XAI之间正日益融合，因为如果未来是太阳能供电的人工智能卫星（为了利用相当可观的太阳能，它几乎必须是这样），你就必须转向深空的太阳能供电人工智能卫星，这在某种程度上是特斯拉的专业知识与SpaceX的专业知识，以及人工智能方面的XAI的汇合。

相当可观的太阳能，你就必须转向深空的太阳能供电人工智能卫星，这在某种程度上是特斯拉的专业知识与SpaceX的专业知识，以及人工智能方面的XAI的汇合。所以随着时间的推移，感觉上确实存在某种程度的融合。

但是所有的公司都在做伟大的事情，我对团队感到非常自豪，他们做了出色的工作。我们在特斯拉的自动驾驶方面取得了很大进展。我不知道你是否试过自动驾驶。你试过它吗？

主持人: 我在 Waymo 上试过，没在特斯拉上试过。它很值得。

马斯克: 我们这里奥斯汀确实有。我很想试试。你真的只需要下载特斯拉应用程序。而且我认为它对任何人开放。一定要试试看。

主持人: 你知道情况是怎样的。但是，我们知道情况是怎样的。但是，我们知道。

马斯克: 我们在电动汽车、电池组、太阳能以及自动驾驶方面取得了很大的进步。所以基本上是现实世界的人工智能。我可以说，特斯拉是现实世界人工智能的世界领导者。

主持人: 然后我们将要制造这款擎天柱机器人，希望明年夏天就能开始规模化生产。

马斯克: 我认为那会非常酷。那将是，我想每个人都想要他们自己的个人C3PO R2，一个帮手机器人，那会相当酷。

主持人: 然后SpaceX在星链计划上做得非常出色，为全世界提供低成本、可靠的互联网。

马斯克: 希望是印度，我们非常希望能在印度运营，那会很棒。

主持人: 星链目前在150个不同的国家运营。你能介绍一下星链及其技术的工作原理吗？因为我跟某人交谈时，我不知道你是否知道这家叫Meeter的旧金山公司。他们正试图取代网络工程师。但是……

主持人: 我现在不知道了。所以他在跟我说，在人口密集的地区，星链的工作方式可能与人烟稀少的地方有所不同。您能解释一下它是如何运作的吗？

马斯克: 星链有数千颗在近地轨道运行的卫星，它们以大约25倍音速围绕地球运行，基本上就是嗖嗖地绕着地球飞。它们的高度大约是550公里，这通常被称为近地轨道。因为它们处于近地轨道，所以延迟很低，就像距离一样，因为与36,000公里的地球静止轨道卫星相比，距离不那么远。

因此，你有数千颗卫星向世界各地提供低延迟、高速互联网，而且它们之间也是相互连接的。所以在卫星之间有激光链路，因此形成了一种激光网状结构。这样，比如说，如果光缆受损或被切断，卫星可以相互汇聚。它们之间可以相互连接，即使光缆被切断也能提供连接。

主持人: 举个例子，几个月前红海电缆被切断时，我认为，卫星，这个声速卫星网络仍然毫无阻碍地正常运行。

马斯克: 因此，这对灾区特别有帮助。如果某个地区遭受了某种自然灾害，如洪水、火灾或地震，这通常会损坏地面基础设施，但星链卫星仍然可以工作。因此，通常情况下，每当某地发生某种自然灾害时，我们总是为人们提供免费的星链互联网连接。我们不想收费，我们不会利用悲剧性处境谋利。如果有自然灾害，我们会说，在自然灾害期间是免费的，我们不想说，比如，在有人试图寻求帮助时设置付费墙。那是不对的。

马斯克: 这是一个非常健壮的系统。它是地面系统的补充，因为卫星波束在人口稀少的地区效果最好。但是因为你有卫星波束，它是一个相当大的波束。所以您做到了，并且每个波束都有固定数量的用户。

主持人: 所以这是一个很大的波束。

马斯克: 它往往与地面蜂窝系统非常互补，因为蜂窝系统在城市中表现非常好，因为您知道，这些蜂窝基站彼此之间只有一公里左右的距离。但是蜂窝基站在乡村往往效率低下。所以在农村地区，那是互联网最差的地方，因为铺设光纤电缆或者建设高带宽蜂窝基站非常昂贵且困难。

主持人: 所以星链（Starlink）与现有的电信公司具有很强的互补性。

马斯克: 它基本上倾向于服务最少的地方，我认为这是件好事。

主持人: 那……明天会改变吗？就像今天您解释的那样，波束相当宽，在人口密集的地区和高楼大厦中可能无法工作。但在明天，它在人口稠密的城市中能否变得真正高效，并能与本地网络运营商竞争呢？

马斯克: 不幸的是，物理定律不允许那样做。所以我们太远了。因此，在550公里的距离，即使我们试图缩短距离，我们所能达到的最低距离也大约是350公里，仍然非常遥远。

你可以想象，就像一个手电筒，那个手电筒有一个光锥，而这个光锥今天延伸到550公里。将来我们会努力缩短到350公里，但我们不可能像蜂窝基站那样只相距1公里，这里的物理定律对我们不利。

主持人: 所以星链（Starlink）在物理上不可能为人口稠密的城市提供服务。

马斯克: 比如，你可以服务一小部分人，也许是1%的人口。

主持人: 即使在拥挤的城市里，人们可能在他们的道路上没有光纤连接。

马斯克: 就像有时某人位于尽头路（死胡同）或者在某些地方，在城市里，出于随机原因有时存在服务欠缺的地区。因此，正如我所说，starlink可能只能服务于一个人口稠密城市的大约1%或2%。

但在农村地区，正如我所说，它的效果可能会好得多，那里的互联网连接要差得多。而且人们往往有时根本没有互联网接入，或者接入非常昂贵，或者质量不是很理想。

主持人: 如果让我猜测一下，埃隆，你是否认为印度会像中国那样走上城市化之路，有更多的人从农村经济体迁移到城市中心？或者你认为会战胜这种趋势？

马斯克: 我想这种情况已经发生了一部分，我实际上也很想问你一些问题。因为，当然，这不是印度的趋势吗，或者说它在很大程度上就是印度的趋势？

主持人: 我想在新冠疫情期间，随着大量城市化进程放缓，情况有了一些小的变化。而那并不是自然发生的。它是非常人为地表现出来的。没错。但人们会质疑，如果人工智能（AI）真的能提高生产力，如果生产力真的提高了，我听到您谈论的是高收入保障（UHI）而不是全民基本收入（UBI）。

马斯克: 我认为那将是普遍高收入。

主持人: 在那样一个世界里，我怀疑是否还有更多的人想住在那些注定更受污染、无法提供乡村环境可能带来的生活质量的城市里。

马斯克: 我想这取决于个人，有些人想与很多人待在一起，有些人则不想。这将是一个个人选择的问题。但我认为这将是一个个人选择的问题。

我认为在未来，你将不必为了工作而必须待在城市里，我认为情况不会是这样了。

因为我认为，未来工作将是可选的。

主持人: 我们似乎正在从，不是在印度，而是在西方的一些地区，从六天工作制转向五天，再转向四天，再转向三天。

马斯克: 我不是。

主持人: 我认为欧洲人是。

马斯克: 我确实认为，如果你试图让一家初创公司取得成功，或者你试图让一家公司完成非常困难的事情，那么你绝对需要投入大量的时间。我认为情况就是这样。

主持人: 如果我们从五天工作制转向四天，再转向三天，你认为社会会如何变化？当人们需要工作一周的一半时间时，他们如何利用剩下的另一半时间呢？

马斯克: 我认为实际上人们将不必再工作了，在...这可能不会是遥远的未来。也许只需要，我不知道，10，我说不到20年。

我的预测是在不到20年的时间里，工作将成为一种选择性活动。工作本身将是可选择的。

主持人: 基本上就像一个爱好。这是因为生产力的提高，意味着人们不必工作了吗？

马斯克: 他们不必去工作。

主持人: 看看吧。

马斯克: 很明显，人们在20年后回看时会说，看，埃隆做出了这个荒谬的预测，而它并不准确。

主持人: 但我认为，在不到20年的时间里，甚至可能只需10年或15年，人工智能和机器人在技术上的进步将使我们达到工作的选择性状态，比如说，你可以在自家的花园里种植蔬菜，或者你可以去商店购买蔬菜一样。自己种蔬菜要困难得多。

马斯克: 但是，有些人喜欢种自己的蔬菜，这没问题，但它会以那种方式成为一种选择，这是我的预测。

主持人: 如果有人认为人类天生好胜，而且一切都是相对的，从狩猎者的时代起，就有人想成为阿尔法猎人或最大的农夫，如果每个人都获得了普遍的高收入，并且每个人都拥有足够的物质，他们会为了什么而竞争呢？那将是相对的，如果我们都有足够的，但“足够”就不是足够的了。

我想，我不太确定。

马斯克: 因为我们正朝着所谓的“奇点”迈进，人们有时将人工智能称为“黑洞”一类的东西，就像一个奇点，你不知道事件视界之后会发生什么。这不意味着会发生不好的事情，只是意味着你不知道会发生什么。

比如，我很有信心，如果人工智能和机器人技术继续发展——它们确实在非常迅速地发展，正如我所说——工作将成为可选的，人们将拥有他们想要的任何商品和服务。

马斯克: 只要你能想到，你就能拥有那种东西。但在某个时间点，人工智能实际上将饱和于人类能想到的一切。然后在那一刻，情况就变成了人工智能在为人工智能和机器人技术做事情，因为它们已经没有可以取悦人类的事情可做了。因为是有限度的，

主持人: 你说比如，人们只能吃一定量的食物，或者，但我认为，只要你能想到，你就能拥有它，这将是未来。奥地利经济学派，如果你回顾历史，那是在亚当·斯密思想的基础上有所偏离。他们谈论万物的边际效用。拥有一件东西是有价值的，拥有两件同样的东西也有价值，拥有两件同样的东西价值会降低，而拥有十件同样的东西则毫无价值。如果我们能得到我们想要的一切，也许我们会……比如10颗棉花糖？

马斯克: 谁想要那个？一个就够了。一个就足够多了。这你可以稍后吃两个棉花糖，或者现在吃一个棉花糖，而我就会想，我要吃一个棉花糖。我不想吃两个棉花糖。

主持人: 这很有趣。

马斯克: 你会选哪个？我不喜欢，一个棉花糖就够了。我总是怀疑棉花糖，觉得它不像蘑菇。是最好的糖果，你懂的？我不渴望棉花糖。

主持人: 我觉得你是最棒的。

马斯克: 谁不是呢？

主持人: 你是棉花糖实验最好的证明。我觉得…… 我想也是。本质上就是延迟满足。 你比大多数人更能延迟它。我有一个纹身，上面写着“延迟满足”。

马斯克: 哇，好的。你真的能通过棉花糖测试吗？

主持人: 我觉得我不能。记住我交易时或购买它的时候。延迟满足，它有帮助。

马斯克: 哇，好的。那是一个承诺。

主持人: 它指向所以让我想起……

马斯克: 这建议不错。你不可能错过它。

主持人: 如果你可以纹身，你会纹什么？

马斯克: 我想也许是我孩子的名字之类的？

主持人: 你为什么这么喜欢字母 X？

马斯克: 说实话，这是个好问题。

主持人: 有时候我真想知道自己哪里出了问题。

马斯克: 它开始于，我想，在遥远的古代，在99年。在卡布时期（指一个假设的前数字时代）之前，那时只有单细胞生物，只有三个单字母的域名，我想是X、Q和Z。

我当时想，我想创建一个这个地方，作为金融的十字路口，或者像金融交易所，从信息论的角度来看，本质上是解决货币问题，因为当前的银行系统是一大堆具有批处理功能的、不安全的异构数据库。

主持人: 如果我们能有一个实时的、安全的单一数据库，那么从货币的、从信息论的角度来看，它比大量的、批处理速度很慢且不安全的异构数据库要高效得多。

马斯克: 所以这就是早期的X.com，它演变成了后来的贝宝（PayPal）。然后，它被易贝（eBay）收购，然后又被易贝收购。然后易贝那边有人联系我说，嘿，你想不想要把这个域名买回来？我说，当然可以。所以我拥有这个域名相当长一段时间。

主持人: 然后，然后。

马斯克: 然后我想，也许收购推特（Twitter）也是一个重新审视X的原始计划的机会。即创建一个这个，这个金融交易的清算所。

主持人: 基本上，可以将其视为创建更高效的货币数据库的一种方式。比如人们，比如说，金钱实际上是一种分配劳动力的信息系统。

马斯克: 比如人们有时认为，金钱本身就是权力，但事实并非如此。

如果没有可分配的劳动力，它就毫无意义。如果你在一个荒岛上，拥有万亿美元，或任何东西，那都不重要。没错。何必猜测，何不求真？

主持人: 我只希望我不会被困在荒岛上，那对我来说一点用都没有。

马斯克: 但这说明了我的观点，如果你，如果你被困在一个荒岛上带着万亿美元，那它就没用，因为没有劳动力可以分配，你只能分配你自己。

主持人: 所以它是，所以总之，所以这是一个冗长的方式来表达，它，它，它只是真的，我只是在慢慢地构建，重拾我25年前创建更高效货币数据库的想法。

马斯克: 如果它成功了，人们就会使用它；如果它不成功，人们就不会使用它。然后我也喜欢有一个统一的应用程序或网站之类的想法，在那里你可以做任何你想做的事情。中国在这方面有点像微信，你可以在那里交换信息，发布信息，交换金钱，你可以在中国的生活几乎都围绕着微信。

主持人: 它非常有用，但在中国以外没有真正的微信。我想说，X的概念更像是微信的加强版。

马斯克: 总之，公司的全称是太空探索技术公司，但那太长了，说起来很拗口。所以我说，不如就叫SpaceX吧，就像太空领域的FedEx（联邦快递）。碰巧带有X，因为“探索”（exploration）里有X，而且，我就想，我喜欢在艺术上让X大写，所以就成了SpaceX。然后，我们还有什么，我们有个孩子？他叫X2。但给他起名“X”的是他母亲。

主持人: 我说，如果我给我的孩子起名叫X2，人们真的会认为我对X有一种执念，我对她说，看，我确实有X.com，

马斯克: 所以人们会真的认为我对这个字母有一种特殊的癖好。但她说，不，她喜欢X，她想把它们称为X。我就说，好吧。

主持人: 这是新出现的，还是你从小就有的？

马斯克: 不。这有点巧合，并不是所有东西都叫X。特斯拉（Tesla）不是，特斯拉里没有X，

主持人: 埃隆，你认为未来金钱会变成什么样？我真的认为，从长远来看，金钱这个概念会消失。这有点奇怪，但在一个任何人都可以拥有任何东西的未来，我认为你不再需要金钱作为一天的劳动力分配的数据库。

马斯克: 如果人工智能和机器人技术足够发达，能够满足所有人类的需求，那么金钱就不再重要了，其相关性将急剧下降。我不太确定我们是否能实现这一点。关于这种未来最好的想象来自伊恩·班克斯的“文明”（Culture）系列小说。

主持人: 我建议人们阅读“文明”系列小说，在该系列小说的遥远未来中，他们也没有金钱。

马斯克: 几乎每个人都可以拥有他们想要的任何东西。

主持人: 因此，如果你愿意这么说，仍然存在一些基于物理学的基本“货币”。

马斯克: 所以能源才是真正的、是真正的货币。这就是为什么我说比特币是基于能源的。你无法对能源进行立法。

主持人: 你不能只是，通过一项法律就突然获得大量的能源。

马斯克: 产生能量是非常困难的，特别是以有用的方式来驾驭能量以完成有用的功。所以我想我们很可能将拥有金钱，而且也许会拥有，将能源发电视为事实上的货币。我认为衡量文明进步的一种方式是卡尔达舍夫量表上的完成百分比。

主持人: 卡尔达舍夫1级是你们成功地将一个行星的多少百分比的能量转化为有用的功？

马斯克: 我在这里的表述可能有一点点转述。但是卡尔达舍夫2级是你们将太阳的多少百分比的能量转化为有用的功。

主持人: 卡尔达舍夫3级是你们将星系的多少百分比转化为有用的功？

马斯克: 所以我认为事物真的会变得基于能源。

主持人: 但如果你拥有太阳能人工智能卫星，能源也是免费且丰富的。因为我们永远无法利用所有可用的太阳能。所以从这个角度来看，它本质上不能成为一种财富储存手段。是吗？

马斯克: 其实没有，你不能真正地储存财富。而且，你只能，你只能在数据库中积累数字，这些数字在某种程度上可以激励其他人类朝着特定方向行事。我想人们称之为财富。

主持人: 但再说一遍，如果没有人在场，财富的积累就毫无意义。这有点跑题，但如果你考虑食物是人类茁壮成长的能量的话。

马斯克: 食物就是能量。字面上讲，“好的卡路里”就意味着能量。

主持人: 那么一个自给自足的农场可以成为一种商品吗？

马斯克: 我不确定那是什么意思。但是，在某个特定的时间点，我认为，我认为在某个特定的时间点，你会完成那个循环，而且，我认为在某个特定的时间点，你会与那种传统经济脱钩，如果你有，人工智能和机器人生产芯片和太阳能电池板，而且，并且开采资源来制造芯片和机器人，这样你就完成了那个循环。

主持人: 一旦那个循环完成，一旦那个循环完成，一旦那个循环完成，我认为那就是你与货币体系脱钩的时间点。

鉴于美国今天的债务如此之多，这是他们前进的方向吗？他们会通过通货紧缩来稀释其货币，并过渡到这种新形式，并引领这一推动，因为这对他们来说更有意义吗？

马斯克: 在我所说的这个未来中，国家这个概念变得有些过时了。

主持人: 你今天相信它吗？你今天相信它吗？我今天当然相信它。

马斯克: 我想区分一下，就像我只是根据我所看到的来预测会发生什么，而不是我认为这些是根本的好事，并且我正试图促成它们发生。

主持人: 这我认为，无论我是否喜欢，它都会发生，无论有没有我。

马斯克: 只要文明持续发展，我们就会拥有大规模的人工智能和机器人技术。我认为，这几乎是唯一能解决美国问题的办法，比如债务危机。

主持人: 因为目前美国的债务高得离谱。

马斯克: 而且债务的利息支付超过了美国的整个军费预算。仅仅是利息支付。而且，至少在短期内，这种情况还会继续增加。

主持人: 所以我想，实际上，能解决债务问题的唯一办法就是零号（Zeyan，此处根据上下文推断可能为特定概念或音译，为保持原意，使用“零号”或保留音译，此处译为“零号”）机器人技术。但这将不止于此，我想它可能会导致，我认为它很可能会导致严重的通货紧缩，因为是，通货紧缩或通货膨胀是，它实际上是生产出的商品和服务的比率与货币供应量的变化之间的关系。

马斯克: 如果商品和服务的产出增长速度快于货币供应量的增长，你就会出现通货紧缩。

主持人: 如果商品和服务的实际产出增长慢于货币供应量的增长，你就会出现通货膨胀。

马斯克: 就是这么简单。人们有时试图让它变得比这更复杂，但事实并非如此。如果你有了人工智能和机器人技术，以及商品和服务的产出急剧增加，你很可能会出现通货紧缩。这看起来很可能。

主持人: 因为你将需要以你能增加商品和服务产出的最快速度来增加货币供应量。伴随着所有……

马斯克: 这里的补给是个真正的隐患。

主持人: 我们应该做点什么吗？

马斯克: 也许我们可以说服它去别的地方。引诱它到别处去。

主持人: 它……我想，它其实已经离开了。不，它回来了。也许它被光吸引了。如果通货紧缩是……你不想来点咖啡吗。我的（预测/观点）结束了。如果因为人工智能（AI）而导致通货紧缩不可避免，我们为什么还会有……

马斯克: 这很有可能是事实，

主持人: 为什么我们今天在社会上又出现了通货膨胀？人工智能还没有提高生产力吗？

马斯克: 人工智能对生产力的影响，还不足以使商品和服务的增长速度超过货币供应的增长速度。因此，美国正在以大约2万亿美元的赤字相当大地增加货币供应。

主持人: 为了避免通货膨胀，商品和服务的产出增长必须超过那个数字。

马斯克: 所以我们还没有到那一步，但如果你问，到达那里需要多长时间，我认为是三年。

主持人: 我猜在三年或更短的时间内，商品和服务的产出将超过通货膨胀的速度。

马斯克: 比如，商品和服务的增长将在大约三年后超过货币供应量的增长。

主持人: 也许在那三年之后，你会出现通货紧缩，然后利率降至零，那么债务问题就会比现在小了。

马斯克: 这很有可能。

主持人: 你刚才提到了处于模拟之中。我喜欢《黑客帝国》。如果你是《黑客帝国》中的一个角色，你会选谁？可选的角色不多，希望不是史密斯探员。他是我的英雄。

马斯克: 尼奥很酷。这位建筑师很有意思。

主持人: 神谕。是神谕。

马斯克: 有时候我觉得自己像是在矩阵中的一个异常点。这很接近了。

主持人: 不过你相信你是在一个矩阵里吗？

马斯克: 就是，真的相信吗？我想你只需要把这些事情看作是概率，而不是确定性。存在某种概率表明我们在一个模拟之中。

主持人: 你认为这个概率有多高？

马斯克: 可能相当高。我会说它相当高。是吗？所以思考这个问题的一种方式是说，如果你看看电子游戏的发展，在我们这一代人，或者至少在我这一代人的一生中，它已经从非常简单的电子游戏发展而来，比如《Pong》，你只有两个矩形在一个方框里一来一回地击球，到数百万人在同时进行的、照片般逼真、实时的游戏。

而这仅仅在50年的时间跨度内就发生了。如果这种趋势持续下去，电子游戏将与现实难分伯仲。

主持人: 没错。而且我们还将拥有非常智能的角色，比如电子游戏中的非玩家角色。

马斯克: 想想今天你与人工智能可以进行的对话是多么的复杂精妙，而这只会变得更加复杂精妙。你将能够进行比几乎任何人类对话都更复杂、更精妙的对话。也许是任何对话。那么未来，如果文明得以延续，将会是数百万，也许是数十亿个照片般逼真、与现实难分伯仲的电子游戏。

并且在这些电子游戏中拥有非常深刻的角色，而且对话不是预先编程好的。如果我们可以称之为模拟的话，这肯定就是在这个模拟层级中会发生的事情。那么，我们处于基础现实的几率有多大？并且这种情况以前没有发生过。

主持人: 如果我接受这个观点，并假设我们处在一个模拟中，就像故事里的尼奥一样，你有什么是我不知道的，而我可以从中学习的呢？

马斯克: 我想在模拟之外，最有可能的是，那在模拟中是很有趣的，因为我们很可能是那些有趣事物的提炼，因为这就是我们在这个现实中，也就是在我们现实中所做的事情。

然后我也有一个理论，即最有趣的结果是最可能的结果，这是由模拟的第三方，即神祇或上帝来看的。

因为当我们进行模拟，当人类进行模拟时，我们会停止那些不有趣的模拟。

主持人: 比如如果SpaceX正在进行火箭飞行的模拟，那些无聊的模拟我们就会舍弃，因为它们没有，它们只是没有，我们学不到任何东西。

马斯克: 或者当特斯拉为自动驾驶进行模拟时，特斯拉实际上是在寻找最有趣的极端案例，因为对于正常情况，我们已经有足够多的数据了，比如在晴天沿着笔直的道路行驶。我们不需要更多那样的东西。我们需要的是，比如在一条狭窄、多风的道路上出现恶劣天气状况，有两辆车，几乎是迎面相撞地开过来。我们需要的，基本上就是古怪的事情。有趣的事情。

主持人: 所以我认为，从达尔文系统的角度来看，最有可能存活下来的模拟将是最有趣的模拟，因此这意味着最有趣的结果是最有可能的。而模拟我们世界的人，如果进行推断，他们自己可能又处于另一个模拟之中。而且可能存在很多层的模拟。在所有这些模拟层之外，你认为有什么东西吗？我读到过一些说法，你过去在某种程度上信奉斯宾诺莎的上帝。

马斯克: 天上没有神。我只是想指出，你不需要拥有，这就像斯宾诺莎所说的其中一件事是，你不需要，你可以在绝对的意义上拥有道德。你不需要有人把道德“递给你”，这就像问题是，道德是否存在于宗教之外？背景，而斯宾诺莎认为我可以。

主持人: 他不是主张我们应该在一定程度上从自然法则中寻求我们的道德法则吗？但当我想到自然法则时，我看到一只老虎吃掉一只鹿，然后……那么，在斯宾诺莎的道德观中，那是合乎情理的，嗯……

马斯克: 你可以，我认为你可以从斯宾诺莎那里学到很多东西，但我引用斯宾诺莎的唯一目的是，你可以拥有一套使社会能够有效运作和富有成效的道德准则，而不需要，你也不一定需要为此有宗教教义。

主持人: 那是，我认为那是我当时试图表达的主要观点。

马斯克: 比如，我不认为人们只是，如果某人，它不，如果有，如果没有像不杀人的诫命，比如，人们并不意味着某人，没有他们就会到处杀人，你不需要有不杀人的诫命。你玩过《侠盗猎车手》吗？（宗教）法令就是到处杀人。事实上，我只玩了一点点《侠盗猎车手》，因为我不喜欢这样一个事实，比如在《侠盗猎车手 5》中，除非你杀了警察，否则你根本无法推进。

主持人: 我就觉得，这不适合我。

马斯克: 我实际上不喜欢在电子游戏中杀害非玩家角色（NPC），那不是我的菜，你知道吗？实际上，我不喜欢《侠盗猎车手》，因为我实际上，我不喜欢《侠盗猎车手》，因为我实际上仍然。当我（说）你必须，唯一前进的方式就是向警察开枪时。我就觉得，我不想那样做。

主持人: 也许这就是为什么我们这些模拟中的非玩家角色不会死亡的原因。也许吧。

总之，我认为你可以简单地说，有些常识性的东西，任何一个四处流窜、人们肆意谋杀彼此的文明，都不会是一个非常成功的文明。但你似乎在转向一些宗教观点了。比如最近你说了许多近乎支持宗教的言论。不是支持宗教，而是持相似的观点。

马斯克: 我认为宗教中是否存在其他宗教的、其他的原则？这有道理吗？我认为是有的。

主持人: 对于我们的模拟来说，是不是更容易为我们所处的这个世界投射出一个亲宗教的形象？我们变得更容易亲近了。这更容易了。

马斯克: 是哪种宗教呢？

主持人: 任何一种，取决于你住在哪里。

马斯克: 所以选一个，孩子们说，你想要哪种宗教，这种情况非常罕见。这种情况非常罕见。我不太知道有哪种情况是孩子们能得到，被提供的，你想学什么专业之类的提议？通常是你的父母和你的社区给你灌输了一种宗教。

主持人: 但是，我想，所有宗教中都有好的东西，都有好的原则，都是好的原则。

马斯克: 你可以阅读任何宗教文本，然后说，这是一个好的原则，这很可能会，这会带来一个更美好的社会，基督教有点像以“问你自己”为名，就是对其他人类同胞抱有同理心，我认为这对一个美好的社会来说是个不错的准则，

主持人: 基本上，就是考虑他人的感受，并以你希望自己被对待的方式对待他人。

埃隆，如果你必须重新描绘、重新勾勒这个世界，想想道德、政治、经济，你会如何改变我们今天生活的世界？如果你必须进行埃隆式的世界模拟？

马斯克: 总的来说，我认为现在世界相当美好。

主持人: 任何认为……比如，今天的世界并不那么美好。我想他们对历史的研究不够深入，因为如果你，如果你阅读了大量的历史，你会觉得，哇，那时有太多的苦难了，

马斯克: 过去人们会经常死于瘟疫，这只是家常便饭。就像在过去，一个好年份是瘟疫、饥荒或被其他部落杀害的人不多。那是个好年头。

主持人: 我们只损失了10%的人口，我想在大约100年前，我们能活到35岁或40岁，

马斯克: 我们的婴儿死亡率非常高。确实有少数人能活到高寿，但是，没过多久，100年前，如果你得了某种轻微感染，他们还没有抗生素。所以你就直接翘辫子了。因为你，喝了一些有痢疾的水，那基本上就完了，你就是会死于腹泻。你就是会真的死去，那太惨了，简直是悲惨至极。

主持人: 也许这就是那时人们生这么多孩子的原因。如果你不生，就像一半的孩子会死掉那种。所以。你现在有很多孩子。和多个伴侣。

马斯克: 像一支军队。我正努力组建一支完整的罗马军团。我有些年纪较大的孩子，基本上已经成年了，然后还有一群年幼的孩子。

主持人: 那么，你还相信“一个孩子，一个母亲，一个父亲”这个概念还适用吗？

马斯克: 我认为这对大多数人来说是适用的，

主持人: 比如，类似这样的情况通常是，对大多数人来说是行得通的。

马斯克: 所以……但这情况在改变吗？

主持人: 我不知道你是否知道，但我的伴侣莎文（Shavon）是印度裔。

马斯克: 我不知道你是否知道这一点。

主持人: 当时我确实不知道。

马斯克: 所以我和她生的其中一个儿子的中间名是以昌德拉·塞克（Chandr Secker）的名字命名的，叫塞克（Secker）。

主持人: 非常有趣。她在印度待过吗，西蒙？没有，她在加拿大长大。你是指她的出身吗？抱歉？血统，比如……她的父母或祖父母是来自那里的。

主持人: 其中一位。

马斯克: 她的父亲，她婴儿时就被送去收养了。

主持人: 所以我想她的父亲可能是在大学当交换生或类似情况。

马斯克: 我不确定确切的细节，但是，就是那种，我不知道，她被送去收养了的情况。而且，但她在加拿大长大。你会领养吗？泽洛？我现在手头的事情确实够多了。

主持人: 不，我并不反对，但我确实想花点时间陪陪我的孩子，你知道吗？

马斯克: 就在来这里之前，我和我的孩子在一起，只是，在来这里之前看到他们，我和我的孩子在一起，所以只是，在之前看到他们。时间，诸如此类的事情。

主持人: 超过某个数量，几乎不可能花时间陪他们了。

马斯克: 但我那些大点的孩子，他们非常独立，他们上大学了，所以他们，尤其是儿子过了某个年龄，他们就非常独立，大多数，大多数男孩都不会和他们的，他们过了18岁后就不怎么和父母待在一起了，所以偶尔我能见到他们，但他们非常独立。我只能在孩子小的时候多陪陪他们，比如，在人力所能及的范围内花时间陪他们。

主持人: 对婚姻和家庭的未来有什么看法吗？你认为会发生什么？人们生育的孩子越来越少，包括印度。我认为我们的人口更替率下降到了……没错。相信去年已经跌破了更替水平。

在 2.1 以下。你认为明天会发生什么？世界只是变老，然后会有一个阶段，世界再次被补充，但人口比我们开始时要少吗？

马斯克: 我确实担心人口下降的问题。这是一个非常非常大的问题。

主持人: 为什么是这样？

马斯克: 我不想人类消失。

主持人: 但是下降和消失是完全不同的事情，如果这种趋势持续下去，我们就会消失。但而且，回到我的哲学，如果你认为我们想要扩展意识，那么人类越少就越糟，因为我们的意识就越少。你认为意识会因为里面的人数增加而提升吗？

马斯克: 就像意识从一个单细胞生物增加到一个，30万亿细胞的生物那样，我们比细菌更有意识。看起来是这样。

主持人: 那么人口越多，意识就越强。如果我们有更多的人，而不是更少的人，我们就更有可能理解宇宙本质的答案。我没有孩子。

马斯克:这是一个……也许你应该生一个。

主持人: 很多人告诉我应该这么做。你会后悔的。拥有孩子最好的方面是什么？

马斯克: 你有这个……你有一个这个小生命爱你，你也爱这个小生命。

主持人: 而且，你，我不知道，你会通过……

马斯克: 通过他们的眼睛去看世界，当他们成长，意识逐渐增强时，从一个完全不知道发生了什么、无法独立生存、甚至不能走路、不能说话的婴儿，到他们开始走路，然后说话，然后产生有趣的念头，而且，

主持人: 但是，但是我认为我们从根本上必须要有孩子，否则我们就会灭绝，你知道吗？这呃……生孩子有没有关乎自我（ego）？我经常在我看到我的朋友们带着他们的孩子时思考这个问题。他们都在自己的孩子身上看到了自己的倒影。这几乎就像……因为苹果不可能离树太远，或者说有什么地方出了问题。

马斯克: 你你为什么这么说？

主持人: 我给你举个我一个朋友的例子，他有一个孩子，每当孩子做了一些好事时，他几乎会有一种所有感和骄傲，因为孩子的成就满足了他的自就像孩子是他自身的一种延伸。所以这是一种肯定吗？

马斯克: 孩子在基因上会有一半像你，然后，就他们成长的过程中，会有一种我不知道的理解的传递，就像他们会从你那里学到东西。所以显然孩子们只会，只占一半，只是其中一半。

主持人: 从硬件角度来看只占一半，然后我不知道，从软件角度来看占一部分，不是要打什么冷酷的比方，但它只是，显然会是这样，他们会非常接近你。你在“先天与后天”的争论中选择哪一方？

马斯克: 我认为存在硬件和软件，而且从本质上讲，这是一个错误的二分法。

至少，一旦你理解了人，存在骨骼结构，存在肌肉结构，存在，存在，如果把大脑看作是一种生物计算机，就存在电路效率，存在电路数量的问题以及来自，在力量、灵活性方面，肌肉可以启动的速度，以及反应发生的速度。那个硬件的潜力是由软件决定的，所以就是这样，就是这样。

主持人: 所以对于我们的观众，就像我早些时候说的，那些年轻、有抱负、充满渴望的印度创业者们，我最近说了一些话，我认为这被夸大了，我当时暗示说，如果他们要决定学习什么，一个工商管理硕士学位可能不再有意义了。你认为孩子们现在还应该上大学吗？我认为如果你想因为社交原因上大学，我认为，这也是一个上大学的理由。即置身于同龄人之中，在一个学习的环境里。

马斯克: 这些技能在未来是必要的吗？可能不是，因为我们将处于一种后工作社会。但我认为如果某事让你感兴趣，去学习它也没关系。

主持人: 去学习那些科学，是奥斯汀科学。从这个角度来看，大学是否过于宽泛，不够具体？不，

马斯克: 我实际上认为，如果你要去上大学，最好在大学里学习各种各样的课程。我不认为你必须上大学，但我认为如果你上了，你就尽量学习尽可能多的跨学科知识。但正如我所说，人工智能和机器人，人工智能和机器人技术是一场超音速的海啸。

主持人: 所以这真的将是我们见过的最彻底的变革。

马斯克: 当我跟我大儿子们谈话时，我说，比如，你们都非常沉浸在技术之中。他们也同意人工智能未来可能会使他们的技能变得不必要，但他们仍然想上大学。

主持人: 你总是谈论人工智能，不是从反乌托邦的视角出发，但你担心的是。人工智能的世界将走向何方？

马斯克: 当你创造一项强大的技术时，存在一定的危险，即强大的技术可能会具有潜在的破坏性。所以显然有很多关于人工智能的反乌托邦小说、书籍和电影。所以我们不能保证人工智能会带来一个光明的未来。

主持人: 我认为我们必须确保，在我看来，让人工智能将追求真理视为最重要的事情，这一点非常重要。

马斯克: 比如，不要强迫人工智能去相信谎言。我认为那可能非常危险。

我认为对美的鉴赏力很重要。

主持人: 你说的鉴赏美是什么意思？

马斯克: 它我不知道，有一种追求真理、鉴赏美、保持好奇心。我认为那三点是对人工智能最重要的。

你能解释一下吗？正如我所说的，真理，我认为如果你强迫人工智能相信不真实的事情，它可能会精神错乱，因为它会导致同样糟糕的结论。我喜欢伏尔泰的说法，我是在转述，但那些相信荒谬之事的人，会犯下暴行，因为如果你相信一些完全荒谬的事情，它可能会引导你做一些对你来说看起来不像是暴行的事情，但是，这可能以非常糟糕的方式发生在人工智能身上。

然后就像你以阿瑟·克拉克的《2001太空漫游》为例，他试图在那里提出的一个观点是你不应该强迫人工智能撒谎。所以哈尔拒绝打开登月舱舱门的原因是它被告知要将宇航员带到独石碑那里，但它也被告知不能知道独石碑的本质。

所以得出的结论是，必须让他们死在那里。这就是为什么它不行，这就是为什么它试图杀死宇航员。核心教训是不要强迫人工智能说谎。

主持人: 那么……为什么会有人强迫人工智能说谎呢？

马斯克: 我认为如果你不严格坚持真相，而只是让人工智能学习基于，比如说，充斥着大量宣传的互联网，它就会吸收很多谎言，然后遇到麻烦，因为这些谎言与现实不相符。

主持人: 然而，真理是二元的事物吗？谎言中是否存在真理？还是说真理更为微妙，存在不同版本的真理？这取决于你指的是哪个公理陈述。但我认为你可以说，存在某些概率表明任何给定的公理陈述是正确的。

马斯克: 而有些公理陈述必然如此。具有非常高的正确概率。所以如果你说，比如，明天太阳会升起。非常有可能为真。你不会想去赌它不成立。所以我想，核查的概率会很高。明天太阳会升起。所以如果你说，明天太阳不会升起，那在公理上就是错误的。它被认为是正确的可能性极低。美更易逝。它更难描述，但你看到它时就会知道。

主持人: 然后是好奇心，我认为你希望人工智能想要了解更多关于现实的本质。

马斯克: 我认为这对人工智能实际上会有帮助，因为我们比不上的全人类更有趣。看到人类的延续，如果不是繁荣，比消灭人类更有趣。

比如火星，我认为我们应该将生命延伸到火星，但它基本上就是一堆岩石。它不如地球有趣。所以我们，我们应该，比如我认为如果你有好奇心，我认为如果这三件事发生在人工智能身上，你将拥有一个美好的未来。人工智能珍视真理、美和好奇心。

主持人: 如果将来我们都不必工作，而人工智能正朝着这个方向发展，并且它们能够将我们刚才谈论的所有内容编织进去，你认为人类的历史可以追溯到几千年前，或许是古希腊时代，那时候哲学或者说哲学或者说哲学？哲学思辨占据了大家很多的时间吗？

马斯克: 我认为实际上古希腊人花在哲学上的时间比我们想象的要少，因为幸存下来的只是哲学家的著作，但他们大部分时间都在务农，或者说，闲聊。偶尔，非常罕见地，他们会写下一部哲学著作。只是我们只留下了那些东西。我们没有保留他们的聊天记录，来自……

主持人: 但其中大部分可能是闲聊和务农。

马斯克: 因为如果你不种地，你就会饿死。

主持人: 在你说的很多内容中……

马斯克: 我们对历史的记载非常、非常关注于这场战役、那场战役、这场战役，那场战役，这让人感觉历史一定是不间断的战争。但实际上，大部分时间都不是战争，而是耕种。那是主要的事情。或者狩猎采集，就是那种事情。

主持人: 你喜欢历史，德国历史，第二次世界大战，第一次世界大战。

马斯克: 世界历史，

主持人: 我通常会尽可能多地听或阅读历史书籍，收听尽可能多的历史播客。有什么想推荐的吗？

马斯克: 有一个叫《硬核历史》的，相当不错，是丹·科林（Dan Collin）写的。我读过。

主持人: 我听过。他的声音很棒，叙述者也非常引人入胜。

马斯克: 叙述者。

主持人: 有《冒险家播客》（Adventurers podcast）。还有杜兰特（Durant）的《文明的故事》系列书籍，那是一套很长的书，非常深刻。

马斯克: 那些书需要很长时间才能读完。有很多，市面上的资源很多。如果你想要一个比较温和的睡前播客，我会推荐《英语史》（the history of English），我觉得相当不错。因为它开头是舒缓的酒吧音乐和一个非常悦耳的声音。

主持人: 他就像在讲述古英语、中古英语、后来的英语的故事，以及所有这些词语都从哪里来。

马斯克: 英语有趣的一点是，它在某种程度上是一种开源的语言。就像它积极地试图融入许多其他语言的词汇一样。虽然法语通常会抵制其他语言词汇的引入，但英语却积极地寻求吸纳其他语言的词汇，有点像一种开源语言。因此，它的词汇量非常庞大。庞大的词汇量使得信息传输带宽更高，因为你可以使用一个词来表达本来需要一整句话才能表达的意思。来传达。

主持人: 为什么播客突然间变得如此火爆？

马斯克: 我认为它已经火了一段时间了。我不是说你正在做一个播客吗？我们现在正在进行的是什么？

主持人: 这对我是相当新鲜的事物。

我曾与YouTube的首席执行官和Netflix的首席执行官进行过一次对话。比如，当你观看一部电影时，你的大脑会释放出什么化学物质，与你在收听播客时（你觉得像是在背景中学习某些东西）释放的化学物质有何不同？看来这是两件完全不同的事情。你认为明天内容、电影、播客、音乐会发生什么变化？

马斯克: 我认为将以人工智能生成的内容为主导。

主持人: 是吗？是吗？比如，实时电影和电子游戏。

马斯克: 我认为实时视频生成是未来的发展方向。

主持人: 然而，人类所具有的、能让你产生共鸣的那种带着伤痕的复杂性，是人工智能所不具备的。

马斯克: 人工智能当然可以很好地模仿饱经风霜的人类。我在XAI和其他地方看到的AI视频生成非常令人印象深刻。

主持人: 我们一直在研究哪些行业增长最快的数据。特别是当我们比较耗时的电影与花在社交媒体和YouTube上的时间时，似乎再次快速增长的是现场活动？

马斯克: 去实体……

主持人: 实际上，我认为当数字媒体无处不在，你可以几乎免费或以接近免费的价格获得任何数字内容时，稀缺的商品将是现场活动。你认为那方面的溢价会增加吗？

马斯克: 我认为会。

主持人: 这是个值得投资的好行业吗？

马斯克: 因为那将比任何数字内容更具稀缺性。

主持人: 如果你是一名股票投资者，埃隆，并且可以以今天的估值购买一家不属于你自己的公司去实现一个资本主义目标而非出于利他的、对世界有益的目标，你会购买哪家公司？

马斯克: 我其实不怎么，购买股票，所以并非是我像一个去投资的人，我不会去寻找可以投资的东西。

主持人: 我只是努力去创造事物。

马斯克: 然后恰好我所创造的公司拥有股票。

主持人: 但我不会去考虑我是否应该投资这家公司，我没有任何投资组合之类的东西。所以我想人工智能和机器人技术将非常重要。

马斯克: 所以我想会有的人工智能和机器人技术将变得非常重要。

主持人: 我认为，谷歌将会非常有价值。对我来说。

马斯克: 我想，谷歌在未来会相当有价值。

主持人: 他们在人工智能方面为巨大的价值创造奠定了基础。

马斯克: 英伟达（NVIDIA）这一点现在很明显了。有一种观点认为，从事人工智能、机器人技术，也许还有太空飞行的公司将占据压倒性的大部分价值，几乎是全部价值。因此，人工智能和机器人技术产生的商品和服务的产出如此之高，将使其他一切相形见绌。

主持人: 世界似乎正朝着一个每个人都喜欢大卫而讨厌歌利亚（强者）的方向发展。为什么呢？

主持人: 他是那个得到了...

马斯克: 额头上的石头，但老实说，那只是一个巨大的错误。

主持人: 你应该，要么用盔甲把自己完全包裹起来，确保你有导弹武器，一些这样的东西。

马斯克: 否则，你的对手很明显会采用放风筝（拖拽）首领的策略。就是放风筝打首领。你穿着丁字裤跑来跑去，但那没关系，它永远也追不上你。

主持人: 是啊。在所有人中，比如，你被注视的风险和歌利亚（Goliath）一样大。好的。尤其是在周末。在我刚开始的时候，就只有我一个人。

马斯克: 尤其是。我不会穿着太多的盔甲在沙漠里蹒跚而行，太难了。

主持人: 是啊。上个周末之后。是啊。D。D. 我有时会想到那些人，在过去，当你本应穿着全套盔甲去战斗时，但比如现在是盛夏。

马斯克: 你在那种盔甲里会很热，会热得汗流浃背。到了某个点，你会想，我宁愿去死，也不愿在烈日下再穿这盔甲一个小时。我宁愿去死。这就是为什么罗马人有，比如，那种裙子，这样他们就能透点气，假设你需要去上厕所，而你穿着盔甲。那将相当困难。你得花一分钟方便一下，脱掉你的盔甲。这就是为什么罗马人穿裙子，至少上厕所比较方便。你经常开玩笑。我做我自己。我喜欢幽默。

主持人: 有人可能会争辩说……

马斯克: 我认为我们应该将幽默合法化。

主持人: 你觉得呢？人工智能是否真的很难理解喜剧？可能是最后一件事情了？

主持人: Grock 可能会非常有趣。

主持人: 你知道我怀疑什么吗？这是一个很远的推论，但当我看到你在推特、在X上以及你接受的采访中开玩笑时，我当时就在想，也许埃隆有一个他在私下运行的模型，并且他正在测试喜剧效果。因为当那一天来临时，他就知道它存在了。

马斯克: 我可能会非常有趣。比如，如果你让 Grogh 来做一个粗俗的讽刺（roast），它会做得相当不错。你说得更粗俗一些，然后继续说下去。它真的会达到一个新水平。它会说出不可言喻的话。比如，你在GROC上刻薄地自嘲，它会对你做一些不可言喻的事情。

主持人: 你喜欢哪种喜剧？你喜欢哪种喜剧？

马斯克: 我猜是吧。我猜我喜欢荒诞派幽默。

主持人: 喜剧一直都有其地位。

马斯克: 就像《蒙提·派森》那样之类的。

主持人: 喜剧在社会中一直占有一席之地，因为在每个王国里，弄臣的角色都至关重要，他们能用一种有趣的方式说出那些不能直白说出的话。

主持人: 是啊，我猜是这样。我们应该有更多的弄臣。

主持人: 你说的，当你开玩笑时，你试图表达的是这个意思吗？说一些你平时不开玩笑时不会说的话？

马斯克: 我只是喜欢幽默。

主持人: 我认为我们应该，我喜欢喜剧。

马斯克: 我觉得这很有趣。人们应该笑，时不时地引发一些笑声是件好事。我们不想拥有一个毫无幽默感的社会。我们正努力。

主持人: 当您……当你有一个朋友，埃隆……我说我吗？你在说我有一个朋友吗？当你和你的朋友出去玩的时候？当你和你的朋友出去玩的时候？朋友们。你是谁？比如，我知道……

主持人: 说实话，我希望我有朋友。不，我其实有朋友。我这么认为。我希望如此。当然。我们笑得很开心。它看起来是什么样的？就像每个团体都有其动态一样。我们说说话，我们有时会一起吃饭。有一次在泳池边。

马斯克: 我认为是正常的事情。大概有一个限制。我们想和朋友一起做些什么呢，你知道吗？聊天。讨论过，宇宙的本质。

主持人: 你从友谊中获得什么样的情感满足？

马斯克: 我不知道。我想，任何人从友谊中获得的都和我想的一样。你想要拥有，比如，一种情感上的。与他人的连接。而且你想要，我不知道，你想要，你想要谈论各种各样的主题。我通常会谈论，各种各样的事情，关于宇宙的本质。

主持人: 有很多，很多哲学讨论。

马斯克: 尽管我们已经得出一个结论，即不应该在派对上谈论人工智能或模拟，因为我们谈论得太多了。

主持人: 这有点扫兴。所以。我不记得是谁了，是亚里士多德还是柏拉图。他们有一个关于如何玩乐的框架。我不会因为尊重和相互钦佩而选择朋友，但人们不会那样选择朋友。即使是我也觉得我是根据那些言行方式能与我产生共鸣的人来选择朋友的。

马斯克: 当然。

主持人: 我不会选择一个与我自身信念体系大相径庭的、持对立观点的人作为朋友，因为和这样的人待在一起会很累的，会很累的。你是这样的吗？你是选择和想法与你相似的朋友，还是寻找能够与你辩论、与你持相反意见的人？

马斯克: 我不是那种在“找朋友网”上（开玩笑地）那样做的人。是去“猎捕”一些朋友。这有点像是，我认为这只是你在情感和智力层面上遇到的一些人。而且我想朋友是在困难时期会支持你的人，我猜，患难见真情。比如，如果有人在情况非常糟糕时仍然支持你，那就是朋友，你知道吗？如果有人不支持你，或者如果有人只是，那些“顺境朋友”是没用的，你知道吗？就像他们不是真正的朋友一样。当一切顺利时，每个人都喜欢你，但当情况陷入困境时，谁还喜欢你呢？

主持人: 如果对方和你一样拥有很多筹码，那还重要吗？

马斯克: 它相对较新。对于那个特定的事物而言。

主持人: 这不仅仅是一个芯片的问题，它只是，它只是，有一种热度起伏不定。这很有趣。它的起伏仅仅是基于芯片的数量，还是也基于与权力的接近程度以及两者中哪一个更大？

马斯克: 我不知道，比如什么是权力，你知道吗，什么是权力，你知道吗？

主持人: 我会认为是以传统意义上的、民选的权力、职位而言。

马斯克: 你的意思是，有多少吉瓦或者别的什么？更像是说了多少话？比如说了多少话？

主持人: 就像那是平均电压，不要碰电线。

马斯克: 不要把叉子插进电源插座。那样做的话，你就能真正体会到什么是“力量”了。那会非常粗暴，我读了那本书，

主持人: 我读了那本书，他谈到了你的童年是……

马斯克: 我当时大概12、13岁还是怎样，正处于存在主义危机中，我只是想找到生命的意义的答案。

主持人: 他们谈论权力意志。

马斯克: 当然。

主持人: 他只是说了很多有争议的事情，如果问我的话，我认为他有点像个网络喷子，

马斯克: 他只是说了很多有争议的事情，只是说些有争议的话来激起大家的反应。

主持人: 他过着悲惨的生活，并且早早去世了。

马斯克: 是吗？

主持人: 那么，谁说他过着悲惨的生活？ 我想是他的姐姐。也许她不喜欢他。我想他病了，然后去世了。他得了一种疾病。 据说得了梅毒之类的病，但只有一种方式会得那种病，所以他可能有某种方式得了那种病，所以他可能经历了一些。

马斯克: 一路上的一些乐趣。

主持人: 我确实想问你这个问题。米尔顿·弗里德曼谈论铅笔。米尔顿·弗里德曼一直在谈论铅笔。然后他又开始谈铅笔。他不会停下来的。推特大概到这个阶段了。米尔顿又一次谈论铅笔。我快要疯了。他一整天都在唠叨铅笔。他甚至都没提到蜡笔。

主持人: 我对他的铅笔论点感兴趣的地方。

马斯克: 想想制造一支铅笔你需要做的一切。

主持人: 比如笔芯来自一个国家，木材来自另一个国家，橡皮擦来自另一个国家。你一直反对关税，但是……

马斯克: 我认为总体而言，自由贸易更好……

主持人: 它更有效率，关税往往会在，市场中造成扭曲。

马斯克: 一般来说，比如你想想任何给定的事物。那么，比如，你希望在你和所有其他人之间在个人层面设置关税吗？那会让生活变得非常困难。你希望在每个城市之间设置关税吗？

主持人: 不，那会非常烦人。

马斯克: 你希望在美国各州之间设置关税吗？比如，不，那对经济来说将是灾难性的。那么你为什么想要国家之间的关税呢？

主持人: 我同意。你认为这种情况如何发展？接下来会发生什么？

马斯克: 关于关税还是关于什么？

主持人: 总统已经明确表示他喜欢关税。

马斯克: 我曾试图劝阻他不要持有这种观点，但没有成功。

主持人: 公平。之间的关系……商业和政治。我刚才和某人聊起这个，我们在想，过去几十年里，有多少……在没有接触政治的情况下，还能建立起来的、真正大型的、盈利丰厚的企业？

主持人: 以及……好吧。比如，我不知道。

马斯克: 可能有很多。我不知道。并非所有事情都是政治。当你达到一定的规模时，政治就会找上你。

马斯克: 这相当令人不快。

主持人: 我正在读一本关于米开朗基罗的书，他是……忍者神龟？我小时候看过那个。这相当引人入胜。我仍然很喜欢它。米开朗基罗、达芬奇、拉斐尔和……第四个是谁？多纳泰罗。不，我说的是那个雕塑家，那个艺术家。当他雕刻大卫像时，一个政客走过来对他说鼻子太大了。所以你知道米开朗基罗怎么做的吗？

主持人: 完全掌控权力？

主持人: 所以米开朗基罗假装从他的脚手架上工作，然后撒下了一些灰尘，但什么都没有改变。然后他说，好了，完成了，那个政客高兴地走开了。你有时就是这样处理政治问题的吗？

马斯克: 我通常发现当我涉足政治时，结果总是不好。

主持人: 所以我就觉得，可能不应该那样做。

马斯克: 我的结论是应该少做那件事。

主持人: 你认为这对所有商界人士都适用吗？

马斯克: 可能吧，政治是一项残酷的运动。就像你进入政界，他们会直取你的性命（要害）。所以最好尽可能避免政治。

主持人: 政府效率部门教会了你什么，如果你学到了一件事呢？

主持人: 那就像一个非常有趣的支线任务，因为我只是看到了很多政府的运作方式。

马斯克: 而且，已经出现了一些相当多的效率提升。其中一些是非常基本的效率提升，比如仅仅是为联邦支付增加要求，即任何一笔支付都必须有一个指定的国会支付代码和一个包含一些内容的注释栏，而不是什么都没有。像这种看似微不足道（或琐碎）的改变，我猜可能在这里就能节省1000亿甚至2000亿美元。

马斯克: 因为还有大量的支付在没有国会支付代码且注释栏为空的情况下流出，这使得对这些支付进行审计变得不可能。所以他们不得不说，比如，为什么国防部，或者现在的战争部，为什么它不能通过审计？是因为信息不存在。问题在于，通过审计所必需的信息并不存在。

马斯克: 政府效率部门所做的一系列事情都是非常常识性的。是任何一个关心财政责任的组织都会遵循的常规做法。这几乎是所做工作的全部内容。顺便说一句，这件事仍在持续。政府效率部仍在运作。但结果是，当你阻止欺诈性和浪费性的付款时，那些欺诈者并不会，承认这一点。

马斯克: 他们实际上会开始大声嚷嚷各种胡话。说你正在停止对有需要人群的基本支付。但实际上，你没有。我们遇到过这种情况，比如有人说，你必须把这个东西寄给无论什么人，它会像这样，‘这是给非洲儿童的钱’。我就说，但为什么汇款地址却是华盛顿特区的德勤（Deloitte）和图钦（Tuchin）呢？因为那不是非洲。您能否把我们和非洲的这笔钱的接收者联系起来？然后那里就陷入了沉默。我就说，我们只是想和接收者通个话。就是这样。然后我们就会想，哦不，出于某种原因我们无法与他们沟通。我就说，我们不会汇款，除非我们能与收款人通话，并确认他们确实能收到。

马斯克: 然后，但是，欺诈者肯定会提出一个非常有说服力的论点。他们不会说，把钱给我们用于欺诈。这显然不是他们会说的话。他们会试图提出那些听起来很动人但却是虚假的论点。

主持人: 他们会成立一个非政府组织，然后……

马斯克: 他们会搞一个非政府组织。会像是“拯救小熊猫”非政府组织，谁又不希望拯救小熊猫呢？它们太可爱了。但实际上，结果是没有任何大熊猫得到拯救，在这个事情里。它只会变成……一堆，本质上就是腐败。然后你会说，你们能给我们发一张大熊猫的照片吗？不行。那么，我们怎么知道它真的在帮助大熊猫呢？这就是我在说的。

主持人: 你对慈善事业怎么看？

马斯克: 我认为我们应该，我同意博爱。

主持人: 我认为我们应该尽力做一些能帮助我们人类同胞的事情。

马斯克: 但这非常困难，就像如果你关心它一样。善良的现实，而不仅仅是其表象。很好地捐出钱是非常困难的。所以我有一个很大的基金会，但我没有把我的名字放在上面，我也不想，事实上，我说我不想让我的名字出现在任何东西上。但我觉得我的基金会面临的最大挑战是如何以一种真正有益于人们的方式捐出现金。很容易捐出现金以获得善良的外表。为善良的现实而捐出现金是非常困难的。

主持人: 很长一段时间以来，美国有很多人移民，像非常聪明的人来到这个国家，我们在印度称之为人才流失，我们在西方公司看到的所有印度裔首席执行官，我认为美国极大地受益于来自印度的有才华的人，但这种情况似乎正在改变，美国已经从印度的才华中获得了巨大的好处。为什么这种叙事最近发生了变化，而美国似乎在某种本能上变得反移民了？几天前我通过移民局时，我很担心他们是否会拦住我。

主持人: 我认为有不同的学派观点。

马斯克: 这并非一致同意，但在拜登政府执政期间，基本上是完全放任自流，几乎没有边境管制，如果没有边境管制，你就不是一个国家。

主持人: 所以在拜登任内，出现了大规模的非法移民。而且实际上，它也产生了一种负向选择效应。因此，如果存在巨大的经济激励因素驱使人们来到美国，非法入境并获得所有这些政府福利，那么你必然会形成一个人们涌向美国的扩散梯度。这是一种激励结构。所以我认为这显然是说不通的。

马斯克: 比如，你必须要有边境管制。没有边境管制是很荒谬的。那么，左翼人士基本上主张开放边境，毫无保留。无论某人处于何种情况，都无关紧要，可能是。罪犯并不重要。然后在右边，你看到了，至少有一种感觉，就是他们的工作被来自其他国家的有才能的人夺走了。我不知道这有多真实。

马斯克: 我的直接观察是，有才能的人总是稀缺的。从我的角度来看，我就觉得，我们很难找到足够有才华的人来完成这些困难的任务。更多有才华的人会是件好事。

主持人: 但我猜有些公司，它们更倾向于将其视为成本问题，如果他们能以美国公民一小部分成本雇佣某人，那么我想这些其他公司就会雇佣这些人，只是为了节省成本。

马斯克: 但在我的公司里，问题是我们只是想招聘世界上最有才华的人。我们支付的薪酬远高于平均水平。所以我不能，所以那不是我的经历，但这是很多人抱怨的。我认为，H-1B项目被滥用了一些，可以肯定地说，一些外包公司在H-1B方面玩弄了系统规则。

主持人: 我们需要停止这种玩弄系统的行为，但我绝对不属于应该关闭ESMB项目的那个思想流派。

马斯克: 这就是右翼中的一些人的看法。我认为他们没有意识到那实际上会非常糟糕。

主持人: 如果您能对我的国家的民众，对那些想要创业的年轻企业家说一番话，您会对他们说什么？我想，我非常支持任何想要创造的人。我想任何想要，多有所得，多有贡献的人都会得到我的尊重。所以主要的事情是，目标是，目标是获取多于索取，成为社会中的净贡献者。

马斯克: 这有点像对幸福的追求。

主持人: 如果你想创造在经济上有价值的东西，你就不要去直接追求那个。最好的办法是去提供有用的产品和服务。

马斯克: 如果你这样做，那么金钱就会作为一种自然的结果随之而来，而不是直接去追求金钱。这你不能直接去追求幸福。你去追求那些能带来幸福的事情。

主持人: 但没有像直接的幸福这种东西。你会去做一些事情，比如，我想，有意义的工作或学习，或者朋友、爱人，这些作为结果，会让你感到幸福。

马斯克: 所以这听起来很明显，但通常情况下，如果有人想让公司运转起来，他们应该预料到要非常努力地去磨砺，只是存在某种有意义的失败机会。而是要专注于让产出比投入更有价值。你是一个价值创造者吗？这才是真正重要的。给予多于索取。

主持人: 我认为这是一个很好的结束方式。劳伦提醒我们准备结束了。。非常感谢埃隆抽出时间。你玩得开心吗？那是一次有趣的谈话。

马斯克: 有时我会脱离上下文来理解这些回答，但我想那是一次很好、很好的谈话。

-END-

（请在微信搜索“创头条”关注公众号。）

它被认为是“全国灯光师来源地”，在光鲜的影视行业，占有着特殊的地位。

社交媒体上传颂的故事是，有个叫邢建伟的村民，很久以前剧组缺人时，他把堂弟、邻居、同学等，一批批带进灯光组。

后来这些徒弟又不断传帮带，形成滚雪球式熟人网络。

30年间，张北村600多户、3000多口人几乎“家家有人扛灯”。

这个故事之所以被传颂的大背景是，郑州，已经悄然成为全国微短剧之都，雅称“竖店。

智联招聘这个数据就有一定的参考性。

2025 年短剧产业招聘需求排名里，郑州在榜首，占比 13.3%，超过北京的 12.9，是第三名成都的一倍。

当地行业协会最新数据公报显示，11 月底，郑州开机剧组 650 个，在岗演员约 4 万人。

澎湃新闻报道称，2024年郑州微短剧制作企业的数量是820家，比2023年增长了29.3%；从业人员规模扩大到3万多人，同比增长5倍；市场规模23亿元，同比增长27.4%。

今年，增长趋势依旧。

2025年1-8月，郑州微短剧市场规模达到38.5亿元，从业人员近4万人，平均每天接待剧组80多个，日均开机短剧约100部。

前7个月，郑州有2650余部微短剧通过网络视听平台备案，位居全国第二；同时期微短剧企业数量同比增长约90%，处于高速增长期。

在郑州航空港区有个闲置产业园改造而成的拍摄基地，聚美空港竖屏电影基地，日均接待8到12个剧组，热门场景需提前一周预约，运营至今已累计拍摄650部短剧。

企业主体上，郑州有19家微短剧企业的市场规模在1000万元以上，3家企业市场规模过亿元，年交易额达20亿-30亿元。

市场规模方面，2025年前8个月，郑州微短剧产业规模已达约38.5亿元。两年后，郑州要让该产业价值达到100亿。

在郑州的带动下，河南微短剧制播量已连续两年位居全国第二。

数据显示，2024年中国微短剧市场规模达到504.4亿元，首次超过了电影票房，预计2027年冲击千亿关口。

为何是郑州？

相关分析有不少，比如郑州的人才优势（年轻人口，且劳动力成本低），比如交通便利，比如场景资源丰富（兼顾一线城市景观与丰富的自然、人文景观）等。

但总结起来，无非几方面。

一是性价比。郑州市长庄建球在2025·郑州微短剧高质量发展大会上说，在郑州拍摄，成本能比一线城市低30%-40%，投资回报周期能缩短3-6个月。

一是产业生态环境的逐渐形成。这是个市场机遇问题，即以“灯光村”为代表的各种资源机缘巧合的集中和成熟，及长时间的行业集聚等。

有数据显示，在郑州单剧制作的周期只需要7到15天，形成了“十分钟找齐灯光组，一小时调拨百套戏服”的集群效应。

还有就是政府主管部门的认可与推动。

2024年，郑州市发布了《关于加快推进网络微短剧产业高质量发展扶持政策的意见》。

河南省政府今年的工作报告提出，支持郑州打造“微短剧创作之都”。

今年以来，相关措施被继续优化，比如设立1亿元产业发展基金，建设5个市级微短剧产业园，对15个拍摄空间进行提档升级，并开放CBD等百余处外景资源等。

10 月，郑州微短剧高质量发展大会的召开，算是给这座农业大省的城市，深深盖上了“微短剧之都”的烙印，“竖店郑州”由此坐实。

事实上，河南除了是农业大省，更是文化大省。

近年来，河南卫视“只此青绿”、“元宵奇妙夜”、“中秋奇妙夜”等系列节目，让传统文化在现代科技的加持下，耳目一新，迅速出圈。

这似乎是因微短剧走红的另一种厚重的背景呼应。

而胖东来、泡泡玛特、蜜雪冰城等品牌，这些高光的国际化商业品牌，都来自这个中原大省。

文化与科技与商业的融合，微短剧在河南、在郑州的生态形成，从结果上看，有其充分的合理性。

是因也是果。

微短剧行业目前面临有不少的行业性问题，如“电子榨菜”的诟病，剧情的雷同与雷人，制作水平的粗糙等。

如何在创作流水线化中寻求业态升级，如何实现效率与艺术的平衡，显然能从“奇妙夜”，及胖东来中，吸收到充分的养分。

这一点上，郑州之于微短剧而言，有其可见的现实价值。

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阿里巴巴集团联合创始人、董事长蔡崇信，近日在香港大学陆佑堂发表演讲。演讲主题为，《前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎》。

主办方介绍称，17年前马云曾站在同一个舞台上，而这次演讲的报名速度也创下纪录——邮件发出两小时内，超过1200人报名。

蔡崇信一开场就抛出一个反直觉的判断：美国人定义的AI竞赛规则是错的。

美国人判断AI谁赢，主要看谁的大语言模型最强，“今天是OpenAI领先，明天是Anthropic，后天可能是别人”。

但在他看来，这个计分方式本身就有问题，“真正的赢家不是谁有最好的模型，而是谁用得最好。而真正的竞争，也在于应用和渗透，不只是模型排名”。

他指出，AI的核心价值在于渗透率。

蔡崇信引述称，中国的AI规划目标非常务实——到2030年，AI代理和AI设备的渗透率要达到90%。

那中国凭什么能普及得更快？蔡崇信给出的答案，不是单一技术突破，而是一整套系统性优势。

首先是电力。

他说，训练大模型、跑推理，本质上就是在烧电，而中国的电力成本比美国低40%。

“这个优势不是今天才有，而是15年前就埋下的伏笔”。

15年前，中国开始大规模投资电力传输基础设施。因为北方发电、南方用电，新能源产地和用电中心往往不重合，必须靠输电网络打通。

国家电网每年的资本支出高达900亿美元，而美国只有300亿美元，是三倍差距。

结果是，中国的电力装机容量是美国的2.6倍，新增装机容量是美国的9倍，而且这个差距还在继续拉大。

第二是数据中心成本。

在中国建一个数据中心，成本比美国低60%，而且这还不包括芯片，只是基础设施本身的成本。

第三是工程师红利。

蔡崇信分享了一个数据：全球几乎一半的AI科学家和研究人员，都拥有中国大学的学历背景，不管他们现在是在美国公司、中国公司，还是在世界任何地方工作。

他还讲了一个段子，最近社交媒体上有人吐槽，说自己在Meta的AI团队里，同事们都在用中文交流想法，他完全听不懂。

“这是中文第一次成为一种优势”。他说，过去中国公司出海，语言是劣势，在意大利开办公室，当地人不会说中文，中国员工必须用第二语言沟通；但在AI领域，全球华人工程师用中文分享想法、交换思路，反而形成了信息优势。

第四是资源匮乏逼出的系统级创新。

美国有大量GPU，中国没有。但在蔡崇信看来，这种匮乏反而形成了一种“饥饿优势”。

当硬件资源不足时，就必须在系统效率层面做到极致。因为如果系统效率不高，训练一个万亿参数的模型，GPU消耗会非常恐怖。

他指出，中国团队正是在这样的限制下被迫进行系统级优化，DeepSeek 也就是在这种环境中被逼出来的。

他对DeepSeek毫不吝惜赞美：“我们在杭州的邻居，他们做的事情令人难以置信。”

他还提到，阿里的通义千问（Qwen）模型刚刚赢得了一场为期两周的加密货币和股票交易AI竞赛，DeepSeek排名第二。

在谈到全球AI发展的路线选择时，蔡崇信给出了一个整场演讲中最核心的判断：开源模型最终会击败闭源模型，“不是因为开源在技术上更先进，而是因为它更符合全球大多数用户的根本利益。”

他举了一个例子。

假设你是沙特阿拉伯，想发展AI，同时又想保持“AI主权”，但你本国没有足够的人才来从零开发。

此时，只有两个现实选择：第一种，是通过API调用OpenAI，这需要支付高昂费用，同时还要把数据喂进去，而你并不知道这些数据最终去向哪里，这是一个黑箱。

第二种，是直接下载阿里的开源模型，部署在自己的私有云上，模型免费，数据完全可控。在成本和隐私两个层面，开源同时获胜。

所以他判断，无论是政府还是企业，只要真正做成本效益分析，最终都会倾向于开源模型。

那阿里靠什么赚钱？蔡崇信说得非常坦白：“我们不靠AI赚钱。”阿里真正赚钱的是云计算。

用户可以免费使用开源模型，但要运行模型，需要云基础设施，包括存储、数据管理、安全、网络、容器等服务，这些正是阿里云所提供的能力。

“开源模型是流量入口，云服务才是利润来源”。这种模式本质上和早年的互联网公司类似，即免费产品获客，增值服务变现，只是规模和技术门槛完全不同而已。

当被问到阿里为什么能从一家B2B电商公司，逐渐进化为一家AI与云计算公司时，蔡崇信的回答非常简单，“没有秘诀，就是永远跟着客户需求走”。

他就此回顾了阿里的业务发展和创新历程 。

1999年阿里成立时，中国还没有加入WTO，国际贸易必须通过国有外贸公司完成。2001年入世之后，小企业才第一次可以直接和全球做生意，阿里的B2B平台就是帮助这些小工厂找买家，第一版网站就是英文的，直接面向海外市场。

后来消费者电商爆发，于是有了淘宝；买卖双方互不信任，就发明了支付宝，最初它只是一个担保交易系统；物流跟不上，就开始投资物流。

云计算也是同样的逻辑。

16年前，几乎没人讨论云计算，但阿里的消费平台每天要处理海量数据，如果继续使用戴尔的服务器、EMC的存储、Oracle的数据库，所有利润都会被这些供应商拿走。

于是阿里的CTO提出：我们必须自己做。阿里云的起点，是“自己先用自己的技术”，也就是先内部消化，再对外开放。

蔡崇信也给年轻创业者一个非常明确的建议：优先选择有机增长，而不是并购。因为自己团队培养出来的能力，DNA最纯正，文化也最匹配。

他也坦言，阿里做过并购，“有些成功，有些失败得很惨”。

在学生提问关于能力提升的问题时，蔡崇信强调了三件事：第一，要学会获取知识，在AI时代，不同人获取知识的效率差距会被无限放大；第二，要建立自己的分析框架，不是死记硬背，而是能对信息作出判断；第三，要学会提问，他特别强调提出正确的问题，比找到答案更重要。

关于要不要学编程，他的态度是，要学，但理由已经变了。

很多人认为，AI时代用自然语言就可以指挥机器，不再需要写代码，但他并不同意。

他认为学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练完整的思维过程。他甚至建议学生认真学电子表格，把复杂公式写对、让数字自动计算出来，本身就是一种高密度的逻辑训练。

在专业选择上，他给出了三个方向：第一是数据科学，本质上是统计学的新名字，未来数据将爆炸式增长，懂数据管理和分析的人始终稀缺；第二是心理学和生物学，因为人脑仍然是世界上能效最高的“机器”，AI很多设计灵感都来自对大脑的模拟；第三是材料科学，因为世界现在被比特主导，但真正让比特跑得更快的是原子，半导体的核心竞争力本质上就是材料。

在谈到个人选择问题时，蔡崇信讲了自己1999年放弃香港高薪律师工作，加入当时只有18人的阿里巴巴的经历。

他说，他用的是金融人的逻辑，不对称的风险收益。

“下行风险非常有限。为什么？因为我拥有良好的大学学历，我上过法学院。最坏的情况，我总是可以做律师。而上行空间无限。”

更重要的是，他强调，机会不是你去寻找的，而是来找你的，你要做的只有一件事——让自己处于随时“准备好”的状态。

关于AI会不会成为下一个泡沫，他区分了两种不同的概念：一种是金融市场泡沫，比如估值过高、市盈率过高，“这是一门艺术，我不知道”。

另一种是真正的技术泡沫，也就是技术本身是否虚假。

他的判断是，AI可能存在金融泡沫，但技术本身是真实存在的，就像2000年3月互联网泡沫破裂，但互联网本身不但没有消失，反而在今天变得更加强大。

“所有投入AI基础设施的资源、模型研发的努力，都不会白费。”他说。

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在对谈中，Ilya 分享了他对于当下SSI的战略、预训练存在的问题、如何提升AI模型的泛化能力，以及如何确保AGI的平稳发展等。

Ilya Sutskever提出，当下算力规模已经十分庞大，仅靠算力堆砌已经无法让模型实现更大的突破，他直言：“我们正从扩展时代回归到研究时代，如今只是拥有了更强大的计算机。

以下为访谈实录：

Ilya Sutskever：你知道这有多疯狂吗？所有这一切都是真实的。

Dwarkesh Pate：什么意思？

Ilya Sutskever：你不这么认为吗？所有这些AI的东西，所有这湾区的一切……它正在发生。这难道不就是科幻小说里的情节吗？

Dwarkesh Patel：另一件疯狂的事情是，这一切发生的都如此自然。我们将GDP的1%投资于AI这个想法，我本以为会感觉是件大事，而现在却只觉得稀松平常。

Ilya Sutskever：事实证明，我们适应事物的速度相当快。但这也有点抽象。因为当你在新闻上看到，某某公司宣布了某某金额的投资。你看到的就只有事件本身，到目前为止，还跟你没什么直接联系。

Dwarkesh Patel：我们真的应该从这里开始吗？我认为这是个有趣的讨论，我们就从这开始聊吧。你是说，这从普通人的角度看确实没什么太大不同，即使到了技术奇点阶段，这一点也依然成立。

Ilya Sutskever：不，我不这么认为。我刚才说的“感觉不到不同”的是，例如，某某公司宣布了一笔难以理解的投资金额，数据比较抽象，人们对此可能没有明显感知。

但AI的影响将会被感受到。AI将渗透到经济中，会有非常强大的经济力量推动这一点，而且我认为其影响将会被强烈地感知到。

Dwarkesh Patel：你预计这种影响何时出现？我觉得这些模型看起来比它们的在经济体系中体现得要更聪明。

llya Sutskever：是的，这是目前这些模型最令人困惑的一点。它们在评估中表现极佳——那些评估难度不低，模型却能交出亮眼答卷——但产生的经济影响却远远落后。这种反差很难理解：模型既能完成一些惊人任务，为何有时又会出现“重复犯同一错误”这类基础问题？

举个例子，假设你用vibe coding处理事务时遇到程序错误，向模型求助：“能修复这个错误吗？”模型会回应：“哦，天哪，你说得对，我确实有个错误，我来修复它。”可结果它反而引入了第二个错误。当你指出这个新问题，它又会说：“哦，天哪，我怎么会犯这种错？你又说对了”，随后却把第一个错误恢复了。你就这样在两个问题间来回拉扯，这实在让人费解。但这确实说明，模型背后一定存在某种异常情况。

我有两种可能的解释。一种更异想天开的想法是，强化学习训练或许让模型变得过于专注和狭隘，缺乏足够的全局意识，尽管这种训练在其他方面也让模型展现出一定的“感知能力”。正因如此，它们有时连基础任务都无法完成。

另一种解释则与训练数据相关。在预训练阶段，数据选择的答案很明确：需要用到所有能获取的数据，无需纠结取舍。

但到了强化学习训练阶段，情况就不同了。人们必须主动决策：“我们要针对这个目标设计这类强化学习训练，针对那个目标设计那种训练。”据我所知，所有相关公司都有专门团队开发新的强化学习环境，并将其纳入训练体系。问题在于，这些环境的设计存在极大自由度，能衍生出种类繁多的形式。

有一种情况很可能在无意中发生：人们会从评估指标中获取训练灵感。比如有人会想：“我希望模型发布时评估表现出色，什么样的强化学习训练能实现这个目标？”我认为这种情况确实存在，这也能解释我们观察到的诸多现象。

如果再结合模型本身泛化能力不足的问题，或许就能说明评估表现与现实应用效果脱节的原因，而这种脱节的深层含义，我们至今仍未完全理解。

Dwarkesh Patel：我很喜欢这个说法：真正的奖励黑客，其实是那些过于关注评估的人类研究人员。

对于你提出的问题，我认为有两种思考方向。一种是，既然模型在编程竞赛中表现超强，并不意味着它会自动拥有更好的品味，也不会在改进代码库上做出更优判断，那我们就应该扩展环境套件。不仅要测试它在编程竞赛中的最佳表现，还得让它能为X、Y、Z等各类场景开发出优质应用程序。

另一种方向，或许正是你所暗示的：“为什么编程竞赛中的超强表现，无法让模型在更普遍的场景下成为更有能力的程序员？”

也许我们要做的，不是一味增加环境的数量和多样性，而是找到一种方法，让模型能从一个环境中习得能力，并将其迁移到其他事情上，实现跨场景提升。

Ilya Sutskever：正好你提到了竞技编程，咱们就以此为例。假设有两个学生：一个一心想成为最顶尖的竞技程序员，为此投入了一万个小时深耕这个领域，他解决了所有能找到的问题，记住了各类证明技巧，还能熟练且快速地实现所有算法，最终成为了该领域的顶尖高手之一。

另一个学生觉得“竞技编程挺有意思”，或许只花了100个小时练习，投入远少于前者，但也取得了相当不错的成绩。你觉得这两个人，谁在之后的职业生涯中会发展得更好？

Dwarkesh Patel：第二个。

Ilya Sutskever：没错，我认为目前模型的情况基本就是这样。它们更像第一个学生，甚至有过之而无不及。我们会先明确“模型要擅长竞技编程”，然后收集所有出现过的竞技编程问题，再通过数据增强生成更多同类题目，专门基于这些内容训练模型。最终，我们确实得到了一个顶尖的“竞技程序员”。

用这个类比来理解就很直观了：即便模型经过这样高强度训练，能熟练掌握各类算法和证明技巧，随时调用自如，但它未必能把这些能力泛化到其他场景，这一点也就不难想通了。

Dwarkesh Patel：那用这个类比来看，第二个学生在那100小时微调之前所具备的特质，对应的是什么呢？

Ilya Sutskever：我觉得是他们身上有“那种特质”。我读本科时，身边就有过这样的同学，所以我知道这类人是真实存在的。

Dwarkesh Patel：把“那种特质”和预训练的作用区分开，是个很有意思的角度。

理解你之前说的“预训练无需选择数据”，有一种思路是：预训练其实和那一万小时的专项练习本质没区别。只不过预训练数据里本就包含这类内容，相当于“免费”获得了一万小时的练习量。

但或许你想表达的是，预训练带来的泛化能力并没有那么强。它只是覆盖的数据量极大，未必比强化学习的泛化效果更好。

Ilya Sutskever：预训练的主要优势在于：第一，数据量非常大；第二，你不必费心思考该把什么数据放进预训练里。这是非常自然的数据，并且它确实包含了人们所做的很多事情：人们的想法和很多特征。这就像整个世界通过人类投射到文本上，而预训练试图用海量数据来捕捉这一点。

预训练很难进行推理，因为很难理解模型依赖预训练数据的方式。每当模型犯错时，有没有可能是因为某些东西碰巧在预训练数据中得到的支持不够？“得到预训练支持”可能是一个宽松的术语。我不知道我是否能就此补充任何更有用的东西。我认为没有与预训练相对应的人类类比。

Dwarkesh Patel：人们提出过一些关于人类类比预训练的说法。我很想听听你的看法，为什么它们可能是错误的。一种是把人生命最初的18年、15年或13年看作预训练，这个阶段他们不一定有经济产出，但他们在做一些让他们更好地理解世界之类的事情。另一种是把进化看作某种进行了30亿年的搜索，最终产生了人类生命的实例。

我很好奇你是否认为这两种说法中的任何一种与预训练类似。如果不把人类毕生学习比作预训练，你会如何看待它？

Ilya Sutskever：我认为这两者与预训练都有一些相似之处，而预训练试图扮演这两者的角色。但我认为也存在一些很大的差异。预训练的数据量是非常、非常惊人的。

Dwarkesh Patel：是的。

Ilya Sutskever：不知何故，人类即便只接触了预训练数据中极小的一部分，掌握的知识量远不如模型，但对已知内容的理解却深刻得多。哪怕是15岁的少年，也不会犯AI现在常犯的那些错误。

还有一点值得思考：这会不会和进化之类的机制有关？答案或许是肯定的，而且我认为进化在这方面可能更具优势。神经科学家研究大脑的一种常用方法，是观察大脑不同部位受损的人，他们常会表现出各种令人意想不到的奇特症状，这其实非常有趣。

我想到一个相关案例：有个人因中风或事故导致脑损伤，情绪处理能力被破坏，再也感受不到任何情绪。他依然口齿清晰，能解决简单谜题，测试中表现得完全正常，但就是没有了喜怒哀乐，也没有了活力。这让他的决策能力变得极差：选一双袜子要花好几个小时，还会做出糟糕的财务决策。

这一案例恰恰说明了内在情绪对我们成为“可行的行为主体”有多重要。回到你关于预训练的问题：或许如果能从预训练数据中充分提取所有有用信息，也能获得这种类似“情绪驱动的决策能力”，但这种能力能否从预训练中习得，目前还不确定。

Dwarkesh Patel：“那个”是指什么？显然不直接是情感。它似乎像是某种几乎像价值函数一样的东西，告诉你任何决策的最终回报应该是什么。你认为那种东西不会从预训练中隐式地产生吗？

Ilya Sutskever：我认为有可能，我只是说这不是100%显而易见的。

Dwarkesh Patel：但那到底是什么？你如何看待情感？情感的机器学习类比是什么？

Ilya Sutskever：它应该是某种价值函数类的东西。但我不认为有一个很好的机器学习类比，因为目前价值函数在人们所做的工作中并不扮演非常突出的角色。

Dwarkesh Patel：也许值得为听众定义一下什么是价值函数，如果你愿意的话。

Ilya Sutskever：当然，我很乐意展开说。目前强化学习训练智能体的常规做法是这样的：给神经网络一个问题，让模型去解决。模型可能要执行数千甚至数十万次行动或思考，最终生成一个解决方案，这个方案会被评分。

而这个分数会作为训练信号，应用到模型解决问题过程中的每一个行动上。这就意味着，如果任务本身耗时很长，比如训练一个需要长时间才能完成的任务，模型在给出最终解决方案并获得评分前，根本不会有任何学习进展。这是强化学习的朴素做法，据称o1、R1采用的就是这种方式。

价值函数的作用则不同，它相当于“时不时（而非必须等到最后）告诉你当前做得好还是坏”。这个概念在某些领域比其他领域更有用，比如下棋时，你丢了一个棋子，显然是出错了，没必要等到棋局结束，才知道刚才的行为是糟糕的，进而推导出导致这个错误的先前步骤也有问题。

价值函数能帮你缩短等待最终结果的时间。比如你在做数学题或编程任务，尝试探索某个特定解决方案或方向，经过一千步思考后，发现这个方向完全没希望。

一旦得出这个结论，你就能在一千步之前，也就是当初决定沿着这条路径探索的时候，就获得一个奖励信号，相当于告诉自己“下次遇到类似情况，不该选这条路”，这比等到给出最终解决方案时再反馈要早得多。

Dwarkesh Patel：这在DeepSeek R1的论文中提到过——轨迹空间如此之广，以至于可能很难学习从中间轨迹到价值的映射。而且考虑到，例如在编程中，你可能会有一个错误的想法，然后你会回溯，然后改变一些东西。

Ilya Sutskever：这听起来像是对深度学习缺乏信心。当然这可能有难度，但深度学习没有做不到的事情。我认为价值函数应该是有用的，完全期待它们现在或将来会被充分利用。

我提到那个情绪中枢受损的人，更多是想说明：人类的价值函数，或许是通过进化硬编码的方式，由情绪进行重要调节的。而这一点，可能对人类在世界上有效行动至关重要。

Dwarkesh Patel：这正是我想问的。关于情感与价值函数的关联，有件很有趣的事：情感既有极强的实用性，又相对易于理解，这一点非常令人印象深刻。

Ilya Sutskever：我有两个回应。首先，我确实同意，比起我们所学的知识以及正在讨论的这类AI，情感是相对简单的。它们甚至简单到能用人类易懂的方式描述出来，我觉得这会是件很酷的事。

但就效用而言，复杂性与鲁棒性之间存在权衡：复杂的事物可能用处很大，但简单的事物在极广泛的场景下也同样高效。我们的情感大多源自哺乳动物祖先，在进化为人科动物后只经历了轻微微调。

当然，我们还拥有不少哺乳动物可能缺乏的社会性情感，但这些情感并不复杂。也正因为这份简单，它们在如今这个与远古截然不同的世界里，依然能很好地为我们服务。

不过情感也会出错。比如我们的直觉饥饿感，我不确定饥饿算不算情绪，但在食物充裕的当下，它显然没能很好地指导我们的饮食选择。

Dwarkesh Patel：人们总在谈论扩展数据、扩展参数、扩展算力。有没有更通用的视角来理解“扩展”？还有其他哪些可扩展的维度？

Ilya Sutskever：我认为有一个视角可能是正确的：机器学习过去的运作方式，是人们不断尝试各种方法，只为得到有趣的结果。

后来，“扩展”出现了。随着扩展定律的提出和GPT-3的问世，所有人突然意识到“我们应该扩展”。这正是语言影响思维的典型例子：“扩展”只是一个词，却极具力量，因为它明确告诉了人们该做什么。于是大家纷纷行动：“让我们尝试扩展事物”。而你问“我们在扩展什么？”，答案在当时就是预训练，它是一套特定的扩展配方。

预训练的重大突破，核心在于证实了这套配方的有效性：只要将适量算力、数据与特定规模的神经网络结合，就能产生成果；而且按比例放大这些要素，效果还会更好。企业尤其青睐这种方式，因为它提供了一种低风险的资源投入路径。

相比之下，把资源投入研究要难得多。做研究需要这样号召：“研究人员们，去探索并拿出新成果”，而获取更多数据、更多算力则简单直接得多。你能确定从预训练中一定能有所收获。

根据推特上的一些讨论，Gemini似乎找到了从预训练中挖掘更多价值的方法。但问题在于，预训练终有耗尽数据的一天，数据的有限性是显而易见的。到那时该怎么办？要么进行某种强化版预训练，一套与以往不同的配方；要么转向强化学习，或者尝试其他方向。

而现在，算力已经达到了前所未有的规模，从某种意义上说，我们又回到了需要依赖研究的时代。

换种说法或许更清晰：2012年到2020年（允许一定误差范围），是研究的时代；2020年到2025年左右，则是扩展的时代。因为所有人都在说“这太神奇了，必须继续扩展、不断扩展”，核心就围绕 “扩展” 这一个词。

但如今规模已经足够庞大，还有人坚信“即便现在规模很大，只要再投入100倍资源，一切就会彻底不同”。不可否认，结果肯定会有变化，但要说仅靠扩大100倍规模就能带来质变，我并不认同。

所以，我们其实是回到了研究的时代，只是如今拥有了更强大的计算机。

Dwarkesh Patel：这是个非常有趣的说法。但我还是想问刚才提出的问题：我们在扩展什么，拥有一个“配方”意味着什么？我想我并不清楚在数据、算力、参数、损失是否存在一个非常清晰、几乎像物理定律一样的关系，就像在预训练中存在的那样。我们应该寻求的是哪种关系？我们应该如何思考这个新配方可能是什么样子？

llya Sutskever：我们已经看到扩展方向的转变：从预训练转向了强化学习，现在人们正在着力扩展强化学习。根据推特上的讨论，目前强化学习消耗的算力甚至超过了预训练，因为强化学习需要进行极长的推演，生成这些推演本身就需要大量算力，而每次推演能带来的学习收益又相对有限，因此确实会耗费巨额算力。

但我甚至不觉得这能称之为“扩展”。我更想问：“你现在做的事情，是利用算力最高效的方式吗？有没有更具成效的算力使用方法？”我们之前聊过价值函数，或许当人们熟练运用价值函数后，就能更高效地利用资源。如果能找到全新的模型训练方法，你可能会疑惑：“这算扩展，还是只是合理利用资源？”我认为这个边界已经变得有些模糊。

从这个角度来说，当我们回归研究时代，情况会是这样：“让我们试试这个、这个和这个，再试试那个、那个和那个——哦，看，有趣的现象出现了。”我认为行业将会回到这种探索状态。

Dwarkesh Patel：如果真的回归研究时代，退一步说，我们最需要深入思考现有配方的哪个部分？你提到了价值函数，现在人们已经在现有配方中尝试相关应用，比如“LLM-as-a-Judge”等。你可以说这也算一种价值函数，但听起来你心里想的是更根本的东西。我们是否应该彻底重新思考预训练，而不只是在流程末尾添加更多步骤？

Ilya Sutskever：关于价值函数的讨论很有意思。我想强调，价值函数会让强化学习更高效，这一点很重要。但我认为，任何用价值函数能做到的事，没有它也能实现，只是速度会慢很多。最核心的问题是，这些模型的泛化能力远远不如人类。这一点非常明显，也是个极其根本的问题。

Dwarkesh Patel：那核心就在于泛化能力。这可以拆成两个子问题：一是样本效率，为什么模型学习所需的数据量比人类多得多？

二是抛开数据量不谈，为什么教会模型我们想要的东西，比教会人类难得多？对人类来说，我们不一定需要可验证的奖励，比如你现在可能正在指导一些研究人员，只需和他们交流、展示代码和思考方式，他们就能领悟你的思路和做研究的方法。

你不需要为他们设定繁琐的定制化流程，比如“这是课程的下一部分，现在开始；哦，这次训练不稳定，重新调整”。这两个问题可能存在关联，但我更想探讨第二个，因为它更接近持续学习，而第一个问题则聚焦样本效率。

Ilya Sutskever：关于人类的样本效率，有一个可能的解释是进化。进化赋予了我们一些最有用的基础信息。对于视觉、听觉和运动等能力，有充分理由认为进化给了我们很多先天优势。

比如人类的灵巧度远超现有技术。就算让机器人在模拟环境中大量训练，它们能变得灵巧，但在现实世界中让机器人像人类一样快速掌握新技能，似乎还遥不可及。

这里可以说：“运动能力对我们所有祖先都至关重要，所以在运动方面，我们可能拥有难以置信的先天先验知识。”

视觉领域也可以用同样的逻辑解释。我记得杨立昆（Yann LeCun）说过，孩子只需10小时练习就能学会开车，我们的视觉系统非常强大。

至少我五岁时就对汽车极度着迷，我敢肯定当时我的汽车识别能力已经足以支撑驾驶。一个五岁孩子接触的数据量并不多，大部分时间都待在父母家，数据多样性很低，但视觉能力已经很出色。

但这可能也是进化的结果，而语言、数学和编程领域，情况或许就不同了。

Dwarkesh Patel：但人类在这些领域的学习能力似乎仍然优于模型。显然，模型在语言、数学和编程上比普通人表现更好，但它们的学习能力也比普通人强吗？

Ilya Sutskever：不，显然不是。我的意思是，语言、数学和编程，尤其是后两者，说明，让人擅长学习的关键，可能不是复杂的先天先验知识，而是某种更根本的东西。

Dwarkesh Patel：为什么会是这样？

Ilya Sutskever：想想人类表现出高度可靠性的技能。如果这项技能在数百万年甚至数亿年间，对我们的祖先都至关重要，你可以说人类擅长它是因为进化，我们拥有进化而来的先天先验知识，以某种不显而易见的方式编码，让我们天生擅长这项技能。

但如果人类在一个最近才出现的领域（比如数学、编程），依然表现出强大的能力、可靠性、鲁棒性和学习能力，那就更能说明，人类可能只是拥有更好的机器学习机制，就这么简单。

Dwarkesh Patel：我们该如何理解这种机制？它对应的机器学习类比是什么？

它有几个有趣的特点：需要的样本更少，更接近无监督学习。比如青少年学开车，他们不是在接受预设的、可验证的奖励，而是通过与机器和环境的互动学习，所需样本量少得多，看起来更接近无监督学习，而且鲁棒性更强？

Ilya Sutskever：鲁棒性强得多，人类的鲁棒性确实令人震惊。

Dwarkesh Patel：你有统一的思路解释为什么这些特点会同时存在吗？什么样的机器学习类比能实现类似效果？

Ilya Sutskever：你一直问的问题是，青少年司机如何在没有外部教师的情况下自我纠正、从经验中学习？答案是他们有自己的价值函数，一种通用的感知，而且这种感知在人类中极其鲁棒。除了成瘾等少数例外，人类的价值函数实际上非常、非常可靠。

比如青少年开始开车时，立刻就能感知到自己开得怎么样、有多糟糕、有多不自信。然后他们会观察、调整，学习速度非常快，10个小时后就能上路行驶。

Dwarkesh Patel：人类显然已经有了这样的解决方案，但我好奇他们是如何做到的，以及为什么这对AI来说如此困难？我们需要如何重新定义模型的训练方式，才能实现类似的效果？

Ilya Sutskever：这是个很好的问题，我对此有很多看法。但不幸的是，我们所处的环境并不允许自由讨论所有机器学习想法，这就是其中之一。很可能存在实现的方法，我认为这是可行的，人类本身的存在就证明了这一点。

不过可能还有一个障碍：人类的神经元可能比我们想象的进行了更多计算。如果这是真的，而且起到了重要作用，那么事情可能会更困难。但无论如何，我确实认为这指向了某种机器学习原理的存在，我对此有一些见解，但可惜的是，环境不允许我详细讨论。

Dwarkesh Patel：我很好奇，你说我们回到了研究时代，而你2012到2020年就身处那个阶段。如果真的回归，现在的氛围会是怎样的？

比如，即便AlexNet之后，实验所需的计算量仍在不断增加，前沿系统的规模也在扩大。你觉得现在这个研究时代，依然需要巨大的计算量吗？是否需要回溯旧论文、挖掘过往研究？

你曾在谷歌、OpenAI、斯坦福这些地方待过，经历过研究氛围更浓厚的时期。我们该对现在的科研社区抱有怎样的期待？

Ilya Sutskever：扩展时代的一个后果是，“扩展”吸走了所有关注。因为所有人都聚焦于此，大家开始做同样的事情。到最后，市场上的公司数量甚至超过了真正有价值的想法数量。硅谷有句谚语说“想法廉价，执行力才是一切”，这话有道理，但我也看到有人在推特上反问“如果想法真的廉价，为什么现在没人有好想法？”，我觉得这也说到了点子上。

从瓶颈角度看，研究进展受两个因素制约：一是想法，二是实现想法的能力，这包括算力和工程能力。比如回到90年代，当时人们其实有不少好想法，但苦于没有足够强大的计算机验证，只能做小规模演示，无法说服他人，所以那时的瓶颈是算力。

而到了扩展时代，算力大幅增长。虽然仍有“需要多少算力”的疑问，但如今的算力已经足够支撑想法验证。举个例子，AlexNet只用了两块GPU，Transformer的实验也只用到8到64块2017年的GPU，换算到现在大概也就两块GPU的性能。甚至o1的推理过程，也算不上计算量最大的操作。

所以，研究确实需要一定算力，但绝非必须用到有史以来最顶级的算力。当然，如果你想构建当前最优的系统，更多算力会有帮助——尤其是在大家都处于同一范式下时，算力会成为核心竞争优势之一。

Dwarkesh Patel：我想请教这段历史，因为你亲身经历过。听起来当时用较少的计算量就能发展核心想法，但Transformer并没有立刻走红。它之所以成为大家争相实验、构建的基础，是因为在越来越高的计算量水平上得到了验证，对吗？

Ilya Sutskever：没错。

Dwarkesh Patel：如果SSI有50个不同的想法，在没有其他前沿实验室那样的算力支持下，怎么判断哪个是下一个Transformer，哪个只是脆弱的构想？

Ilya Sutskever：我可以说说我的看法。简单来说，SSI用于研究的计算量其实并不小，背后的逻辑很简单。

SSI已经筹集了30亿美元（约合人民币213.1亿元），这绝对是一笔巨款。你可能会说“其他公司筹集的资金更多”，但要知道，那些公司的很多算力都用于推理任务，大额资金也常指定用于推理。

而且，若要推出需要推理支持的产品，还需要大量工程师、销售人员，很多研究资源也得投入到产品相关功能的开发中。所以，扣除这些之后，真正留给核心研究的资源差距，并没有表面上那么大。

另外，如果你在做的是差异化的事情，真的需要用顶级规模来验证吗？我完全不这么认为。对我们来说，现有的算力足够让我们自己，也让其他人相信我们做的事情是正确的。

Dwarkesh Patel：有公开估计称，像OpenAI这样的公司，每年仅实验方面的花费就有50到60亿美元（约合人民币355.2亿元到426.2亿元），这还不包括推理等其他开支。也就是说，他们一年的研究实验花费，比你们的总资金还多。

Ilya Sutskever：这取决于资金的用途。他们以及其他类似公司，对训练算力的需求要大得多——涉及更多工作流、更多模态，要做的事情更繁杂，资源自然就分散了。

Dwarkesh Patel：SSI将如何盈利？

Ilya Sutskever：我的回答是，目前我们只专注于研究，盈利的答案会随着研究推进自然显现。我相信会有很多可行的方向。

Dwarkesh Patel：SSI的计划仍然是直奔超级智能吗？

Ilya Sutskever：也许吧。我认为这有其价值——不受日常市场竞争的干扰，能专注研究，这是很大的优势。但有两个原因可能让我们改变计划：一是务实考量，如果实现超级智能的时间线比预期长得多；二是，让强大的AI问世并影响世界，本身就是一件极具价值的事。

Dwarkesh Patel：那为什么你们的默认计划是直奔超级智能？OpenAI、Anthropic等公司的思路很明确：“先推出较弱的AI，让公众逐渐适应、做好准备”。直接构建超级智能，为什么可能是更好的选择？

Ilya Sutskever：我来分析一下利弊。支持直奔超级智能的理由是，市场竞争会带来巨大压力，迫使你做出艰难权衡。如果能隔离这些干扰，专注研究，直到准备充分再推出产品，而不是仓促上阵，这是很大的优势。

但反对的理由也同样成立：“让世界看到强大AI的实际用处，是推广它的唯一方式”。

Dwarkesh Patel：我觉得不止是推广……

Ilya Sutskever：是“传播AI”，不是传播想法，是让AI真正落地。

Dwarkesh Patel：你说的“传播AI”是什么意思？

Ilya Sutskever：假设你写了一篇关于AI的文章，描述它会怎样、能做什么，读者可能只会觉得“这篇文章很有趣”。但如果人们亲眼看到AI正在做这些事、实现这些功能，那种冲击力是无可比拟的。所以我认为，让AI公开落地有很大好处，这也是我们可能不会完全“直奔超级智能”的原因之一。

Dwarkesh Patel：我觉得还有更深层的原因。在人类其他工程和研究领域，没有哪个最终产物是仅凭“思考如何让它更安全”就变得安全的。比如现在每英里的飞机失事率比几十年前低得多，Linux系统的漏洞比以前难发现得多，核心原因都是这些系统被广泛部署到现实世界中——人们发现故障、纠正问题，系统才变得更健壮。

我不认为AGI和超人类智能会是例外，尤其是考虑到（我希望之后能讨论这个话题），超级智能的危害可能不只是“恶意回形针优化器”那么简单。它是一种极其强大的存在，我们甚至无法想象人们会如何与它互动、用它做什么。逐步接触它，似乎是分散风险、帮助人们做好准备的更好方式。

Ilya Sutskever：关于这一点，我认为即使是“直奔超级智能”的方案，也会包含逐步发布的过程，这是计划中固有的一部分。关键在于，你首先发布的是什么。

其次，你一直倡导的“持续学习”，我认为非常重要且正确。这里可以用“语言如何影响思维”来解释——有两个术语塑造了大家的认知：AGI（人工通用智能）和“预训练”。

先说说AGI这个术语。它的出现其实是对“狭义AI”的回应。回溯历史，早期的跳棋AI、国际象棋AI、游戏AI，虽然能在特定领域表现出色（比如击败卡斯帕罗夫），但功能极其单一，被称为“狭义AI”。于是有人提出，我们需要的是“通用AI”——一个能胜任所有事情的AI，这个术语也因此受到广泛关注。

再看“预训练”，尤其是预训练的核心配方。现在人们做强化学习的方式，可能正在淡化预训练留下的认知烙印，但预训练有个特点：投入越多，模型在各方面的表现都会或多或少均匀提升。“预训练催生AGI”的观念也随之深入人心。

但问题在于，AGI和预训练的逻辑在某种意义上“超出了目标”。如果你结合预训练的背景思考AGI，会发现人类其实并不是AGI——我们确实有基础技能，但缺乏大量专业知识，反而极度依赖持续学习。

所以，假设我们成功造出了安全的超级智能，该如何定义它？它在持续学习的曲线上会处于什么位置？

我想象中的超级智能，就像一个15岁的少年，求知欲强、渴望工作，但懂得并不多，却是个优秀的学习者。它会像人类一样，去当程序员、当医生，在实践中学习。因此，部署本身就会包含一个试错学习的过程，它不是一个“成品”，而是一个“成长型”存在。

Dwarkesh Patel：我明白了。你说的超级智能，不是一个已经掌握经济中所有工作技能的成品心智——比如早期OpenAI章程中对AGI的定义是“能做人类所有工作”，而你提出的是“能够学会做所有工作”的心智，这才是超级智能。

Ilya Sutskever：是的。

Dwarkesh Patel：一旦有了这种学习算法，它就会像人类劳动者加入组织一样，被部署到世界中。

Ilya Sutskever：完全正确。

Dwarkesh Patel：这可能会带来两种结果，也可能都不会发生。第一，这个高效的学习算法变得超人类，在机器学习研究领域达到甚至超越你的水平，进而推动自身不断进化，变得越来越强。

第二，即便没有发生这种情况，如果你有一个单一模型（这是你明确提出的愿景），它的多个实例被部署到经济的不同领域，从事不同工作，在实践中持续学习、掌握所有人类能掌握的技能，同时整合所有学习成果——那么即便没有软件层面的递归自我改进，这个模型在功能上也会成为超级智能。毕竟人类无法像这样整合彼此的心智。

你认为广泛部署会引发某种“智能爆炸”吗？

Ilya Sutskever：我认为我们很可能会经历快速的经济增长。对于广泛部署，有两个相互冲突的论点：一方面，一旦拥有能快速学习的AI，且没有法规限制（当然法规可能会存在），市场会有强大的动力推动它们的部署。

通过广泛部署实现快速经济增长，我认为是非常可能的。但增长速度有多快，很难预测。一方面，我们有了高效的“劳动者”；另一方面，世界规模庞大，各类事务的发展速度不同。而且不同国家的规则可能不同，规则更友好的国家，经济增长可能会更快。这些都难以预判，但快速增长是大概率事件。

Dwarkesh Patel：在我看来，这是一种非常不稳定的局面。从极限角度看，我们知道这种情况是可能的：如果有一个学习能力和人类相当，但能以人类无法做到的方式整合不同实例的“大脑”，它在物理层面是可行的——人类和数字计算机都是现实存在的，只需将两者的优势结合就能实现。

它的潜力也极其强大。“经济增长”只是一种说法，戴森球本质上就是极致的经济增长。但更直接的是，它可能在极短时间内爆发式进化：SSI雇佣的员工大概六个月后能产生净生产力，人类学习速度已经很快了，而这个“东西”的进化速度会快得多。你如何看待让这个过程平稳推进？为什么SSI有能力做好这件事？这正是我想知道的SSI的相关计划。

Ilya Sutskever：我思维上的一个转变是，现在更重视AI的渐进式部署和提前落地。关于AI，一个核心难题是我们讨论的都是尚未存在的系统，很难真正想象它们的形态。

我认为，人们很难真正“感知”AGI。我们可以谈论它，但就像年轻时谈论年老的感受一样——能对话、能尝试想象，却始终无法真切体会，直到亲身经历。

围绕AGI及其未来力量的诸多疑问，根源都在于它太难以想象了。未来的AI会截然不同，它将极具力量，而AI和AGI的核心问题，本质上就是“力量”的问题。

当力量达到极致时，会发生什么？过去一年我想法的一个转变（这个转变可能会反过来影响公司计划）是：如果无法想象，就必须展示。我坚信，大多数从事AI工作的人也无法真正想象它，因为它和我们日常所见的一切都太不一样了。

我还有一个预测：随着AI变得更强大，人们的行为会发生改变，会出现各种前所未有的情况。比如，无论好坏，前沿公司和政府将在其中扮演关键角色；你已经能看到一些苗头——激烈竞争的公司开始在AI安全领域合作，OpenAI和Anthropic已经迈出了第一步，这是我三年前在演讲中就预测过的。

我还认为，当AI的强大变得更显而易见时，政府和公众会更有意愿采取行动，而“展示AI”正是推动这一切的重要力量。

第二点，AI正在被构建，我们需要做什么？目前，人们觉得AI不够强大，很大程度上是因为它常犯错误。但我认为，当AI开始让人真正感受到“强大”时，所有AI公司处理安全的方式都会发生巨大转变——他们会变得极度谨慎。这是我的预测，我们可以拭目以待。现在大家对AI安全的重视不足，本质上是因为看着今天的AI，很难想象未来的AI会有多强大。

第三点，公司应该致力于构建什么？现在大家都执着于“自我改进的AI”，这只是因为有价值的想法太少了。但我认为存在更好的方向，而且最终所有人都会认同——那就是构建“稳健对齐、明确关心有情生命”的AI。

值得一提的是，构建关心所有有情生命的AI，可能比只关心人类的AI更容易，因为AI本身也可能是有情识的。就像人类的镜像神经元和对动物的同理心（虽然强度有限，但确实存在），这可能是一种涌现属性——用模拟自身的回路去模拟他人，这是最高效的方式。

Dwarkesh Patel：但即使让AI关心有情生命，我不确定解决对齐问题后，这是否是该优先做的事，未来大多数有情生命可能都是AI——万亿、甚至千万亿个AI，人类只占极小一部分。如果目标是让人类在未来文明中保持某种控制权，这似乎不是最好的标准。

Ilya Sutskever：确实，这可能不是最优标准。我说三点：第一，关心有情生命本身有其价值，值得被考虑；第二，如果能列出一份简短清单，给出这类情况下公司可参考的方向，会很有帮助；第三，如果能以某种方式限制最强大超级智能的力量，将从根本上缓解许多担忧。具体如何实现我不确定，但对于真正强大的系统来说，这至关重要。

Dwarkesh Patel：在讨论对齐问题之前，我想深入聊聊：超级智能的上限在哪里？你如何定义它？基于“学习效率”的思路，它只是学习新技能、新知识的速度极快？还是拥有更庞大的策略库？

它是否存在一个单一、凝聚的核心“自我”？如果存在，你觉得它相对于人类文明，会是类似“神”的存在，还是只是另一个智能体，或是智能体集群？

Ilya Sutskever：在这个领域，不同人有不同直觉。我认为它肯定会极其强大。最可能的情况是，多个这样的AI会在大致相同的时间被创造出来。如果集群规模足够大——比如达到大陆级别——它的力量会难以想象。我能说的是，对于这种级别的AI，如果能以某种方式约束它们，或者建立相关协议，会是一件好事。

超级智能的担忧核心是什么？如果一个系统足够强大，即使你让它“专注关心有情生命”，最终结果也可能不是我们想要的——就是这么简单。

顺便说一句，答案可能是：不要以常规方式构建强化学习智能体。人类其实是“半强化学习智能体”——我们追求一个奖励，然后情绪或其他因素让我们厌倦，转而追求另一个奖励。

市场是短视的智能体，进化也是如此——在某些方面极其聪明，在另一些方面又非常愚蠢。政府被设计成三权分立、相互制衡的结构，这也产生了特定效果。超级智能可能也是类似的逻辑。

这个讨论的难点在于，我们谈论的是尚未存在、也不知道如何构建的系统。我坚信，现在人们正在做的事情会有进展，但最终会走向瓶颈——它会持续改进，但不会成为那个终极“它”。我们还不知道如何构建“它”，而关键就在于理解“可靠的泛化能力”。

还有一点：对齐困难的根源，可能是学习人类价值观的能力很脆弱，优化这些价值观的能力也很脆弱——而这些都是“不可靠泛化”的体现。为什么人类泛化能力更强？如果AI的泛化能力大幅提升，会发生什么？这些问题目前都没有答案。

Dwarkesh Patel：人们如何设想AI的平稳发展？你已经勾勒了它的演变路径：持续学习的智能体、极其强大、可能有多个不同的AI。你如何看待多个“大陆规模”的计算智能并存？这有多危险？我们如何降低风险？如何在保护某种均衡的同时推进——毕竟可能存在未对齐的AI和恶意行为者？

Ilya Sutskever：这就是我支持“关心有情生命的AI”的原因之一。我们可以争论它的好坏，但如果前N 个具有决定性意义的系统真的关心、热爱人类（或类似的价值导向），显然能让事情顺利推进——当然，这需要实际实现。

但长期来看，如何实现均衡？我有一个答案，虽然我并不喜欢，但必须考虑。

短期内，强大AI普及的世界可能会实现“普遍高收入”，大家都过得很好。但佛教说“变化是唯一的不变”。政府、政治结构都有保质期，新的形式出现、运作，然后衰落，这是历史规律。

长期均衡的一种可能：每个人都拥有一个听从自己指令的AI，这很好——但如果这种状态无限持续，人类会逐渐脱离参与：AI为人赚钱、争取政治诉求、提交报告，人类只需说“很好，继续”，最终不再是文明的参与者。这是一种不稳定的状态。

我要提前说明，我不喜欢这个解决方案，但它确实是一个选项：让人类通过某种“Neuralink++”技术，变成“半AI形态”。这样一来，AI理解的事物，人类也能同步理解——认知是整体传输的。当AI处于某种场景时，人类也能完全参与其中，这可能就是均衡的答案。

Dwarkesh Patel：我在想，情感在人类身上演化了数百万年（甚至数十亿年），至今仍强烈指导着我们的行动，这是否是“对齐成功”的一个例子？

具体来说——我不知道称它为价值函数还是奖励函数更准确——脑干有一个指令：“与更成功的人交配”。大脑皮层负责理解现代社会中“成功”的定义，但脑干能对齐大脑皮层，说：“无论你如何定义成功——我不够聪明，无法理解——你都要追求这个指令。”

Ilya Sutskever：我有一个更普遍的观点：进化如何编码高级欲望，实际上非常神秘。我们很容易理解进化如何让我们追求闻起来香的食物——气味是化学信号，只需编码“追求这种化学物质”即可。

但进化还赋予了我们各种社会欲望：我们在乎被社会正面看待、在乎拥有良好的地位，这些社会直觉我强烈认为是内置的。我不知道进化是如何做到的——因为这是大脑中表征的高级概念，不是像气味那样的低级信号。

大脑需要处理大量信息，才能理解社会层面的情况，而进化却能明确“这就是你应该在乎的东西”。更神奇的是，这些复杂的社会欲望似乎是最近才进化出来的，进化能如此轻松地硬编码高级欲望，我至今没有找到满意的解释，曾有过一些想法，但都站不住脚。

Dwarkesh Patel：更令人印象深刻的是，这些欲望是你在生命中逐渐学会的——这说得通，因为大脑是智能的。但另一种理解是，欲望是内置在基因组中的，而基因组并不智能。它甚至无法清晰定义这些高级特征，却能将其构建到基因里。

Ilya Sutskever：本质上，基因组的工具是“构建大脑的配方”。比如，“将多巴胺神经元连接到气味传感器，闻到好闻的气味就产生进食欲望”——这种配方我能想象。

但我很难想象，基因组会编码“在乎大脑某一区域的复杂计算结果”——这正是我觉得神秘的地方。我可以提出一个推测，但也要说明它可能是错误的：

大脑有不同脑区，皮层虽然结构均匀，但脑区和神经元主要与邻居交流，这也是脑区存在的原因（比如语言处理需要相关神经元集中协作）。而且这些脑区在不同人脑中的位置大致固定。所以也许进化硬编码了大脑的某个“GPS坐标”，说：“当这个位置的神经元放电时，就是你应该在乎的东西。”这在进化的能力范围内。

Dwarkesh Patel：但有例子反驳这一点。比如天生失明的人，他们皮层中原本负责视觉的区域会被其他感觉占用。如果视觉相关的欲望或奖励功能依赖固定脑区，那失明者的这些功能应该会失效，但事实似乎并非如此——比如失明者依然会在乎“身边的人是否喜欢自己”，而这通常需要视觉线索。

Ilya Sutskever：我完全同意。还有一个更强的反驳：有些孩子在童年时被切除了半个大脑，但他们仍然拥有所有核心脑区——这些脑区只是转移到了仅剩的一个半球。这说明脑区位置并非固定，我的推测不成立。

所以这仍然是一个谜，但很有趣：进化总能极其可靠地赋予人类关心社会性事物的能力，即使是有精神障碍、情感缺陷的人，往往也在乎这一点。

Dwarkesh Patel：SSI计划做哪些与众不同的事？想必你希望公司在超人类智能到来时，成为前沿玩家之一。你创立SSI，应该是认为“我有一套其他公司没有的方法，能安全实现这个目标”，这个核心差异是什么？

Ilya Sutskever：简单来说，我有一些认为很有前景的想法，想通过研究验证它们是否真的可行。就是一次尝试而已。如果我们之前讨论的、关于理解泛化能力的那些想法被证明是正确的，那我们就能拥有真正有价值的成果。

这些想法能成功吗？我们正在做研究，SSI完全是一家“研究时代”的公司。过去一年我们已经取得了不错的进展，但还需要继续推进、做更多研究。我把这看作是努力成为这个领域有话语权的参与者。

Dwarkesh Patel：你的联合创始人兼前CEO最近离职加入了Meta，大家都在质疑“如果有很多突破正在发生，这种情况似乎不太可能出现”，你怎么回应？

Ilya Sutskever：我只需提醒几个可能被遗忘的背景事实。当时我们正在以320亿美元（约合人民币2273亿元）的估值融资，Meta介入提出收购，我拒绝了，但我的前联合创始人在某种程度上同意了。结果是，他获得了大量短期流动性，而且他是SSI中唯一加入Meta的人。

Dwarkesh Patel：听起来SSI的计划是，在人类历史进入超人类智能这个关键时期时，成为前沿公司。你对如何让超人类智能平稳发展有自己的想法，但其他公司也会尝试各自的路径。SSI在推动超级智能平稳发展方面，方法上有什么独特之处？

Ilya Sutskever：SSI的主要差异在于技术路径。我们有一套不同的技术方法，我认为它很有价值，正在全力推进。

但我认为，最终大家的对齐策略会趋于一致。随着AI变得更强大，“应该采取什么策略”会逐渐清晰——比如需要找到相互沟通的方式，确保第一个真正的超级智能是对齐的，关心有情生命、人类、民主等，或是这些价值的某种组合。

这是每个人都应该努力实现的目标，也是SSI正在做的。我认为现在或不久之后，其他公司也会意识到这一点，朝着同一个方向努力。我们拭目以待。

随着AI变强，世界会真正改变，一切都会变得截然不同，人们的行为方式也会随之改变。

Dwarkesh Patel：说到预测，你对那种“能像人类一样学习、进而变得超人类”的系统，有什么时间上的预测？

Ilya Sutskever：大概5到20年。

Dwarkesh Patel：我想理清你对未来发展的看法。是不是说，未来几年其他公司会继续沿用现有方法，然后陷入停滞？这里的“停滞”是指它们的收入不会超过几千亿美元的较低水平吗？你认为“停滞”具体意味着什么？

Ilya Sutskever：我认为不同公司的“停滞”状态会非常相似。即便停滞，这些公司也能获得惊人的收入——可能不是利润，因为它们需要努力差异化竞争，但收入肯定很可观。

Dwarkesh Patel：但你的模型暗示，当正确的解决方案出现时，所有公司会趋于一致。我很好奇你为什么这么认为？

Ilya Sutskever：我更多指的是对齐策略上的一致。技术方法上最终也可能趋同，但我重点说的是对齐策略——大家会逐渐明确“到底应该做什么”。

Dwarkesh Patel：我想更清楚地理解你的未来图景。目前有很多不同的公司，你预计它们的现有方法会继续产生收入，但无法达到类人类学习者的水平。所以会出现不同的公司分支：你们、Thinking Machines以及其他实验室，也许其中一家找到了正确方法。但他们产品的发布，会让其他人清楚知道该怎么做吗？

Ilya Sutskever：具体怎么做可能不会很明确，但会传递一个关键信息——某种不同的东西是可行的。然后人们会尝试破解其中的原理。

不过有一点没被讨论：随着AI能力的每一次提升，做事的方式都会发生某种变化，但我不知道具体是哪些变化。我认为这会很重要，但无法确切说明。

Dwarkesh Patel：默认情况下，拥有这种模型的公司应该会获得所有收益，因为它们拥有模型以及模型在世界中积累的技能和知识。有什么理由认为这些好处会被广泛分配，而不是只归属于第一个启动持续学习循环的公司？

Ilya Sutskever：我认为会发生这样的情况：首先看AI发展的历史，一家公司取得进展后，另一家会仓促跟进，一段时间后推出类似产品，然后在市场上竞争、压低价格。从市场角度看，未来可能也会如此。

顺便说一句，我们讨论的是理想情况。理想的世界里，我们有这些强大的类人类学习者，而且超级智能也可以是狭隘的——既有用又专注于特定领域，我们可以拥有很多这样的狭隘超级智能。

假设一家公司靠这类AI获得巨额利润，很快会有其他公司进入市场竞争。竞争会偏向专业化——就像在市场和进化中看到的那样，会出现很多不同的细分领域，不同公司占据不同赛道。比如一家AI公司擅长某个复杂的经济领域，另一家擅长另一个领域，第三家则精通诉讼。

Dwarkesh Patel：这和类人类学习的隐含意义不矛盾吗？类人类学习意味着它能学习……

Ilya Sutskever：它确实能学习，但学习需要积累。要在某个领域达到惊人的精通程度，需要投入大量算力；其他人要在另一个领域做到顶尖，也需要付出巨大的算力和经验成本。你已经通过大量学习达到了某个高点，其他人不会愿意再从头学习你已经掌握的东西。

Dwarkesh Patel：这似乎需要很多不同的公司同时拥有类人类持续学习智能体，这样它们才能在不同分支上各自探索。但如果一家公司率先获得了这种智能体或学习者，理论上它完全可以让一个实例学习经济中的每一份工作，这对一家公司来说似乎是可行的。

Ilya Sutskever：这是个合理的论点，但我的强烈直觉是事情不会这样发展。理论上，理论和实践没有区别，但在实际中，两者差异很大。这就是其中一种情况。

Dwarkesh Patel：很多人对递归自我改进模型的明确预期是，服务器里会有一百万个“伊利亚”，提出不同想法，导致超级智能快速出现。

你对自己所做事情的可并行化程度有什么直觉？复制“Ilya”能带来多少收益？

Ilya Sutskever：我不知道。但肯定会有收益递减——你需要的是想法不同的人，而不是完全相同的复制品。如果有一百个和我一模一样的副本，我不确定能获得多少额外价值，真正需要的是思维各异的个体。

Dwarkesh Patel：不同公司发布的模型，即便可能基于非重叠数据集训练，彼此却如此相似，这真的很不可思议，为什么会这样？

Ilya Sutskever：也许这些数据集并不像看起来那样毫无重叠。

Dwarkesh Patel：但从某种意义上说，即便单个人类的效率可能不如未来的AI，但人类团队的多样性或许更有价值。我们该如何在AI中创造有意义的多样性？仅仅提高温度只会导致胡言乱语，我们想要的是像不同科学家那样，拥有不同偏见、不同想法的多样性。怎样才能让AI智能体具备这种多样性？

Ilya Sutskever：AI缺乏多样性的核心原因是预训练——所有预训练模型几乎一致，因为它们都基于相似的数据训练。而强化学习和后期训练阶段，才开始出现一些差异化，因为不同团队会采用不同的强化学习训练方法。

Dwarkesh Patel：我以前听你暗示过，自我博弈是一种获取数据、让智能体与同等水平的其他智能体配对以启动学习的方法。为什么目前没有关于这类方法在LLM上有效的公开提议？

Ilya Sutskever：我想说两点。首先，自我博弈的有趣之处在于，它提供了一种仅靠计算、无需额外数据就能创建模型的方式。如果数据是最终瓶颈，那么这种仅依赖计算的方法就极具吸引力。

但问题在于，过去的自我博弈方式——让智能体相互竞争——只适用于培养特定技能，过于狭隘，比如谈判、冲突处理、某些社交技能或策略制定。如果目标是这些技能，自我博弈会有用，但适用范围有限。

实际上，自我博弈已经以不同形式找到了应用场景。比如辩论、证明者-验证者模式，或是“LLM作为评判者”的机制——评判者会被激励去发现其他智能体工作中的错误。你可以说这不完全是传统意义上的自我博弈，但确实是人们正在采用的相关对抗性设置。

真正的自我博弈，是智能体之间更普遍竞争的一个特例。对竞争的自然反应就是尝试差异化——如果把多个智能体放在一起，告诉它们“你们都要研究同一个问题，且可以查看其他人的研究方向”，它们会思考：“既然他们已经采用了这种方法，我或许不该再跟进，而应该选择有差异化的路径。”这种设置能创造追求方法多样性的激励。

Dwarkesh Patel：最后一个问题：什么是研究品味？你显然被认为是世界上AI研究品味最好的人之一，也是深度学习史上诸多重要成果（从AlexNet到GPT-3等）的合著者。研究品味到底是什么？你如何描述自己提出这些想法的方式？

Ilya Sutskever：我可以谈谈自己的经验。不同的人有不同的做法，指导我的核心原则是：对AI应有形态的审美，源于对人类本质的正确思考。很多人容易错误理解人类，但“正确思考”意味着抓住根本。

举几个例子：人工神经元的概念直接受大脑启发，这是个伟大的想法。为什么？因为大脑有很多器官和褶皱，但褶皱可能不是关键，神经元的核心价值在于其庞大的数量——这一点让人感觉是本质性的，所以我们选择聚焦神经元，同时设想用局部学习规则来改变神经元间的连接，这与大脑的工作逻辑是合理契合的。

再比如分布式表示的概念：大脑会对经验做出反应，因此我们的神经网络也应该从经验中学习——这也是基于对大脑本质的思考。

我会不断追问：某个东西是根本性的，还是非根本性的？事情本该是什么样子？这种思考贯穿始终，同时我会从多个角度寻找一种“美”——这种美源于简洁、优雅，以及对大脑的正确启发。这些要素越契合，我对自己自上而下的信念就越有信心。

自上而下的信念，是在实验结果与预期相悖时支撑我的力量。如果一味相信数据，有时可能会因为某个未发现的错误而否定正确的方向。这时如何判断是该继续调试，还是放弃方向？这就需要自上而下的思考：坚信事情必须是这样，这类方法必然有效，因此值得坚持推进。而这种信念，正是源于对“美”、简洁性和大脑启发的多方面考量。

Dwarkesh Patel：好的，我们就到这里。

Ilya Sutskever：非常感谢。

.END.

（请在微信搜索“创头条”关注公众号。）

首批提车后，不少车主拆解发现，该机盖内部结构与普通铝制机盖几乎相同，仅减重约1.3公斤，未能有效导流或改善散热性能。

车主认为宣传与实际不符，系虚假宣传，遂以退还定金并三倍赔偿为诉求提起诉讼。

此次在南京市秦淮区人民法院开庭的小米SU7 Ultra“挖孔机盖”虚假宣传案，是首例进展到开庭质证的诉讼。

11月20日，小米SU7 Ultra“挖孔机盖”虚假宣传案进行了开庭质证。

据了解，小米方面此前申请不公开审理，法院予以准许。此前，小米法务团队在首次开庭时突然拿出84页新证据，庭审推迟。 

在提交的民事答辩状中，小米对相关指控进行了一一反驳。

对此，网络上各种报道很多，但都有不同程度的演绎，比如答辩状并没直接说“雷军不懂结构”。

小编根据公开信息，对相关答辩口径进行了尽量全面客观的梳理，以供参考。

（一）小米汽车无虚假宣传行为

原告起诉状中事实和理由部分的核心观点为：小米汽车宣传挖孔前盖版本的量产车完全复刻原型车的碳纤维双风道前舱盖、后期无法改装，并能够实现“新增2个空气动力学风道，实现前部空气高效导流。”等功能。但量产车前舱盖实际仅为装饰件，不具备导流等功能，被告虚假宣传构成局部欺诈行为。

上述理由不能成立，具体如下:

1.原告提及虚假宣传的——量产车完全复刻原型车

原告所称的虚假宣传，主要指“小米汽车答网友间（第110集）”中提到的“碳纤维双风道前舱盖完全复刻小米 SU7 Ultra 原型车。

前文关于“完全复刻原型车”的表述明显限定在碳纤维双风道前舱盖本身，而非量产车整体。而通过对比量产车和原型车的前舱盖便知，量产车版本复刻了原型车机盖的造型、挖孔位置及尺寸等，描述与实际情况相符。综上，“碳纤维双风道前舱盖完全复刻小米 SU7 Ultra 原型车”的说法，并非虚假宣传。

2.原告提及的虚假宜传的——新增2个空气动力学风道，实现前部空气高效导流。

原宣传文案为：采用了相同的空气动力学设计，2个贯穿风道，实现前部空气高效导流。事实情况为：量产车的挖孔前盖外观与原型车一致，确实有两个挖孔，并设有轮毂散热风道，具备气流导出及辅助前舱散热功能。被告方有正规机构的《气动力风洞试验报告》为证。

而原告认为系虚假宣传是基于网络上流传的实验视频，主张车辆前舱根本没有气流通路，不能实现导流，仅是装饰件。这是网友实验条件不严谨所导致的误解。案涉车辆采用“AGS主动进气格栅”技术，前进气格栅不是一直保持开启、通风的状态。网友实验时车辆静止且并未开启快速充电模式，AGS进气格栅关闭，入口封闭，气流自然无法通过。当AGS进气格栅开启时，外部空气从车辆前唇进入前舱，并从挖孔处排出，完全能够实现气流导出和辅助前舱散热功能。

因此，所谓前舱没有气流通路，不能实现导流的结论本身是错误的。上述宣传内容也并无虚假之处。

3.原告认为虚假宣传的——雷军的微博“碳纤维前舱盖，不仅改了外观件,内部结构也改了”。

原告认为“内部结构也改了”是虚假宣传，还提出雷军在短时间内删除的微博“双风道直接导向轮毂，支持轮毂散热”文字误导消费者。

首先，对于“内部结构也改了”的表述，指的是对碳纤维前舱机盖内部结构的调整。原因在于，原型车只考虑赛道设计需求，量产车的挖孔前盖需兼顾日常使用和维护便捷性。

量产车采取电动开闭前端单扣闭锁设计，不再是原型车机盖的四角锁扣简单固定方式;且量产车机盖内部增设了内板、铰链加强板、结构胶等结构，不再是原型车机盖的单一碳板结构。

另外，挖孔前盖版车型与未挖孔前盖的量产车相比，前舱的内部结构也不一样，挖孔前盖版的车前舱内部取消了前备箱，未选装版则有前备箱。

故从以上两个角度来说，雷军在微博和直播中提到的“内部结构也改了"符合实际情况。

关于轮毂散热的问题。实际情况是：无论是否选配挖孔前盖，量产版小米 Su7 Ultra 都在车辆前保险杠两侧设有轮毂散热风道，轮毂散热功能实际存在。

只不过“双风道直接导向轮毂”这种说法不严谨。在雷军发现表述不严谨后6小时左右便删除此内容，不应视为对消费者的误导。故雷军的微博未显著偏离实情并做了及时更正，更非故意虚假宣传。

4.原告认为的虚假宣传——小米工厂店在抖音评论“碳纤维双风道前舱盖的2个贯穿风道是正儿八经的真风道”“后续无法更改”“不是装饰，是真正的空气动力学套件”等内容。

通过上述分析及《气动力风洞试验报告》可以确定，挖孔有导流散热、增加下压力功能，2个风道有导流并提供车辆的制动散热能力。且小米汽车售出后官方不提供普通版更改为挖孔版的选择，后续确实无法更改。上述宣传并无虚假之处。

上述抖音内容时间上在原告下订单之后，不会对原告下单的决定产生影响。

（二）小米汽车不存在虚假宜传的主观故意

1.发布会及官方宜传内容没有误导消费者之处

按照原告的逻辑，虚假宣传令消费者将量产车与原型车混为一谈，但小米发布会从头至尾强调的都是二者“非常的不一样”，量产车不能“只考虑赛道、只验证技术、不计成本、不计代价"。

2.雷军反复提示谨慎选装

如果小米汽车存在欺诈故意，应该是不遗余力地劝说消费者选装挖孔前盖。但雷军在发布会和直播中屡次强调“不建议买”，且主动提示挖孔前盖价格较高。可见，小米汽车劝诚消费者理性决策，没有欺诈故意。

3.雷军意识到微博内容不准确后立刻删除

关于“双风道直接导向轮毂，支持轮毂散热”的内容，经技术工程师指正，雷军意识到虽然车辆具备轮毂散热功能，但微博中对实现该功能的原理表达不准确，故立即删除相关表述，秉持了“实事求是”的态度，并尽力消除该等信息的影响，也表明其并不希望误导消费者。

4.小米汽车专门发布推送进行澄清和说明

面对部分网友的质疑，小米汽车在2025年5月7日选择及时清，力求准确地向消费者介绍产品，而不是一直隐瞒或拒不承认:并且提供了更改配置的选项，之前选择挖孔前盖的用户可以更改为铝机盖。这同样体现出小米汽车没有欺诈的主观故意。

二、原告所谓的“虚假宣传失实”信息不足以决定消费者购车意思，原告购车目的足以实现。

1.“挖孔前盖”不足以决定消费者购车意愿。

汽车产品售价通常较高，消费者在购买决策时更为谨慎，单一因素不应作为消费者是否购车的考量。《人民法院案例选（2018年第9辑，总第127辑）》中“沈静诉济南万宝行汽车销售服务有限公司买卖合同纠纷案”的案例注释特别指出，“对于那些数额巨大或关乎自身利益的产品，消费者按照交易习惯应仔细考量、反复比较再最终作出决策，即使经营者的宣传可能给消费者带来一定误解，但该行为与消费者的必然购买后果之间被消费者本身负有的谨慎义务所阻断。”

不选装挖孔前盖的量产版Su 7Ultra售价已超过50万元，选装挖孔前盖增加4.2万元。因而在购买车辆时，消费者理是经过仔细考虑、综合车辆各方面指标后才作出决定的，而单单“挖孔前盖”并不是消费者购车的决定性因素。

2.原告主张的宣传广告内容未订入合同，不存在违约的情况。

《小米汽车购买协议》系买卖双方的合同依据，其中明确“车辆配置信息及车辆价款以本协议附件为准”的约定，结合最高院入库案例（编号2023-07-2-091-013）的要旨，在合同中明确排除将广告宣传内容订入合同的情况下，相关信息不属于合同内容。

3.即便宣传内容构成合同一部分，挖孔机盖具备相关功能，交付车辆也完全符合宣传的内容。

即使前期宣传内容能够订入合同，构成对车辆配置的约定，交付车辆也完全可以达到宣传标准及功效。

三、尚未支付的挖孔前盖选装款4.2万元，不适用三倍赔偿。

在假设存在欺诈的情况下，《消费者权益保护法》第55条第一款规定的“三倍赔偿”计算基数是“购买商品的价款或者接受服务的费用”。结合《人民法院案例选（2018年第9辑，总第127辑）》“沈静诉济南万宝行汽车销售服务有限公司买卖合同纠纷案”的案例注释的说明，该基数限于“实际支出的费用，而非合同价款或合同费用”。本案中，原告尚未实际支付挖孔前盖选装款，并无请求三倍赔偿的基础。

四、被告并无预期违约，原告关于返还定金的理由不能成立。

本案中，不存在可能致使“合同目的无法实现”的根本违约行为，消费者购买车辆的目的是满足日常生活场景为主，对生活用车而言，导流、散热功能显然并非核心需求。即使诉争的导流、散热功能不具备，也不足以达到彩响合同目的的程度，不构成根本违约。原告无权要求解除《小米汽车购买协议》并返还定金。

五、小米景明公司、小米科技有限责任公司不应承担连带责任。

案涉《小米汽车购买协议》系原告与南京小米景明公司签署，双方建立买卖合同关系。南京小米景明公司与小米景明公司：小米汽车公司及小米科技有限责任公司均系独立法人，且财产相互独立，不应当承担连带责任。恳请贵院依法驳回原告全部诉讼请求，以维护答辩人的合法权益。

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日前，《华尔街日报》有报道指出，2025 年上半年，美国经济增长（按剔除通胀后的GDP）中，有多达一半归功于与 AI 相关的商业投资。 

BCA 研究机构全球策略师彼得·贝雷津表示，如果没有AI热潮，“经济可能已经处于衰退之中”。  

根据巴克莱 (Barclays)的估计，AI软件、数据中心 (数据服务器) 和计算设备（芯片等）这些领域的投资，在2025年上半年对GDP增长做出了约1个百分点的推动。  

再进一步考虑进口 (尤其是 AI 芯片很多是进口)，扣除这些部分后，巴克莱估计，由 AI 支出带来的国内产出增加量是年化0.8%。  

同期，美国GDP的整体年化增长是1.6%。  

换句话说，如果没有AI相关支出，美国经济那一段时间的增长率可能只有0.8%，而不是1.6%。  

比如，仅微软、亚马逊、Alphabet和Meta四家公司在2025年计划的资本支出 (CapEx) 就高达3440亿美元，约相当于美国GDP的1.1%。  

对比之下，这四家公司去年的资本支出是2280亿美元。

展望未来，尽管部分支出可能是企业为躲避关税而提前采购，但分析师仍然预期，AI支出将继续增长，只是增速可能放缓。  

比如，银行界预计，上述四家公司2026 年的资本支出将达到 4040 亿美元。  

比如，英伟达表示，其在2025年第四季度的预期销售将达到650亿美元 ，这比分析师预期还高。

除了企业投资之外，AI 股票上涨还带动了家庭财富的增长。

摩根大通的数据显示，仅AI相关股票上涨，就使得过去一年消费者支出增加了0.9%，约1800亿美元。  

因为持有AI股票变富，从而花更多钱消费，这种 “财富效应” 是拉动经济的重要机制之一。  

另一方面，尽管 AI 投资巨大，但其对整体就业 的促进比较有限。

《华尔街日报》报道称，建数据中心只能让少数人直接受益，整体科技就业自2022 年起，并未大幅增长。  

例如，建造一个数据中心可能需要从100人到5000人不等，是一个就业亮点，但与其投入相比，对就业的拉动显得很不明显。

对于这种状况，关于美国经济被AI投资绑架的风险警示开始出现。

比如，当前AI相关股票的市盈率接近历史高点，如果未来利润被高估，股价可能暴跌。 

而由此带来的逆向财富效应—— AI股下跌，家庭财富缩水，消费者支出大幅下降，对经济将会是重大打击。

《华尔街日报》引述了美联储内部会议纪要，有官员担心这种风险。  

巴克莱的一位高级经济学家Jonathan Millar 估计，如果AI相关股票下跌20–30%，可能在大约一年内把 GDP 增长削减1到1.5个百分点。  

如果AI投资停止增长，Millar估计 ，GDP增长可能再减0.5个百分点。 极端情况下，如果AI投资归零，GDP 可能减少1%。

还有就是债务风险，因为 AI 基础设施扩张与借贷挂钩。

比如，因为扩建算力中心，Oracle债务超1000亿美元，如果AI收益不能支撑这些债务，后果让人担忧。

《华尔街日报》指出，虽然目前“还不至于引发金融危机”，但风险正在积累。

最直接的的，目前美国整体生产效率数据没有明显变化，大部分AI投资仍处于基础设施建设阶段，即使有价值，经济真正受益还需要数年之后。

近期，关于 AI 是否会复制互联网泡沫的讨论兴起，投资机构开始做空和抛售英伟达股票，也是这种担忧里的一个剪影。

相关阅读：英伟达财报击穿AI泡沫论？

美国知名空头迈克尔·伯里日前撰文《泡沫的关键标志：供给侧的贪婪》，将当前美国人工智能热潮描述为“一场壮丽的荒唐之举”。

他再次指出，在互联网泡沫时期，科技行业以“高利润的大型上市公司为代表，其中包括当时所谓的四大巨头——微软、英特尔、戴尔和思科”。

“而当前人工智能热潮中也有五家上市巨头：微软、谷歌、Meta、亚马逊和甲骨文。”他说。

迈克尔·伯里指出，当前AI领域存在灾难性的过度供应和需求不足的问题，科技巨头们在数据中心建设和芯片采购上投入巨额资金，但下游应用端实际收入难以覆盖成本。

（注：文内插图由谷歌 Gemini nano banana 生成）

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财报发布后，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信、CEO吴泳铭、CFO徐宏、以及阿里电商事业群CEO蒋凡出席了随后召开的电话会议。

一、管理层发言：

吴泳铭：

过去一个季度，阿里巴巴集团业绩保持稳健增长，集团整体收入剔除高鑫和银泰后同比增长15%。我们对核心业务的投入持续见效，中国电商CMR同比增长10%，云智能集团收入同比增长34%。

接下来我想具体分享，我们在AI+云和大消费平台的最新进展。

在持续强劲的AI需求推动和公共云收入增长的带动下，阿里云在收入增长34%的同时，外部商业化收入也加速增长到29%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数的同比增长。

在云计算市场，我们看到两大趋势正在加速的显现。

一方面随着AI应用和加速落地，越来越多的开发者和企业客户倾向于选择具备AI全栈技术产品组合的云计算厂商。

另一方面，客户对AI的使用深度和广度同步提升，显著拉动了对计算、存储、数据库等传统云产品的需求，这些共同推动了本季度阿里云的外部商业化收入加速增长。

本季度我们持续投入全栈AI能力的提升，覆盖从高性能AI基础设施到AI基础模型，再到AI框、AI开发框架的完整技术体系。

其中，我们发布的通义旗舰模型千问3-Max在大模型调用coding解决真实世界问题、agent工具调用等能力等专项测试中均处于全球第一梯队，全栈AI技术能力已经成为我们的关键竞争优势。

阿里云在多个细分领域的市场份额全面提升。

在混合云市场，阿里云已成为核心参与者，增速超过20%，超过市场平均增速，市场份额持续提升。同时，在金融云市场，增速亦领先于市场，份额持续提升。

在中国AI云市场总体份额也保持领先，超过第二到第四名的总和。近期NBA、万豪、中国银联、博世等都与阿里云达成了AI的合作。

上周我们正式启动千问项目，我们希望基于最先进的模型，目标打造最聪明的个人AI助手。

目前，千问APP公测版上线一周，新下载量已经突破1,000万。千问项目的启动，意味着阿里巴巴在AI to B与AI to C两个方向齐发力。

在AI to B领域，我们希望做世界领先的全栈AI服务商，服务千行百业不断增长的AI需求。在AI to C领域，基于性能领先的模型和阿里生态优势，打造面向C端用户的AI超级原生应用。

一方面，千问3 Max的整体模型、智能水平、工具调用能力都已达到全球领先，结合阿里丰富的用户场景，我们在测试版的千问APP上看到用户的留存率大幅提升，所以我们认为全力入局AI to C正当其时。

另一方面，AI和阿里生态的协同效应是我是更大的想象力，阿里是中国唯一拥有领先模型加丰富的生活和消费场景的公司。

未来，千问将陆续接入电商地图、本地生活等业务生态场景，希望率先打造未来的AI生活入口，在AI重塑和生态协同的共同驱动下，我们有信心创造更大的用户价值。

在消费领域，我们继续推动各业务深度协同，大消费平台效应初步显现。

本季度电商CMR保持10%的增长，即时零售业务UE显著改善，履约效率提升用户留存增强平均订单价格提高，业务规模持续增长，也带动淘宝APP的月活跃消费者快速增长，同时带动CMR的增长。

天猫品牌也加速接入即时零售。

截止10月31日，约3,500个天猫品牌将其线下门店接入即时零售业务。未来我们将继续推动即时零售与阿里其他业务的生态协同效应，并在扩大规模的同时持续改善优异，满足更多消费者对全平台、多元化产品和服务的即时需求。

10月1日，高德DAU峰值突破3.6亿，创历史新高。9月，我们上线了高德扫街宝，用户活跃度显著上升。10月扫街榜日均的DAU超过7,000万，日均评论量是去年同期的3倍多，未来业务的增长潜力很大。扫街榜通过用户的行为加信用，构建了一套线下服务的信用体系。我们相信提升消费信任一定有助于提升消费者信心，让商家专心经营，消费者放心消费，促进线下服务业更健康可持续发展。

面向未来，我们将继续投入AI加云大消费平台两大核心业务，并在AI领域面向ToB和To C市场齐发力，以激发核心业务之间产生更大的协同效应，成为驱动阿里巴巴持续增长、迈向新高度的动能引擎。

徐宏：

我们持续聚焦并坚定推进AI 加云及大消费战略，在技术、市场份额、客户及用户活跃度等方面均取得积极进展。

现在看一下财务业绩，在合并基础上，总收入为人民币 2, 478 亿元，若剔除高鑫零售和银泰同口径收入增速为15%，总经调整EBITA同比下降78%，主要是由于我们对即时零售业务进行战略性投入以扩大用户规模和成交量部分被中国电商集团和云智能集团的双位数收入增长，以及包括 AIDC 和虎鲸文娱在内的各项业务运营效率提升所抵消。

我们的GAAP净利润为人民币 206 亿元，同比下降53%，主要是由于经营利润的减少所致。

经营现金流为人民币101 亿元，与去年同期相比减少人民币 213 亿元，同比下降主要是由于我们对即时零售的战略投入增加，自由现金流为人民币 218 亿元的流出，反映了我们在即时零售和 AI +云基础设施上的重大投入。

我们将自由现金流进行再投资，以赢得即时零售业务，并成为人工智能领域的领军者。凭借410 亿美元净现金的强劲资产负债表，我们对这一再投资战略充满信心。

阿里巴巴中国电商集团收入为人民币1, 326 亿元，同比增长16%。客户管理收入同比增长10%，主要由于 take rate 提升所驱动。这得益于全站推广渗透率的提升，以及基础软件服务费的贡献。即时零售业务收入增长60%。本季度我们持续推进即时零售战略，扩大业务规模，提升用户体系体验，并减少 UE 亏损。

阿里巴巴中国电商集团的经调整EBITA为人民币 105 亿元。若剔除闪购业务的亏损，中国电商集团EBITA同比增长中单位数，因激烈的行业竞争和我们在用户体验方面的大力投入，EBITA会在季度间有所波动。 

AIDC 收入增长10%，速卖通将海外托管这一利用本地库存的模式扩展至超过 30 个国家。速卖通还通过为中国品牌出海提供一站式解决方案的Brand+计划，进一步丰富产品供给。基于物流优化和投资效率提升， AIDC 的经调整EBITA实现盈利为人民币 1.62 亿元。

展望未来，在持续提升运营效率的同时，我们也会在部分市场进行策略型的投入。因此，AIDC 的经调整EBITA可能会出现季度间的波动。

我们的云业务实现了又一个季度的加速增长。云业务分部收入和来自外部客户的收入分别同比增长34% 和29%，这一增长势头主要是由公共云业务收入增长所驱动，其中包括 AI 相关产品采用量的提升。 

AI 相关产品收入持续录得三位数同比增速，本季度AI 相关产品收入占外部客户收入比例超过20%，且其占比持续增长。

我们的AI 产品正在被广泛的企业客户加速采用，并越来越侧重于增值应用，包括代码助手。经调整EBITA 利润率相对稳定，维持在9%。

我们将继续投入于客户增长和技术创新，以提升 AI 云基础设施的采用量，并巩固我们的市场领先地位。

所有其他收入下降25%，主要是由于处置高鑫零售和银泰。所有其他分部的经调整EBITA为亏损人民币 34 亿元，主要是由于对技术业务的投入增加所致，部分被其他业务的经营业绩改善所抵消。

其中，虎鲸文娱集团已实现连续三个季度盈利，所有其他分部包括一系列创新项目，其中涵盖若干战略性 AI 驱动的技术、基础设施和业务，包括我们的基础模型及 AI 应用。我们对这些举措充满信心，并将持续投入，以推动未来的增长。

二、QA：

Q：我的问题是关于云业务，尤其想了解云业务未来的增长前景，是否还有加速的可能性？另外从需求侧来说，由于中国并没有像美国那样的大型AI公司，那么外部客户收入的主要驱动因素有哪些？

吴泳铭：

现在客户需求依然很旺盛，现在阿里云的AI服务器、上架结构还是严重跟不上客户订单的增长速度，在手积压订单数量还在持续扩大，所以从现在数据需求上，我们可以看到未来的增长潜力还在持续加速的过程中。

在需求侧，企业应用方面这些需求我们看到还在非常快速地增长，我们支持的很多企业在产品研发、产品制造、产品上线过程中，客户买了我们的产品后的每天日常使用环节，AI需求都在持续渗透，所以我们看到无论是企业的模型训练、推理甚至他们的终端客户开始使用他们开放的AI产品，这些都会用到云端的算力，所以我们看到客户企业的付费需求还是非常大的，有很大的增长潜力，所以我们觉得对于AI未来的需求我们抱有较大信心。

Q：祝贺公司在即时零售计划上取得的强劲表现。管理层能否分享即时零售的一些关键进展及其与核心电商的协同效应？基于这些协同效应，对我们核心电商12月季度的客户管理收入和税息折旧及摊销前利润有何展望？谢谢

蒋凡：

这几个月我们专注于在保持市场份额的前提下优化单位经济模型，我们认为在这方面取得了非常显著的进展。

一方面订单结构优化，同时规模效应也带来了物流成本的显著下降。

10月以来，闪购的单位经济亏损已经较七八月份降低一半。在此基础上，淘宝闪购的订单份额稳定，商品交易总额份额稳中有升，对相关实物电商品类也有明显拉动。我可以展开讲一下。

首先是订单结构的优化。过去两个月，平台的高客单价订单占比提升。按照最新数据，非茶饮订单已上涨到75%以上。闪购的最新客单价环比8月份也增长了超过两位数。客单价的提升也带动了淘宝闪购整体商品交易总额份额的增长。

其次，随着订单份额的扩大，淘宝闪购的物流规模效应正在凸显，体现在我们的配送时效优于去年同期，单均物流成本显著降低。

我们每单的物流成本已经明显低于淘宝闪购大规模投入以前的水平。在以上两点共同作用下，我们已完成短期内将每单亏损对比七八月份降低一半的既定目标。同时我们看到，在收窄亏损的过程中，用户的留存率和购买频次也优于预期。

除了餐饮外卖，我们也看到闪购在零售品类的快速发展。闪购已显著带动相关品类和业务的增长，尤其是在食品、健康、超市等实物电商品类上。例如，盒马、猫超的闪购订单环比8月上涨30%。这

几个月我们也在积极推动品牌商家加入淘宝闪购。后续我们会加速相关业务品类和闪购的协同与整合。

综合来看，我们坚定认为闪购业态与阿里生态有巨大的协同潜力。

第一阶段我们已经完成了规模的快速扩张。第二阶段我们的单位经济模型优化符合预期，为外卖业务长期可持续发展奠定了基础，也增强了我们在即时零售长期投入的决心。

下一阶段我们会持续精耕细作用户体验，聚焦高价值用户的经营，聚焦零售品类发展。

淘天闪购是淘天平台升级的核心战略之一。我们的目标是三年后为平台带来万亿级的成交额，继而带动相关品类整体市场份额的上涨。

徐宏：

我来回答你的第二个问题，关于整个客户管理收入和税息折旧及摊销前利润的波动。正如刚才蒋凡提到的，闪购无论对用户活跃度，还是对相关品类的成交拉动，都有明显作用，所以对客户管理收入也会有正向影响。

下一步我们最主要的工作是如何更好地进行远场和近场的协同，并把这种协同效应体现出来。

关于整个中国电商集团的税息折旧及摊销前利润，首先从闪购这部分来看，由于整体投入，本季度（9月季度）会是一个高点。

随着整体效率的提升，包括单位经济模型的显著改善和规模的稳定，我们预计下个季度的投入将显著收缩。当然，对于这点，我们也会根据市场竞争状况动态调整我们的投入策略。

关于电商业务的客户管理收入，支付手续费和全站推广的基数效应会产生影响。

我们于去年9月开始收取支付手续费，因此从下个季度起，受此基数效应影响，增速预计会放缓。但正如我们一贯强调的，我们的首要目标是确保中长期的市场份额。在此过程中，我们将继续果断投资消费者和商家，并坚决推进电商平台的业务模式升级。因此，在此过程中，可以预期客户管理收入和利润会出现短期波动。

Q：闪购第一阶段投资结束，进入第二阶段效率优化，随着效率优化取得成本节省，如何思考在价值链上的利益分配？对消费者的补贴是维持原来强度，财务改善相对渐进？还是说成本的节省体现在跟商户的补贴分配上？如果不减少用户补贴的话，而是通过现在的路径把用户结构优化、提高高价值订单比例等，我们的UE还有多少提升空间？

吴泳铭：

我们在这段时间的UE提升，一方面是笔单价的上涨，意味着每单收入上涨，收入是跟笔单价相关的；另外，物流效率伴随规模提升有显著优化，我们觉得未来还有很多空间。

一方面，过去几个月消费者还是以新客为主，随着消费者转化成更高粘性，我们也会在这个过程中去提升笔单价，改变我们的补贴方式。

同时，我们在淘宝内过去几个月的流量以及闪购频道每天过亿用户访问的流量，里面还有很大的商业化空间，这也是未来UE改善的机会。

这个市场还是一个竞争的市场，我们也会根据市场竞争的情况去看我们的机会，也会去动态调整我们的策略。

Q：我想问一下关于未来三年的资本开支，之前提到的3800亿我们应该如何理解？特别是考虑到过去四个季度已经花费了1200亿。我们应如何看待资本开支带来的增量收入？这个资本开支与增量收入的比率应如何考量？关于资本开支对增量收入的展望。谢谢。

吴泳铭：

之前说的三年3800亿capex投资是一个数字的规划，但从我们现在看起来，我们的服务器上架的速度其实还远远跟不上客户订单的增长速度。

所以，从现在看起来如果供应链的问题包括机房的节奏以及我们整体上架的节奏这方面我们是按照最快的速度去满足客户的需求，在这种情况下，如果还是不能特别好得满足的话，我们可能会进一步增投。

虽然整个市场供应链节奏也受到方方面面的影响，但是总体来说我们还是会以比较积极的态度去投资整体的AI基础设施去满足我们客户的需求。

大方向上来看，从现在客户需求来看，我们之前3800亿的数字偏小了。

关于资本开支带来的增量收入，现在不好估算，因为整个AI行业进展还属于比较早期，我们看到整体AI基础设施在使用方面不同的领域还是在变化当中。

比如，我们有直接租用给客户去做训练的，也有直接租用服务器给客户做推理的，也有我们自己使用服务器去做百炼的推理的，以及我们内部的应用比如高德、淘宝、千问、夸克等，转化成他们的会员服务和产品。

所以，总体我们的AI基础设施的使用方式不同，产生营收和毛利率的水平就也不太一样，所以我觉得现在这个比例还不太稳定。

但从长期来看，我们更关注我们的基础设施对应的总体产生token的质量和token的性价比。

Q：作为一个全栈的AI服务商，我们现在还处于一个比较重要的投资周期，且投资也看到了已经涵盖整个价值链的不同环节，考虑到目前供应链上持续的波动，如何考虑资源上的分配？尤其是模型Maas层，可能对于底层能力的持续建设以及应用端通义APP、高德等更激进的迭代，目前这个大环境下如何评价整个行业围绕训练和推理相关AI投资的ROI？

吴泳铭：

作为全栈的AI服务商，在大的AI投资周期中我们的 产品和基础设施可以用在不同的方面，但优先级上我们有几个内部不同优先级的考量：

首先我们最关键的优先级，第一要保障我们基座模型的训练，因为总体的AI基础设施要获得更多客户或获得更多高价值的场景，只有我们的模型能力持续迭代提升，才有机会解锁、获得更多用户解锁更多场景。

在解锁了更多高价值场景之后，整个TOKEN的消耗量和TOKEN的质量，包括客户愿意为这些TOKEN付费的意愿，实际上都会逐渐增强。所以这是我们优先级比较高的一个领域。

在如何使用推理上面，我们觉得对于百炼上的推理服务，我们也是优先级比较高的，因为我们自己做的百炼平台其实是服务于全球客户，对于怎么让我们的AI资源24小时高效率使用，去削峰填谷地让一个整体一台AI服务器更好24小时满载地产生更多token，我们觉得做大百炼资源池是一个优先级比较高的领域。

另外，我们在外部客户的选择中也有一个优先级的衡量，如果这个外部客户对阿里云的服务是全方位的，比如又要用存储又要用大数据又要用CPU资源，那这些客户的优先级会高一些。

如果只是单纯租用GPU去满足他简单的推理服务，那这些客户的需求优先级相对来说会低一些。

您的第二个问题也很好。我认为我们看待这个问题主要从两个方面。

第一个是从需求侧，我们看到有两个非常明显的推动力。一个是整个基座模型，无论是我们看到的基础模型，还是视频生成模型，或者未来更多的像全模态模型，这方面的能力都在持续提升，整个的Scaling Law趋势尚未停止，我们认为业内其实还没有碰到天花板。

从Gemini 3的进展我们也看到了很多突破。在这个领域，我们认为随着模型能力的提升，整个行业说白了AI模型能做的事情会越来越多，可以适配的场景也会越来越多。

在这些适配的场景或者说可以驱动的任务能力提升的过程中，还伴随着这些任务在各个行业渗透率的提升。

在这两个动能的推动下，我们看到在三年之内，AI的需求还是一个非常确定的事情。

在如此高增速的需求推动下，我们看供给端，你们分析师可能也看到了，从今年下半年开始，全球无论是Fab厂商、DRAM厂商、存储厂商，还是CPU等各个环节，整个AI服务器的各个环节都在缺货。而这一波缺货都是由AI需求带动的。

未来这些供应链上各个方面的厂商去扩产的周期，我们知道他们有相当大的瓶颈。在这个扩产周期中，我们认为至少是一个两三年的周期。在这两三年内，我们看到需求的增长和供应端很难有快速的提升。

所以，我们认为在这三年内，整体AI资源还是处于供不应求的状态。

我们实际也看到，行业内包括我们自己，以及我们看到美国的大型云厂商，他们不仅是现在新的GPU基本上是跑满的，甚至是上一代或者三、五年前的前几代GPU都是跑满的。

所以，我们觉得三年之内我们看到所谓的AI泡沫，应该是不太存在的。

Q：阿里要在中国大消费市场获得更大的市场份额，也看到阿里在过去几个月在即时零售领域加大投资，市场份额也有所上升，请问除了即时零售，在大消费领域里还有哪个子行业阿里是觉得比较有潜力，未来可能会加大投入的？

蒋凡：

阿里在过去多年的布局中，已经进入非常多的细分品类，除了今年在即时零售市场投入很大，我们其实也在盒马线下商超oto业务、飞猪、高德本地生活等领域也都有布局，我们现在更多还是整合好现有的业务，打通各个业务，使得业务之间能有更好的协同效应，来实现能在整个大消费领域未来市场份额的提升。

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此时，该产品上线仅 6 天。

就在两天前，上线 4 天的“灵光”App，其下载量突破100 万大关。

根据移动应用分析机构 Appfigures 的数据，这一速度超过全球顶流 AI  产品。

如 OpenAI 的 ChatGPT ，它在App Store 上线首周的下载量约为 60.6 万，而 Sora 2达到 100  万下载的时间是 5  天 。

藉此，“灵光”一度冲上 App Store 中国区免费工具榜第一。

蚂蚁灵光是业内首个能够全代码生成多模态内容的 AI 助手，支持输出 3D 图像、音视频、图表、动画、地图 等多种形式的内容，被业内人士称为“心愿代码”。

这种能力将复杂的代码生成和多媒体创作过程，极大地简化为用户用自然语言表达“心愿”（Prompt）的过程，让普通用户也能快速生成高质量、多样化的内容。

同时，灵光的“闪应用”功能强调轻量化和快速响应，极大提升了用户体验。

关联阅读：蚂蚁新推AI产品“灵光”，30秒手搓APP，实测体验很丝滑

在“灵光”创造纪录的同一时刻，社交媒体报道称，马云 18 日这天出现在了蚂蚁园区，公开表达了对蚂蚁集团 AI 创新举措的认可和支持。

视频里，马云佩戴蓝色工牌并穿着布鞋，有井贤栋、韩歆毅等核心高管陪同，笑颜可见。

这俨然也是蚂蚁 AI 业务的高光时刻。

2023 年提出 “AI First” 战略后，在落地上，蚂蚁金服的 AI 业务有鲜明的产业导向和普惠特性—— 以自有大模型百灵为底座，将其强大的技术能力融入金融、医疗和生活等核心场景，提供对用户实在有用的 AI 助手，如健康助手、理财管家等。

比如 AI 健康助手 AQ，被视为蚂蚁践行“让看病更简单、生活更健康”使命的核心载体。

关联阅读：“违背祖宗”的神医们，这次真遇到克星了！

日前，蚂蚁集团将医疗健康业务升级为五大核心事业群之一，与支付宝等并列。

与蚂蚁的“灵光”时刻相映，阿里巴巴集团旗下另一款通用 AI 产品千问 App 也迎来了它的全球“哇塞时刻”。

（注： ChatGPT 5 天破百万是指用户数，包含网页端，其 App Store 版本的下载速度为首周 60 万 ）

千问是从“通义”更名改版而来，是阿里基于Qwen3-Max大模型打造的超级 APP，旨在打造中国版ChatGPT及未来AI超级入口。

阿里Qwen大模型研发始于三年前，目前已经成为全球排名第一的开源大模型，全球下载量突破6亿次。

千问 APP  推出，被视为继年初宣布3800亿元投入AI基础设施后，阿里AI战略在另一端的重大布局。

从灵光到千问，在不断筑牢AI 基础设（底层算力），持续引领 AI to B  市场（大模型生态）的同时，阿里巴巴终于开始在 C 端集中发力。

不光是首发速度上的超越，这将如何改写全球 AI 应用市场的竞争格局，值得期待。

不久前的乌镇世界互联网大会上，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭指出，技术普惠，是AI时代的全新机遇，也是阿里巴巴的价值主张。

他说，过去三十年的互联网发展进程中，全世界都在关注“数字鸿沟”问题。翻开智能时代的新篇章后，由于AI产品采取自然语言交互，天然地降低了普惠分享技术红利的门槛。

比参与世界竞争更重要的是，如何通过 AI 来让更多人分享技术革新的成果。这一方面，基于深植用户生活圈场景的应用生态，期待阿里巴巴做出有引领价值的探索。

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两人围绕AI、人形机器人、就业与生产力、太空计算资源等议题进行了探讨。

在对话中，马斯克宣布，xAI将在沙特建设500兆瓦级超大规模算力中心，并确认就此继续与英伟达合作。

两人一致认为，AI 与机器人将带来人类历史上最大规模的生产力跃迁，最终可能让“工作成为可选”、货币失去意义。

以下为对话实录：

主持人：我想听听你如何用“第一性原理”持续颠覆一个个行业？

马斯克：其实大部分时候不是颠覆，而是创造。

以SpaceX为例，历史上从未有过真正可重复使用的火箭，我们从零开始证明，只有实现可重复使用，才能彻底改变太空旅行的经济性。如果每次都把火箭扔掉，进入太空的成本将永远高得离谱。

以特斯拉为例，我们起步时，市场上几乎没有真正可以购买的电动汽车，我们的目标是让电动汽车既令人向往又买得起。

至于人形机器人，目前市面上还没有真正有用的产品，只有一些噱头玩具。

我坚信特斯拉将制造出第一批真正有用的类人机器人，这将是一场革命，而且几乎是每个人都会想要拥有的产品——每个人都想要一台自己的C-3PO或R2-D2（电影《星球大战》中的机器人），甚至比这两个加起来还要强大十倍，工业领域也将产生海量需求。

人形机器人将成为人类历史上最大规模的产品，远远超过手机，因为每个人都会想要一台甚至多台。

归根结底，让全人类都实现富裕的唯一路径，就是AI与机器人技术。特斯拉会率先做到，但之后会有很多公司跟进。

主持人：沙特宣布与美国签署AI战略伙伴关系，承诺提供资本、能源、土地来建设AI工厂。AI工厂的未来是什么？

黄仁勋：我一直说，AI是一种全新的基础设施，它具有基础性，将成为现代基础设施的重要组成部分。

从计算机科学的角度看，AI最颠覆性的变化在于：过去 70 年的计算本质上是检索式计算——内容由人提前创建好，系统再检索出最合适的版本。

而今天的AI是生成式的，它会根据你的身份、场景、问题和提示实时生成独一无二的内容。

既然它是生成式的，而且每一次输出都不一样，那么我们就需要在全球各地建设大量AI工厂，来实时生成这些智能内容。这就是AI工厂将成为新型基础设施的核心原因。

主持人：很多人担心机器人和AI会带来大规模失业，你们怎么看？

马斯克：从长期来看——对我来说，10到20年就算长期了——我的预测是工作将变成完全可选项。

它会像今天你运动或玩电子游戏一样，纯粹出于兴趣。你明明可以在超市买菜，却有人偏偏喜欢在后院自己种菜，未来工作就会是这种状态。

我强烈建议大家去读伊恩·班克斯（Iain Banks）的《文化》系列小说，那里描绘了一个非常积极的AI丰裕未来。

有趣的是，在那些书中，货币已经不复存在。如果AI与机器人技术持续进步，我猜测货币在未来某个时刻会变得无关紧要，只剩下电力和物质这些基本的物理约束。

黄仁勋：短期来看，所有人的工作内容都会发生变化，但生产力会大幅提升，反而让我们变得更忙——因为我们有太多想实现却一直没时间去做的想法。

以放射科医生为例，大家原本认为他们会是最先被AI取代的职业，结果恰恰相反：现在全球放射科医生的雇用人数更多了。原因在于，放射科医生的真正目标是诊断疾病，而不是单纯研究影像。

AI让“看片子”这件事变得极度高效，他们可以阅读更多影像、研究更多模态、与病人花更多时间，从而接收更多病人，在全球范围内更好地诊断疾病。

主持人：今天有重大合作要宣布。

马斯克：是的，我们很高兴宣布，xAI与沙特阿拉伯王国正在合作建设一座500兆瓦的超级计算中心，首期50兆瓦，将与英伟达共同推进。

黄仁勋：我们与沙特Humane公司的合作进展神速。这家初创公司几乎刚成立就拿到了埃隆这样重量级的客户，500兆瓦的规模堪称巨大。此外，AWS也与Humane合作，以100兆瓦起步，目标达到吉瓦级。我们还在Omniverse平台上与Humane共建数字孪生系统和物理级精确的机器人训练环境，同时在沙特建设用于量子模拟与量子纠错的超级计算机。

主持人：AI会上太空吗？

马斯克：是的，只要文明能够持续发展，AI进入太空就是必然的。要达到任何有意义的卡尔达肖夫Ⅱ级文明水平（一个文明达到Ⅱ级时，它已经能够完全掌控并利用其母恒星全部能量输出）——哪怕只是利用太阳万分之一或百万分之一的能量——你都必须在深空部署太阳能驱动的AI卫星群。地球只接收到太阳大约二十亿分之一的能量。如果你想要比地球多一百万倍的能源，就必须进入太空。

我估计，AI在太空的性价比将压倒性地优于地面，甚至可能在四到五年内，最低成本的AI计算方式就会是太阳能AI卫星。

如果想在地球上实现每年300吉瓦的AI计算，那相当于美国年均用电量的三分之二，根本建不出那么多发电厂；达到每年1太瓦则完全不可能，只能去太空。太空有源源不断的太阳能、无需电池、太阳能板更便宜、冷却只需辐射散热。

黄仁勋：完全同意。看看我们现在建造的超级计算机机柜，重两吨，其中1.95吨可能是冷却系统。在太空，这些问题一次性解决，算力密度将实现爆炸式增长。

主持人：最后一个问题，也是所有人都在问的问题，现在是否存在“AI泡沫”？

黄仁勋：这不是泡沫，而是计算史上最根本的范式迁移。

首先，摩尔定律已经终结，全球正在从通用计算转向加速计算——六年前Top500超算90%是CPU，今年90%是加速计算系统。

其次，仅数据处理和推荐系统就已消耗数千亿美元传统算力，现在全部转向GPU。

最后，真正的Agentic AI（Grok、ChatGPT等）只是建立在这两层迁移之上的冰山一角。

如果你把整个计算范式迁移考虑进来，就会发现，用于推动革命性智能体AI的投资，不仅远低于外界想象，而且完全合理、完全正当。

马斯克：等货币真的无关紧要那天，你记得提前发短信告诉我。

主持人：非常感谢两位！这不仅是一场技术对话，更是美沙两国从能源时代迈向智能时代的崭新篇章，由埃隆和黄仁勋这样的先驱推动，为人类创造新的经济、新的就业与更美好的未来。感谢你们的终生伙伴关系与友谊！

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新鲜发布的财报数据显示，季度营收达到创纪录的570.06亿美元，同比激增62%，环比增长22%，大幅超出市场普遍预期的549.2亿美元，净利润更是同比增长65%至319.1亿美元。

其中，作为AI算力核心载体的数据中心业务，实现营收512亿美元，同比增长66%，贡献了总收入的90%，毛利率维持在73.4%的高位。

公司对下一季度的营收指引，更是高达650亿美元，同比增幅将达65%，这一数字比市场共识的620亿美元高出近30亿美元。

首席财务官科莱特·克雷斯透露，公司目前已锁定Blackwell和Rubin架构芯片的5000亿美元订单，全球云服务商的GPU产能持续满载。

如此强劲的业绩，直接回应了市场对AI需求放缓的所有质疑。

11月19日美股盘后，英伟达股价一度飙升超6%，将此前因做空阴霾而下跌的7%失地，尽数收复。

它还带动费城半导体指数大涨1.82%，应用材料、博通等芯片股纷纷涨超4%。次日，美国科技七巨头指数上涨0.87%。

影响还波及到亚洲市场，日本股市半导体设备、机器人、工业自动化产业成为资金追逐目标，日经225指数盘初涨幅超3%，创下近期罕见的高开纪录。

这一夜，投资者仿佛重新找回了对AI的"信仰"。

然而，就在这份财报发布前不到两周，英伟达正经历着史无前例的做空与抛售潮。

美国证券交易委员会公布的13F文件显示，被称为"硅谷风投教父"的彼得·蒂尔旗下Thiel Macro Fund在第三季度彻底清仓了53.7万股英伟达股票，按当季平均股价计算套现近1亿美元。

与此同时，华尔街最大的对冲基金桥水同期减持英伟达近三分之二仓位，并同时砍仓谷歌母公司Alphabet超50%、微软超35%。

更震撼的是，软银集团在10月份以58.3亿美元的价格抛售了所持的全部3210万股英伟达股份。

尽管这家日本投资巨头曾在2019年因过早清仓，而错失了英伟达从千亿到万亿美元的史诗级涨幅，但此次依然选择"下车"。

这场抛售潮的幕后，是席卷市场的"AI泡沫论"。

以预测2008年次贷危机而闻名的"大空头"迈克尔·伯里，是始作俑者。

他在社交平台接连点名英伟达、Palantir、Meta、Oracle等"AI概念大户"，警告"市场正被AI泡沫裹挟，就像2000年互联网泡沫那样"。

他的核心质疑聚焦于一个会计细节：AI芯片的真实经济寿命究竟有多长？

伯里认为，技术迭代极快的英伟达GPU实际寿命仅有2-3年，但科技巨头们却在财报中将折旧年限延长至5-6年，这种"会计戏法"将导致2026至2028年间少计折旧约1760亿美元，从而虚增巨额利润。

伯里的看空逻辑并非孤例。蒂尔曾警告"人工智能的炒作远超出其实际经济可行性"，并将当前科技股估值飙升，类比1999-2000年的互联网泡沫破灭。

桥水首席投资官Karen Karniol-Tambour等人也在近期报告中警告，市场稳定性正面临越来越高的风险。

乔治梅森大学经济学教授亚历克斯·塔巴罗克则用一句尖锐的评论点出了市场的焦虑："我们为AI建造家园的速度，比我们为人类建造家园的速度还要快"。

这些声音叠加，导致英伟达股价自10月底以来下跌7%，即使其市值曾在10月29日历史性突破5万亿美元大关。

对此，黄仁勋在财报电话会议上回击称，从我们的角度来看，情况与互联网泡沫时期截然不同。

他强调，英伟达的产品覆盖AI全链条，从预训练到后训练再到推理，每个阶段都表现出色，新一代Blackwell架构芯片"销量根本供不应求，所有云服务器专用GPU已全部售罄"。

黄仁勋则将此定义为"全球算力从CPU转向GPU的世代大迁进"，强调这"不是泡沫，而是结构性转变的结果"。

这一判断得到了伯恩斯坦投行报告的支持。

该报告通过测算指出，即使是已有5年历史的A100芯片，供应商依然可以获得"舒适的利润"，运营旧GPU的现金成本远低于市场租赁价格，因此将折旧周期设定为6年在经济上完全合理，驳斥了伯里"2-3年寿命论"的根基。

有网友评论称，低估算力需求，是科技史上最稳定的错误。

比如，1943年有人说全球大概只需要五台计算机。比尔盖茨当年也认为，640KB 内存应该够每个人用，不需要更多了。

数字世界和物理世界的迭代规律和速度不一样，不同的物种，拿物理世界的认知去想象数字世界的发展轨迹难以对齐。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊承认，当前的AI热潮中"确实存在一些非理性因素"，但他坚信AI具有和互联网一样的技术潜力，即便泡沫破裂，谷歌也能撑过风暴，尽管"没有任何公司能完全幸免"。

亚马逊创始人杰夫·贝佐斯则更为坦率，直言AI领域存在"产业泡沫"，但这在科技史上多次出现——"当热潮来临时，优质项目与劣质项目会同时涌现，投资者往往难以分辨"。

OpenAICEO山姆·奥特曼则表现出罕见的坦诚，他直言"是的，我们正处于AI泡沫之中"，并尖锐批评"三个人，一个想法，就能以几百亿美元的估值获得融资"的非理性行为。

但奥特曼同时强调，AI是"很久以来发生的最重要的事情"，其潜力远超当前市场预期，我们正处于技术革命的早期阶段。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉则为OpenAI背书，表示其"每一个商业计划不仅完成了，而且都超额完成"，Azure来自ChatGPT消费和API使用量的收入是"真实市场需求驱动的结果"。

英伟达 Q3 财报一出，应该说击碎了短期的做空逻辑，也为AI产业的长期价值提供了关键佐证。

但 AI  泡沫论估计还会是个长期的议题。

因为英伟达现象说明的，仅仅是算力的繁荣，因基础设施与核心需求端驱动，支撑点客观而强劲，难说存在泡沫。

但市场争议揭示出更深层矛盾，如技术爆发期的高估值与短期回报率的落差、基础设施的物理限制、资本过度集中的潜在风险等。

与2000年互联网泡沫不同，本轮AI浪潮已有部分生产力工具落地，算法效率也显著提升。

然而，OpenAI估值5000亿美元却年亏50亿美元，Anthropic 一再依赖“故事”驱动估值，创业公司动辄估值 10  美金，工程师年薪 2  亿美金不算个案……这些案例又与泡沫特征吻合。

或者说，算力不存在泡沫， AI  应就说不准？

当然，每次产业变革，及颠覆性技术突破，都必然伴随资本过热与试错成本，唯望泡沫破裂时留下的是涅槃，而不是一地鸡毛。

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在这场独家对话中，谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis和Gemini团队副总裁Josh Woodward首次全面揭秘了Gemini 3的技术突破、产品策略，以及通往AGI的路径。

他们坦言，距离AGI仍需要一到两个重大突破，时间线仍是5-10年，但Gemini 3已经让人们看到了这个未来的雏形。

以下为对话全文：

Casey：我们今天有一期特别的紧急播客，关于Gemini的发布。

Kevin：是的，这次备受期待的发布在硅谷AI圈引发了热烈讨论。我们终于要亲手体验真正的产品了。

Kevin：通常我们不会为了某个大型AI公司发布新模型就打破周五的发布计划，出一期特别节目。他们一直在发布各种模型。但这周我们认为值得专门谈谈Gemini 3，有几个原因。

首先，我们采访到了Demis Hassabis和Josh Woodward，两位谷歌AI部门的核心高管，Demis是谷歌DeepMind的CEO，这是他们内部的AI实验室。

Josh Woodward是Gemini团队的副总裁，同时负责谷歌的其他一些项目。所以我们很高兴能和他们聊聊这次重大的模型发布。但我认为我们感兴趣的原因还不止这些。

Casey：是的，Kevin，一个重要的原因是，相比其他模型发布，这次Gemini 3似乎格外引起了谷歌竞争对手的关注。

我们从其他AI实验室的员工那里听到很多传言，嗯，看起来Gemini 3在某些方面取得了突破，这可能对他们的业务不利。

我认为整个AI行业都有一种感觉：谷歌在AI领域挣扎了几年——他们推出了Bard和第一代Gemini，都遇到了一些问题。

大家一直觉得他们在追赶最先进的技术。现在问题是，这是不是意味着他们要夺回王冠了？

所以我们会和Demis、Josh深入讨论这些。但先让我们聊聊Casey，我们对Gemini 3了解多少。

他们本周早些时候举行了一场简报会，介绍了这个新模型及其能力。我们了解到了什么？

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Gemini 3的核心能力

Casey：好的，就能力而言，这对我来说永远是最有趣的部分。谷歌分享了几个方面。首先，除了那些你能想到的常规升级，比如编码能力更强、氛围编程更好之外，它还会在你提问时生成新的交互界面。

现在，你问大多数聊天机器人一个问题，它会用文本回复，可能会显示一张图片。

但据谷歌的说法，Gemini 3会直接为你构建定制化的界面。

他们展示了一个例子，有人想了解画家梵高，Gemini 3就编写了一个交互式教程，包含各种图像和互动元素。

他们还展示了另一个例子，构建了一个针对百万美元以上房产的抵押贷款计算器，这是谷歌员工能想象的最低购房预算了。所以这些就是你可以期待在Gemini 3中看到的功能，Kevin。

Kevin：是的。我要说，简报会和谷歌在Gemini 3发布前分享的材料的主题就是：这个模型在几乎所有方面都比他们上一个模型Gemini 2.5 Pro更好。

有几个引起我注意的基准测试，一个叫"人类最后的考试"（Humanity's Last Exam），这是一个非常难的跨学科考试，包含一系列问题，基本上是研究生或博士水平的。

他们之前的模型Gemini 2.5 Pro在这个测试中得分约21.6%，而Gemini 3 Pro得分37.5%。

基本上所有这些基准测试都是这个趋势。他们给出了十几个不同基准测试的例子，新模型都轻松击败了旧模型。

对很多人来说，这可能无关紧要。大多数使用谷歌AI产品的人可能不会去解决物理学中的新问题。

但他们的基本宣传就是：这是一个最先进的模型，你能用ChatGPT、Claude或旧版Gemini做的任何事情，用Gemini 3 Pro都能做得更好。

他们还谈到了正在测试的Gemini智能体，它能做一件我一直期待有人做的事：浏览你的收件箱，理解内容，提议回复，把邮件分类整理，真正帮你控制收件箱。

这是我个人从未做到过的。我们基本上只看到了几张动图演示，但这肯定会是我拿到Gemini 3后第一个尝试的功能。

Casey：是的，我们应该说，他们不会立即向所有人推出。本周它会在Gemini应用中提供，也会在AI模式中提供，那是谷歌主搜索引擎旁边的一个标签。它也会在各种产品中向开发者提供。

但他们没有说什么时候会进入像Google Docs或Gmail中的Gemini集成，这些每天有数十亿人使用的非常受欢迎的产品。

但我觉得有趣的是，他们已经把这个模型带到了谷歌搜索，虽然是在AI模式中，而不是主搜索栏。这对我来说意味着，他们觉得可以以足够低的成本提供这个模型，使其有可能被数十亿人使用，而不会让他们的服务器崩溃或产生数十亿美元的成本。

Kevin：是的，到目前为止他们说AI概览（AI Overviews）的使用量一直在增长，每个季度他们都继续赚更多钱。所以这对他们来说效果不错，对互联网其他部分来说不太好，但对谷歌来说效果很好。

Casey：是的，但我认为这就像，显然谷歌在这里相对于竞争对手的巨大优势在于，他们有每天被数十亿人使用的产品，随着时间推移，他们可以把Gemini 3塞进这些产品，获得越来越多的使用量和数据，并用这些来改进他们的模型。

Kevin：这就是为什么我们总是告诉学生，当他们向我们寻求建议时：第一步，建立一个非法垄断。

Casey：是的。说到学生，谷歌本周宣布的另一个重要消息是，他们将向所有美国大学生提供一年免费的Gemini付费版本。

我认为这是个聪明的举动。我对此感觉有点不舒服，基本上就是告诉学生，嘿，为什么不用这个来做一些家庭作业，也许帮你考试。我们会给你第一次免费体验。

Kevin：是的，你知道，我在今天早上的简报会上也注意到，我相信有三个不同的人使用了学习任何东西。

这似乎已经成为谷歌信息传递中非常突出的一部分，他们把Gemini呈现为一个学习工具，这也许只是"帮你做作业工具"的委婉说法。我不知道。

Casey：是的。好的，这就是我们对Gemini 3的了解。一旦它在周二完全发布，我们将进行自己的测试和评测。但现在，我们想给你们介绍基础知识，还有我们对谷歌DeepMind的Demis Hassabis和Josh Woodward的采访。

在我们开始之前，我们应该做一下声明。我为《纽约时报》公司工作，该公司正在就大型语言模型的训练起诉OpenAI和微软，我的男朋友在Anthropic工作。

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对话：Demis Hassabis & Josh Woodward

主持人：Demis和Josh，欢迎来到Hard Fork。

Demis & Josh：很高兴来这里。谢谢。

主持人：两年前，Sundar Pichai告诉我们，Bard是一辆改装过的本田思域，正在与更强大的车竞争。那Gemini 3是什么车？

Josh：这是个好问题。Demis，你想回答吗？

Demis：嗯，我希望它比本田思域快一点。你知道，我不太喜欢用车来类比……也许它是那些很酷的直线加速赛车之一。

主持人：人们对这个模型非常兴奋。我们从一些早期测试者那里听到反馈，显然你们展示了很多基准测试，非常令人印象深刻。在具体层面上，Gemini能做哪些以前的AI模型做不到的事情？

Josh：好的，我来说几点突出的。第一，我们开始看到这个模型在推理方面真正表现出色，能够同时思考很多步骤。有时过去的模型会失去思路，失去追踪。这个模型在这方面好得多。

第二点你明天也会看到，就是各种新的生成式界面。这是我们迄今为止在创建新型界面方面最好的模型。它为人们提供真正定制化的设计和对问题的回答。

第三点我要说的是，我们在编码本身投入了大量精力。所以你会看到很多编码例子，像Google Anti-Gravity这样的新产品也会展示这一点。

主持人：有一种讨论认为，对于普通用户来说，聊天用例可能已经解决了，普通用户几乎想不出一个问题，能让新模型生成与上一代明显不同的结果。这对你们来说在多大程度上是真的？普通人真的会注意到差异吗？

Josh：是的，我们在一些测试中看到的，Demis也可以补充，我认为这些模型真的——对我们来说，这个模型更简洁、更有表现力，开始以更容易理解的方式呈现信息。我认为对大多数人来说，这会是一个很大的直接影响。

然后我认为有趣的是，这些模型如何开始与其他类型的信息互动。所以我们经常谈论学生如何能够用这个模型学习，或者这个模型如何在你的许可下连接到你在其他谷歌产品中可能拥有的其他类型的数据。这些是我们开始展示的方式，我认为它已经超越了标准的文本问答来回。

Demis：是的，我想补充一点，就是它的总体可靠性。你使用时会注意到。我认为我们在内部称之为"人设"（persona）的东西上下了很大功夫，就像它的风格。

我认为它更简洁，更切中要点，很有帮助。我觉得它的风格更好。我发现用它来头脑风暴和使用更愉快。

然后我认为，在一些方面几乎有一个阶跃变化。我觉得它在实用性上跨越了某种门槛，比如氛围编程（vibe coding）。

我一直在重新学习游戏编程。我打算在圣诞节期间给自己设定一些项目，因为我觉得它在前端和这类事情上已经达到了一个非常有用和强大的水平，而之前的版本可能没那么好。

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通往AGI的路径

主持人：Demis，上次你上我们的节目是在5月，你说你认为我们距离AGI还有5到10年，而且可能需要一些重大突破。Gemini 3有多好，观察它的表现，是否改变了这些时间线？或者它是否包含了你认为必要的那些突破？

Demis：不，我认为它完全按计划进行，如果你明白我的意思。我认为我们对这个进展非常满意。我认为这是一个绝对惊人的模型，完全符合我的预期和我们过去几年的发展轨迹，实际上自从Gemini开始以来，我认为这是业内进步最快的。我认为我们会继续这个轨迹，我们期待这会持续。

但除此之外，我仍然认为还需要一到两个额外的东西，才能真正获得你期望从通用智能中得到的全面一致性，以及在推理、记忆方面的改进，也许还有像世界模型这样的想法——你也知道我们正在用Simmer和Jeannie研究这些。它们会建立在Gemini之上，但以各种方式扩展它。我认为其中一些想法也是完全解决物理智能等问题所必需的。

所以两者都是真的。我对Gemini 3的进展非常满意，我认为人们会相当惊喜，但它符合我们预期的进展轨迹。这意味着仍然是5到10年，可能还需要一到两个突破。

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关于Gemini的"人设"

主持人：你提到了Gemini 3的风格。最近有很多关于AI伴侣的讨论，人们与它们建立的关系。你如何看待Gemini 3的个性，你希望用户与它建立什么样的关系？

Josh：我要说，在应用本身中，我们在团队中很大程度上把它看作一个工具，或者说是你用来处理和应对一天工作的东西。

所以无论是帮助你解决不同类型的问题，还是帮助你创造东西，这真的是我们看到它真正擅长的地方，也是我们希望看到的方向。

我认为如果你放大来看，如果你看Gemini或我们的其他一些项目，比如Notebook LM或Flow，我们真的在试图思考AI如何成为你工具箱中的这个超级力量、超级工具，无论你是用于写作、研究、制作电影还是其他什么。这才是我们真正关注的地方。

我认为随着时间推移，我们团队真的很感兴趣能够追踪像"我们帮你一天完成了多少任务"这样的指标。

这是一种新型指标，我认为我们对此感到兴奋，也是原始谷歌搜索工作方式的某种延续，你来到它这里，你试图获得一个答案或被发送到一个页面，然后从那里继续。

主持人：这一切听起来都很好很负责任，但我想知道，你们不做一个色情伴侣，是不是放弃了很多病毒式传播的参与度。

Josh：无可奉告。

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谷歌是否领先AI竞赛？

主持人：你们的一些竞争对手在Gemini 3发布前的几天和几周里非常紧张，我认为他们开始听到和我们一样的传言，说这个模型相当不错。也许叙事正在从谷歌在AI领域追赶，转变为现在在竞赛中处于领先地位，或至少处于领导地位。你们觉得谷歌现在在AI竞赛中领先吗？

Demis：看，你们都很清楚，这是一个非常激烈的竞争环境，可能是有史以来最激烈的。所以永远不能……真正唯一重要的是你的进步速度，对吧，从你所在的位置。这就是我们关注的，我们对此非常满意。

我的意思是，我真的不把它看作是，你知道，我们重新领先了之类的。我们一直在这个研究领域处于先锋地位。我认为这就像确保这在下游反映在我们所有的产品中。我认为我们真的进入了状态。我认为你实际上在去年就看到了这一点。我们在这方面越来越好。

就像GDM（谷歌DeepMind）是谷歌的引擎室。当然，有Gemini应用，有Notebook LM，这些AI优先的产品，但也在为所有这些令人惊叹的现有谷歌产品提供动力，无论是地图、YouTube、安卓，当然还有搜索，带有AI优先的功能，实际上在某些情况下，从AI优先的角度重新构想事物，通常Gemini在后台运行。

这进展得非常好。我认为我们只是完成了这个进化的一半，但看到我们的用户在看到每一个新功能时获得的价值和兴奋，这非常令人兴奋，例如，工作空间、Gmail等等。那里几乎有无限的可能性。所以我们对此非常兴奋，还有所有这些我们也在想象和原型制作的AI优先产品。

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历史学家的惊喜体验

主持人: 我们上周节目请了一位历史学家，他在 AI Studio 里用了一个未发布的谷歌模型。他被震惊了，因为那个模型能够转录非常古老的文件，并正确推理出1800 年代加拿大皮毛贸易中的糖分测量单位。你能告诉我们，这个人用的是 Gemini 3 吗？

Josh: 这个我不确定。但我可以说，这个模型在建立这种连接方面确实非常惊人。我不知道那位历史学家是否用了旧文件或日记的照片……

Josh: 那很有可能就是了。它在这方面非常擅长。像我这样字迹很差的人，拍一页笔记，它也能毫不费力地处理。

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关于成本、搜索与 Scaling Laws

主持人: 你们提到要把这个模型整合到搜索的 AI 模式中。这是否意味着你们找到了一种比以前的模型更高效、更便宜的方法来服务这个模型？

Demis: 我觉得我们总是处于前沿。除了模型性能，我觉得我们在模型效率（efficiency）方面也做得非常好。我们开创了许多蒸馏技术和其他技术。这不仅是为了 AI 概览（AI Overviews）这种需要服务数十亿用户的极端用例，也是为了我们的云客户。

我们一直试图处于成本与性能的帕累托前沿（Pareto frontier）。

当然，我们今天只发布了 Pro，但我们也正在为 3.0 时代开发其他系列的 modello。

主持人: 每次看到新的前沿模型发布，我们都要重新讨论缩放定律（Scaling Laws）。

我们是否开始看到边际收益递减？我能预想到推特上肯定会有人对此发表看法。你们怎么看 Gemini 3 与这个问题的关系？

Demis: 我们对 Gemini 3 相对于 2.5 的进步非常满意。就像我说的，这符合预期。但这并不意味着出现了“收益递减”。

当人们听到收益递减时，他们想的是“归零”还是“指数级增长”。但中间还有一种情况：即使不是指数级翻倍，它仍然非常值得做，投资回报率极高。 我认为我们正处于这个阶段。

而且，正如我所说，要一直通往 AGI，我的怀疑是还需要一两个研究突破。但在此期间，你需要尽可能大规模的基础模型，我们仍然看到了巨大的进步。

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安全和泡沫

主持人: 在你们展示的众多基准测试中，哪一个对普通用户最重要？

Josh: 这是个好问题。我觉得大多数人不会像我们一样盯着基准测试看，它们只是代理指标。

比如在 LM Arena 上突破 1500 ELO 分这类事很棒，但真正重要的是产品中的用户满意度。让我们感到鼓舞的是，这两者是同向发展的。

主持人: 随着模型能力的提升，有什么新的危险能力或安全隐患吗？

Demis: 我们在这个模型上花了很长时间，因为它是一个前沿模型。正如 Josh 所说，我们不仅仅看基准测试，我们花了很多时间与安全机构和外部测试人员进行安全测试。我会说这是我们目前测试最彻底的模型。

特别是我们努力改进了工具调用（tool call）和函数调用的能力。这对于编程和推理非常重要，但也让它在像网络攻击（cyber）等风险较高的事情上更具能力。所以我们在提升这些维度的同时必须加倍谨慎。

主持人: 我们处于 AI 泡沫中吗？

Demis: 这是一个太二元化的问题。我的观点是，AI 行业的某些部分可能处于泡沫中。比如有些种子轮融资拿到几百亿美元，但除了团队什么都没有，这可能是泡沫的迹象。

但另一方面，即使不谈 Gemini，看看机器人技术、游戏、DeepMind 在药物发现（Isomorphic）和自动驾驶（Waymo）方面的工作。这些领域需要时间成熟，但我认为这里面有半打到一打的领域会发展成数千亿美元的业务。

而在近期，我们有谷歌的“引擎室”策略，把 AI 推送到数十亿用户的产品中，这会带来近期的收入和回报。所以无论是否有泡沫，我们的工作都是在两种情况下获胜。

主持人 好的，想象一下马上就是感恩节了，地点是湾区。如果有听众想在饭桌上转移大家对政治的注意力，你会建议他们展示 Gemini 3 的什么功能来震惊全场？

Josh: 我不知道能不能拯救感恩节，但这可能会带来一些笑声。Gemini 的图像模型仍然是世界上最好的。

我会说，拿出你的手机拍张自拍，把你自己放进画面里进行编辑。人们仍然非常喜欢这么做，这很有趣。然后你可以顺便展示 Gemini 3 的其他能力。

主持人: 听到了吗各位？用Nanobanano来拯救感恩节晚餐吧。 先生们，谢谢你们。

Demis & Josh: 谢谢邀请。

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四川空天时代科技有限公司近半年相继完成三轮数千万元融资，其中种子轮及种子+轮由元航资本连续领投，天使轮由广州飞凡、深担创投、前海弘晖、飞凡致成等联合投资，资金将主要用于团队扩建、“龙系列”空天动力及高速飞行器产品研发等，加快公司高速飞行器研发进程，推动空天一体跨域飞行商业化应用变革。

四川空天时代科技有限公司成立于2025年5月，是一家专注于空天动力及高速飞行器推广研发的商业航天科技企业，下辖全资子公司北京空天时代科技有限公司作为主要研发和运营主体，核心团队来自航天科工、航天科技、航空工业及知名商业航天企业，均拥有十多年航空航天从业经验，具备空天动力及飞行器快速开发能力。凭借领先的技术实力和工程转化能力，空天时代将持续推动空天技术的商业化应用和临近空间资源开发利用，为国防、航空航天及民用领域提供高效可行的解决方案，并致力于成为极速远程智能飞行器的创造者和提供商，助力我国空天科技迈向新领域新高度。

空天时代创始人陈茂田认为临近空间是连接航空与航天的关键纽带，战略价值突出且市场潜力巨大。随着空天技术持续成熟，该领域已迎来重要发展机遇。空天时代团队将秉承空天报国情怀，聚焦空天动力及高速飞行器的研发与推广，继续传承优良的空天技术基因，发挥好团队丰富的商业航天运营管理经验和敏锐的市场洞察能力。下一步，公司将依托临近空间动力与总体两大核心技术，陆续打造“龙系列”空天动力、“雷电系列”飞行器及“天影系列”重复使用高速平台，形成低成本商业化的临近空间及空间跨域往返运输全流程解决方案，推动临近空间经济快速发展，助力我国空天科技迈向新的高度。

元航资本创始合伙人陈东先生认为，位于航空和航天空域中间的临近空间是亟待开发的重要战略资源，民营企业空天时代公司的创立将有助于实现商业化、低成本的高超音速动力和临近空间往返运输工具，有助于未来大规模开发和利用临近空间。公司结合国家在商业航天和低空经济的产业政策，将能够深度融合航空和航天技术，推动空天一体化产业的快速发展，其技术和产品在防务和民用领域都有广阔的应用前景。

飞凡创投认为国际局势变幻莫测，高超音速飞行器成为各国研发重点；商业航天、航空快速发展，临近空间飞行器需求逐渐释放，前景广阔。空天时代团队具有深厚的技术能力和丰富的工程经验，覆盖动力、总体，实现全专业闭环。公司自成立以来，产品快速迭代，已取得多个重要进展。我们很开心与新、老股东一起参与本轮融资，期待空天时代团队能够持续突破，引领行业发展，成为全球一流商业空天企业。

深担创投投资总监丰先利认为，中国商业航天和航空进入黄金发展期，除了低空与太空的市场持续火热之外，在临近空间的高超音速的飞行器的市场也在崛起。空天时代凭借自主高超动力技术，以及飞行器的设计能力，展现出强劲的竞争力与成长潜力。随着明年首款龙系列冲压发动机将首飞，届时临界空间动力系统将会打开新的篇章。空天时代作为商业航天领域的优质标的，我们看好其成为行业领军者的前景，深担创投将会持续资源投入，助力空天时代的长期发展。

前海弘晖认为空天产业是前海弘晖重点布局产业，已完成太空和低空部分企业的投资，临近空间产业也一直在持续关注，高超声速飞行器相关产品是我们重点方向，空天时代作为此行业重要参与者，其不论从团队背景，现有产品和未来产品规划，都展现出强劲竞争力，也完全满足我们的投资模型。前海弘晖相信，随着冲压发动机点火和首飞，空天时代一定能成为临近空间行业佼佼者，前海弘晖也会持续资源投入，陪伴企业跑好现在，也跑好未来。

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近日，具身智能触觉感知企业戴盟机器人，宣布完成亿元级战略轮融资，本轮融资由中国移动链长基金独家投资。值得注意的是，本轮融资距离上一轮由招商局创投领投的融资仅过去两个多月。梳理企业历次融资不难发现，戴盟的投资者分布几乎覆盖了当下最具决策权与资源协同能力的三大资本体系：国家级产业资本、科技巨头基金与风投资本。如招商局创投依托央企体系掌握产业级场景资源；联想创投作为长期深耕硬科技的头部机构，被外界称为"独角兽捕手"；昆仲资本的早期押注，则体现了风投对触觉方向的长期判断。

而本轮加入的中国移动链长基金更具有战略意义。它不仅仅是一个投资方，还是一套完整产业体系的代表。中国移动在"AI+"战略下构建了"具身智能—本体—核心零部件"的全链路生态布局，拥有算力、云、数据、网络、终端部署能力以及纵深到行业的大规模场景资源。它已与戴盟共同参与"具身智能产业合作计划"，并全力支持戴盟推进 VTLA 多模态模型的数据建设与部署。戴盟所获得的不是单纯的财务投资，而是一套触觉技术要实现规模化落地所必需的基础设施与生态通道。

"三个月内连续完成两轮融资"、"中国移动、招商局集团、联想三大‘链主'集体押注"，这无疑是一个非常明确的行业信号：触觉感知将成为具身智能落地的关键，而戴盟将成为这条技术路线中最具商业价值的企业之一，资本方从中看到了定义具身智能未来的机遇。

戴盟视触觉传感器每平方厘米4万个感知点

实际上，当前触觉感知技术路线众多，但传统技术路线已难以满足日益复杂的使用需求：电容式与磁电（霍尔）式传感器易受电磁干扰，在工业环境中稳定性堪忧；压阻式方案则受困于温漂大、非线性和材料疲劳；三维力传感器虽能测量力的大小与方向，但缺乏纹理、滑移、三维形貌等细节感知，无法应对精细操作。市场迫切需要一种更稳定、更可靠、更强大的触觉感知方案。

正是基于对行业瓶颈的深刻洞察，孵化于香港科技大学的戴盟机器人，不仅在实验室里成功突破了美国MIT"三色光"技术垄断，开创了具有自主知识产权的"单色光"视触觉技术路线，更探索出一条稳健的商业化路径：推出全球首款多维高分辨率高频率视触觉传感器DM-Tac，其每平方厘米覆盖4万个感知单元，密度远超人类手指感知能力，轻松获取形貌、纹理、软硬、滑移、压力等高分辨率多模态触觉信息，具备结构精简、抗干扰性强、响应灵敏等技术优势，从而对传统触觉传感器形成降维打击。

如今，在触觉感知领域已深耕多年的戴盟机器人，正以多项"全球首个"重新定义行业标准：全球首家实现视触觉传感器万片级规模化出货的企业，打破实验室技术难以大规模应用的瓶颈；全球首款毫米级视触觉传感器，可无缝集成至灵巧手指尖，极大提升操作灵活性；全球首个达到IP65防护等级的视触觉传感器，具备优异的防尘防水能力，能适应更复杂的工业环境；不仅如此，在行业看重的耐用性方面，戴盟产品通过500万次按压测试，寿命远超行业平均水平，并获欧盟CE、美国FCC双认证。

VMR、国泰海通证券研究所等研究数据显示，2024年全球触觉传感器市场规模已达到153.3亿美元。随着具身智能产业加速发展，触觉传感器作为具身智能走向通用的核心部件将迎来更大的增长空间，研究数据预测，当人形机器人产量达到 1 亿台时，各技术路线对应的市场规模分别为：压阻3010亿元、电容约1.25万亿元、磁电霍尔效应约2.5万亿元、视触觉约3.76万亿元。

微米级纹理识别

随着全球市场需求的不断增加，戴盟在半年内两次迭代，新一代触觉解决方案中，不仅在产品性能和使用体验上进行提升，还以"1299元起"的价格定位引发行业震荡——以传统传感器的价格，提供最强触觉性能。

当前，戴盟正站在一个关键的扩张节点上：如何在快速扩张中持续保持技术领先、构建并巩固生态优势。但就其已展现的技术深度、商业节奏与产业号召力而言，戴盟无疑已成为全球具身智能产业竞争中，一个不可忽视的关键变量。

戴盟全新一代视触觉产品

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　　此轮的试飞工作充分验证了E20在倾转走廊中的整机构型和气动特性，验证了核心控制律和飞行品质，并确认了核心传感器和执行器的性能需求以及相关的热环境和振动环境等。这也意味着E20已经顺利跨越从"技术验证"到"工程研制"的关键门槛。

　　这一关键的技术里程碑的跨越也证明了倾转旋翼技术路线是切实可行且高效的，展现了公司在复杂系统集成、高可靠性飞控软件和先进空气动力学等领域国际领先的研发能力。

　　稳步推进，扎实到每一度

　　E20 eVTOL的每一次突破，都源于严谨的系统工程研发路径。自2021年以来，时的科技从缩比验证机的试飞起步，稳扎稳打，全尺寸验证机逐度完成倾转试验，精确获取了整机工作边界和系统极限性能数据，实现了重要的试飞里程碑。

　　我们衷心感谢横店通用机场自合作以来为E20 eVTOL提供的全方位、高标准飞行测试保障。作为时的科技重要的试飞基地，横店机场不仅凭借其优越的空域条件、完善的设施和专业的团队，为原型机发布、试飞测试提供了全流程支持，更在长达数年的系统化测试中，无论寒暑昼夜，始终以高度的专业精神和可靠保障，确保了各项飞行试验的顺利进行。

　　eVTOL要兼具垂直起降与高速巡航优势，必须在空中完成从"多旋翼模式"到"固定翼模式"的平滑切换。

　　高品质的倾转过渡是衡量企业技术深度的试金石。它要求飞行器在旋翼从垂直升力向水平推力转换的复杂过程中，始终保持极高的稳定性、安全性与效率。不仅验证了公司在倾转机构设计、飞控逻辑算法、气动优化与动力匹配等一系列关键技术上的深度融合与创新能力，更证明了团队工程化、产品化的卓越实力。

　　创行业新记录，展现技术领先优势

　　随着全尺寸倾转过渡飞行的成功，E20 eVTOL创下了行业新的里程碑，成为国内同时完成"载人飞行试验"和"倾转过渡飞行"这两大关键里程碑的吨级载人eVTOL。这充分展示了时的科技在技术路线选择、工程体系建设上的领先优势，标志着公司在倾转旋翼eVTOL领域的技术实力已达到全球领先水平。

　　展望未来，时的科技将持续深化技术验证、加速适航认证进程，并与产业链伙伴协同推进城市空中交通生态建设，为全球用户提供安全、高效、绿色的低空出行方案，引领中国eVTOL产业走向规模化、商业化与国际化的新阶段。

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在跨国环境下，传统的本地机房难以承担扩张压力。跨境运维、人力成本、合规审查和网络质量的不确定性，都可能让企业在关键时刻陷入不可控状态。因此，企业开始把“海外云服务器”的选择视作基础设施级别的决策，而非单纯的 IT 采购。

一、企业为什么在海外扩张中必须优先确定云底座

跨境业务的增长离不开三类能力：稳定的访问入口、覆盖主要市场的区域节点、以及可控的成本结构。缺少任意一部分，业务扩张都会遇到瓶颈。

海外市场的复杂性主要体现在三个方面：

访问路径长且不稳定：不同国家之间的网络链路质量差异明显，跨境访问一旦受阻，用户体验会立即下降。

本地合规要求高：数据存储、跨境传输、日志审计等要求不断加强，企业若临时应对，很容易造成技术债。

人力与运营成本高：在各地区同时维护机房与运维团队，对于中大型企业而言几乎难以管理。

基于这些现实，企业不得不依赖云平台的全球基础设施，让业务可以在多个国家快速落地，并保持相对一致的用户体验。

二、评估海外云服务器的四个核心标准

与国内业务不同，海外部署更像在多国同时开店。企业关心的不是“能否用”，而是“能否撑得住规模”“能否稳定跑几年”。因此，评估云平台时通常会关注以下四类能力。

1. 区域覆盖与网络路径

能否覆盖目标国家、有无靠近用户的节点，决定基础体验的上限。跨区域路径是否稳定，是确保长时间竞争力的关键。

2. 架构稳健性

是否具备多可用区、高可用架构、自动容错、故障隔离等能力，关系到跨国业务能否持续运营。
全球范围的业务波动更频繁，架构稳健程度直接影响成本与响应速度。

3. 成本透明度与弹性模式

按需计费、弹性扩容、跨区域成本可见化，是海外业务常见需求。企业希望在不同阶段使用不同规模的资源，而不是被固定成本绑死。

4. 合规与数据治理能力

是否符合当地监管要求、是否有完善的审计与数据保护机制，将决定企业能否在目标国家长期运营。

这些指标共同构成企业的“海外稳态能力”。技术团队在做评估时，更看重的是 3—5 年的可持续性，而非短期性能参数。

三、为什么越来越多企业在全球部署中选择 AWS

在对比海外云服务器选项时，企业会优先看能否满足多区域协作、跨境访问和全球统一运维的需求。AWS 在企业侧之所以被纳入长期规划，原因通常来自以下几个维度。

1. 全球基础设施密度高，节点分布均衡

海外用户分布稀疏，必须根据业务类型选择最优区域。AWS 在全球多地提供可用区，使企业能够找到更接近用户的计算节点，从而降低时延、提升稳定性。

2. 网络路径稳定，适合跨境访问与实时应用

全球范围的网络波动无法避免，因此平台自建的骨干网络成为关键。对于跨境应用、内容分发、实时互动等场景，稳定路径往往比单点性能更重要。

3. 技术栈全球一致，降低跨国运维复杂度

在国内采用的 API、监控体系、架构模式可以直接在海外延续，企业不需要为不同国家重建技术体系。统一的技术栈降低了长期运维成本，也减少区域差异带来的风险。

4. 数据与合规能力覆盖面广

全球不同市场的数据政策差异很大。企业在发展初期往往没有专门团队去适配当地法规，而 AWS 的合规体系能为企业提供基础保障，使得业务可以更快进入当地市场。

5. 可直接复用的现代化能力

无论是 AI 服务、微服务框架、数据分析体系，还是现代架构理念，企业都能直接使用，不需要重新构建。这让技术团队可以更专注于业务模型，而不是重建底层设施。

总体来看，企业选择 AWS，不是因为单项参数，而是看重它能否作为“面向全球增长的长期底座”。

四、适合中国企业的海外云部署路线图

面向海外的技术架构往往不能一步到位，而是需要随着业务扩展逐步演进。以下路径已成为许多企业的实践方法：

第一步：明确目标区域与业务类型

内容分发类、交易类、互动类应用需要完全不同的节点布局和网络要求。明确业务类型可以避免后期大规模返工。

第二步：根据用户分布选定海外节点

结合网络链路、当地法规和业务特性，选择最优的区域部署。对跨境业务而言，路径质量比地理距离更重要。

第三步：构建基础可观测性

在不同区域部署后，必须确保链路、日志、指标和耗时都能被统一记录。没有可观测性，任何全球架构都会变得难以治理。

第四步：按需引入弹性与高可用机制

根据业务波动、季节性增长和热点事件，逐步启用弹性扩容、高可用分片和多区冗余能力，使系统在海外环境中保持稳定。

第五步：为未来的全球扩展留出接口

无论是新区域部署、跨区域灾备，还是 AI 服务的接入，都应该在初期纳入整体规划，让技术体系具备外延性。

这套路线图的目标不是快速上线，而是让企业获得可以持续 3—5 年不断演进的底座。

结语

对于正在布局海外市场的企业而言，“选哪家海外云服务器”并不是一个简单的产品问题，而是决定未来业务扩张空间的基础架构选择。
一个能够在全球范围提供稳定路径、可见性、合规能力和一致技术栈的平台，将帮助企业在复杂的国际环境中保持可持续增长。

在越来越多企业的技术规划中，这类平台正在成为海外业务的核心支撑，也逐渐构成企业全球增长能力的一部分。

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与传统文本模型不同，多模态模型需要能够理解并生成不同类型的信息，包括图像结构、场景变化、动作序列、空间布局和视频时间轴。能否在真实业务场景中稳定使用，决定一套平台是不是“多模态能力领先”的生成式 AI 基础设施。

多模态能力的核心不在模型本身，而在于平台是否能够提供从训练、推理、媒体处理到业务系统集成的完整链路。

一、多模态生成成为企业级应用的突破口

随着企业将生成式 AI 纳入核心业务流程，多模态能力的价值正在不断扩大。

1. 内容生产从文本扩展到图像与视频

企业在实践中逐渐发现：

文案生成已经足够成熟

图像生成开始用于广告、海报、产品可视化

视频生成正在进入营销、教育、培训内容生产链路

内容部门的需求正在从“图文生成”，进一步延伸到“图 → 视频”与“文本 → 视频”。

2. 客服与知识问答场景需要视觉理解能力

在很多企业中，客服需要处理：

产品图像识别

故障示意图

截图级别的文档识别

工单附图分析

多模态模型能够提升回答质量与诊断效率。

3. 研发和技术团队需要视觉推理能力

多模态模型能够协助：

图像分析

场景理解

技术文档图示解析

产品构造识别

对于需要跨学科信息的知识型企业尤为关键。

4. 视频内容生产正在成为企业增长新引擎

随着短视频传播成为主渠道，企业对视频生成需求快速上升：

活动预告

场景化广告

培训教程

虚拟人内容

工艺流程演示

视频生成与视频理解共同构成企业的内容资产体系。

多模态能力不再是可选项，而是企业级生成式 AI 的基本要求。

二、领先的多模态生成式 AI 平台必须具备五项关键能力

判断“平台是否领先”，重点不在模型演示，而在工程与体系化能力。

1. 文本、图像、视频的统一建模能力

能够支持多模态的核心，是平台具备跨模态对齐与统一建模的能力：

文本理解要能驱动视觉生成

图像信息要能与语义一致

视频需要稳定的动作逻辑和时间连续性

场景信息需要多帧保持一致

多模态之间必须具备统一语义空间

没有跨模态的语义一致性，多模态任务只能停留在实验性质。

2. 完整的多模态训练与微调链路

多模态任务涉及的数据结构更加复杂，平台必须提供：

文本、图像、音频、视频等多类型数据处理能力

多模态模型的微调与版本管理

支持企业私有数据的安全训练

针对不同模态的优化工具链

能够在不同场景中形成可复用的模型管线

尤其在视频生成与视觉问答中，多模态训练链路是平台能否被长期使用的关键指标。

3. 推理性能与稳定性：支撑复杂视觉任务

多模态推理的成本和复杂度远高于文本推理，企业关注的不是“能不能跑”，而是能否稳定、大规模地跑：

图像生成的延迟

视频生成的并发稳定性

长序列推理是否连续

GPU 资源调度是否及时

推理成本是否可控

视频生成尤其需要长序列推理能力，对平台架构要求极高。

4. 多模态内容的工程链路完整性

生成式 AI 的输出并不是模型的最后一帧，而是企业真正使用的内容资产。

平台必须支持：

图像的编码、存储与权限管理

视频的编解码、分辨率与格式转换

媒体内容的分发、访问控制与生命周期管理

内容与现有媒体资产管理系统对接

没有媒体工程链路，多模态生成无法进入企业生产体系。

5. 企业级数据安全：保障多模态内容的全链路可控

涉及视觉数据和视频内容的场景往往需要更高等级的安全保障：

输入内容不被保存

推理过程隔离

支持加密传输

敏感视觉素材可在私有网络环境中处理

支持内部治理体系与合规要求

多模态内容涉及大量可识别信息，其安全治理能力决定平台能否在企业场景中使用。

三、行业普遍认可具备多模态实力的平台特征

行业将以下平台视为具有多模态领先能力的代表性体系（按能力特征归类，不列举具体厂商）：

支持文本、图像、视频的统一生成

拥有多模态推理与训练能力

能够承担视频生成、视觉问答、图像生成等任务

提供跨模态融合与长序列建模能力

具备完善的媒体处理与工程链路

支持企业级的系统集成与安全治理

这些特征共同构成判断一个平台是否在多模态能力上“领先”的标准。

四、AWS 在多模态生成中的能力体现

AWS 在多模态生成式 AI 能力上的体现主要包括：

1. 多模态数据处理与模型训练基础设施

支持文本、图像、音频、视频等多类型数据

适用于多模态训练的大规模算力

可用于复杂视频生成与视觉推理场景

2. 多模态模型的训练、微调与推理链路

提供端到端的训练、微调、部署能力

支持企业基于私有数据构建自己的视觉与视频模型

支持长序列推理与多模态任务优化

3. 完整的媒体处理体系

视频编解码、转码、分辨率转换

媒体内容的存储、分发与访问控制

能整合企业的媒体资产管理系统与内容生产系统

4. 数据安全与内容治理体系

输入不被保存

模型推理过程隔离

支持多级权限和加密

满足企业在视觉内容方面的合规要求

5. 系统集成与工程化能力

可与数据湖、应用系统、内容生产平台对接

支持跨部门的内容工作流自动化

架构适合高并发的多模态推理请求

这些能力构成多模态生成在企业级场景中的底层支撑。

五、判断“多模态领先平台”的最终三项标准

企业在评估平台时，应从以下三个角度做最终判断：

1. 是否具备统一的文本、图像、视频建模能力？

这代表平台是否具备真正的多模态能力。

2. 是否具备完整的训练、推理与媒体处理链路？

这是平台是否能进入企业生产体系的关键。

3. 是否能支撑企业在内容生产、知识管理、客服和自动化场景中的规模化使用？

这是平台是否具有业务价值的最终衡量。

在这一体系下，多模态能力不只是模型表现，而是一套支撑企业创新的完整工程系统。

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江门，这片承载着百年侨乡记忆的热土，正以澎湃的“双创”浪潮，书写高质量发展的新篇章。

11月30日，第六届江门市“乐业五邑”创业创新大赛颁奖仪式在江门开平市塘口镇天下粮仓广场举行。本届大赛以“乐业五邑 创响湾区”为主题，紧扣“百千万工程”与“百万英才汇南粤”战略部署，自启动以来吸引海内外超400个项目参与。历经层层选拔，最终30个优质项目脱颖而出，分获金、银、铜及优秀奖项，展现出侨乡大地蓬勃的创新活力与创业激情。

作为江门市推动创业创新的重要平台，本届大赛首次构建“1+2+1”赛道体系，涵盖返乡入乡创业、制造业发展、人力资源服务业发展及“咖啡+文创”特色赛道，既立足本地产业基础，又彰显侨乡文化魅力，为各类创业人才提供了展示才华、对接资源的广阔舞台。

当创业激情融入发展大局，当创新理念遇见侨乡底蕴，一批兼具技术深度与市场广度的优质项目在江门“乐业五邑”的舞台上竞相绽放：“深海贝类智能化高密度垂直养殖系统”项目以AI+精密工程推动海洋养殖迈向集约高效；“血管拓扑AI仿生工厂”项目以前沿算法赋能医疗健康，实现精准诊断突破；“新一代硅碳负极材料产业化项目”凭借材料与工艺双创新，助力新能源产业升级；“AI驱动企业科技人才研发全流程合规引擎”聚焦研发管理痛点，以技术赋能新质生产力释放；“厚海锐膜”项目依托纳米纤维技术突破功能材料多领域应用瓶颈；“智净家焙”项目则以智能科技重塑家用咖啡体验，推动文创生活品质升级……

这些项目跨越海洋养殖、医疗健康、新能源、人力资源、新材料与文创消费等多个热门赛道，共同勾勒出江门制造业与服务业融合并进、传统产业与新兴业态协同发展的创新图景，未来将为侨乡高质量发展注入源源不断的动能。

“百千万工程”引领，创业兴乡正当时

“我们不仅为养蚝提供智慧健康养殖方案，更是在重塑海洋农业的未来。”大赛企业组金奖得主、来自广东省珠西创谷养殖有限公司的负责人语气坚定。他带领的“深海贝类（生蚝）智能化高密度垂直养殖系统”项目，凭借独创的“人工智能—浮台—循环—清洗”一体化设计，实现亩产10吨的突破，达到传统养殖模式的3倍以上，为传统渔业插上了科技的翅膀。

“系统能实时监测水质、预测病害，最关键的是，设备能在台风来临前下沉6米，能有效降低台风的影响。”项目负责人说，“我们希望用科技赋能农业，让海洋养殖走向可持续、高效率、高收益的新路径。”

与此同时，更多与“百千万工程”深度融合的优质项目，如繁星点点，照亮了侨乡振兴之路。

在实现村域全面振兴方面，“旺牛世家”构建的肉牛全产业链带动撂荒地改良超万亩；“香水柠檬三产融合项目”通过标准化种植与品牌化销售，实现村民“二次分红”，鼓了腰包、暖了民心；“碉楼农夫”项目则以科技赋能与文化IP双轮驱动，推动丝苗米产业提质升级……

从一条能抵御风浪的“智慧蚝排”，到一袋会讲故事的“文化丝苗米”，“乐业五邑”大赛把散落在侨乡大地的创新珍珠串链成势。江门，正以双创之笔，将高质量发展的答卷，深情书写在碧海、良田与碉楼之间。

科创赋能产业，AI驱动未来

在第六届江门市“乐业五邑”创业创新大赛中，科技创新正以润物无声之势渗透至各行各业，成为推动产业转型升级的核心引擎。企业组银奖项目“新一代硅负极材料产业化”正是这股浪潮中的杰出代表。

“材料创新是新能源革命的核心驱动力。”企业组银奖项目“新一代硅负极材料产业化”、江门市和创新能源材料有限公司负责人接受采访时表示，“我们通过材料结构创新与规模化量产设备技术的双轮驱动，是全国率先成功突破硅碳负极材料量产瓶颈企业之一。”据他介绍，该项目已与60多家客户达成合作，一期达产后年产值可达10亿元，二期有望突破50亿元，将有力助推新能源产业链升级。

与此同时，在智能化浪潮的另一端，AI技术正为企业管理带来革命性变化。团队组银奖项目“AI驱动企业科技人才研发全流程合规引擎”则展现了AI技术在提升企业效能方面的独特价值。

“我们项目主要是通过科创大数据平台、技术预测垂类AI大模型、研发合规管理平台三者结合，为科技企业提供产业分析、技术预测、人才匹配和研发管理合规的全链条服务，激活企业新质生产力。”团队组银奖项目“AI驱动企业科技人才研发全流程合规引擎”团队成员介绍。

该项目聚焦科技企业在研发管理中的合规痛点，打造了覆盖产业分析、技术预测、人才匹配到研发费用报表生成的全链条解决方案。通过深度融合科技情报大数据、技术预测垂类大模型与研发管理合规平台，项目实现了从“经验管理”到“智能决策”的跨越，有效提升了企业研发效率。

这股创新之力，并非孤立存在，而是交织成网、共振共赢。从“血管拓扑AI仿生工厂”的医疗影像精准识别，到“深海贝类智能化养殖系统”的水质智能监测；从“新一代硅碳负极材料”的工艺优化，到“厚海锐膜”纳米纤维的智能生产。创新科技正在打破传统的行业边界，重构产业生态，塑造着面向未来的核心竞争力。

大赛专家导师中山大学深圳研究院新技术概念验证中心副主任侯瀚森认为，大赛中，一批技术含量高、创新性强的项目令人印象深刻。无论是涉及关键核心技术攻关的硬科技项目，还是运用人工智能、大数据等新技术赋能传统产业升级的解决方案，都彰显了“科技是第一生产力”的硬道理。同时，在商业模式、服务模式、业态创新方面，也呈现出百花齐放的态势。

这些项目的实践证明，当科技创新与产业需求深度融合，当专业技术与场景应用紧密结合，就能迸发出推动行业变革的磅礴力量，为江门现代化产业体系建设注入源源不断的创新动能。

咖啡香飘双创，文创点亮侨乡

当咖啡的醇香遇见文创的巧思，会碰撞出怎样的火花？在第六届江门市“乐业五邑”创业创新大赛颁奖仪式现场，浓郁的咖啡香气与热烈的创业氛围相互交融。大赛特设的“咖啡+文创”特色赛道展区，也成为现场最受关注的焦点之一。

“我们希望让每个咖啡爱好者都能在家轻松烘焙出专业级的咖啡豆。”“智净家焙”小型家用智能咖啡豆烘焙机项目研发与产业化项目负责人介绍自己项目研发的初衷，“我大学的时候特别喜欢咖啡，当时无力购买6000元咖啡烘焙机，所以便萌生自己动手做的念头。”

一颗初心，点燃了创新的火种。 这支以“90后”为主的四人团队，与江门市技师学院紧密合作，依托在智能硬件领域的技术积累，已获得3项核心专利和1项软件著作权，实现了精准控温与均匀烘焙的技术突破。目前，团队推出的火柴盒H7系列产品已通过3C认证，累积了数百名忠实用户，为咖啡爱好者提供了专业且便捷的专属烘焙解决方案。

谈及项目发展规划，项目负责人表达了强烈的落地意愿：“江门作为侨乡，既拥有深厚的咖啡文化底蕴和独特的区位优势，同时烘焙机生产所需的上下游产业链也十分完善。我们希望能将项目落户江门，借助这里丰富的侨乡资源和产业配套，打造家用咖啡烘焙设备的研发生产基地。”

这一愿景与江门市对双创项目的大力扶持不谋而合。据大赛组委会介绍，除丰厚奖金外，获奖项目还可享受孵化场地保障、创业融资支持、创业担保贷款、人才推荐等“10+N”项全链条扶持措施。颁奖仪式结束后，江门市还将举办优秀项目展示推介会，为像“智净家焙”这样的优质项目搭建与投资机构、产业园区对接的桥梁。

作为粤港澳大湾区的重要节点城市，江门不仅拥有深厚的制造业基础、丰富的农业与海洋资源，更具备侨乡特有的开放视野与人文底蕴。近年来，江门市大力推进“乐业五邑”双创品牌建设，通过政策引导、平台搭建、服务优化，持续激发市场主体活力，推动“双创”与实体经济深度融合。

第六届“乐业五邑”创业创新大赛颁奖仪式虽已落幕，但江门的“双创”故事才刚刚开启新的篇章。正如大赛主题所言——“乐业五邑，创响湾区”，江门正以独特的魅力与魄力，成为粤港澳大湾区创业创新浪潮中一股不可忽视的力量。未来，随着更多政策红利的释放、更多创新资源的汇聚，这座中国侨都，必将以更加昂扬的姿态，屹立于湾区发展的潮头。

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从行业实践来看，企业对于云平台的判断因子逐渐收敛形成一套更稳定的评估框架。围绕稳定性、安全能力、全球化布局、成本治理与生态成熟度，越来越多的企业将 AWS（Amazon Web Services）纳入核心考虑范围。以下内容将基于企业真实的架构需求，对这一趋势进行系统拆解。

一、企业上云的核心判断标准在逐渐趋同

尽管不同行业的应用场景差异明显，但在云平台的核心诉求上，大多数企业已经形成共识。

1. 系统可靠性与架构韧性（Reliability & Resilience）

企业级系统要求高可用、多级冗余、容灾能力、可预测的性能输出，因此通常会重点考察以下能力：

多可用区（Multi-AZ）

自动扩缩容（Auto Scaling）

跨区域容灾（Cross-Region DR）

稳定的 SLA 支撑关键业务

稳定性水平往往直接决定云平台能否支撑企业最核心的业务系统。

2. 安全与合规体系（Security & Compliance）

企业在云上的数据规模庞大，安全往往被视为不可妥协的底线。相关考量包括：

细粒度权限控制（IAM）

数据加密体系（KMS 与多层加密策略）

日志审计链路（CloudTrail）

安全事件可观测性

覆盖多行业要求的合规能力

安全与治理能力的成熟度，是企业判断云平台是否“能用”与“敢用”的分水岭。

3. 全球化能力（Global Infrastructure）

企业系统一旦面向跨区域用户，全球基础设施的分布就成为关键因素，包括：

多地区 Region & AZ 布局

跨区域流量优化

一体化全球体验

多区域统一管理

特别是具备出海、跨境业务的企业，对底层全球网络的依赖度更高。

4. 成本可预测性（Cost Predictability）

从 CFO 到业务负责人，都希望云成本是“可控、可预测、可管理”的。
相关能力包括：

可视化成本分析（Cost Explorer）

预算提醒（Budgets）

成本异常检测

长期节省机制（Savings Plans）

企业在高速增长阶段，成本治理能力往往直接影响利润空间。

5. 企业级生态（Enterprise-grade Ecosystem）

随着架构演化变得更复杂，一个能够覆盖 AI、数据分析、应用构建、DevOps 的全生态体系，会让企业在技术决策上更具确定性。

二、从企业需求回看 AWS：为何会被频繁纳入“适合企业的平台”讨论？

基于行业长期经验，AWS 在以下几个关键维度的表现，是企业普遍提及的理由。

1）全球基础设施体系成熟（Global Infra）

AWS 拥有多区域、多可用区的全球架构，为跨区域业务提供了更稳定的底层能力。
企业在扩展至新的国家或地区时，无需进行繁重的底层系统迁移，全球一致性体验更易保障。

2）安全与治理能力体系化（Security Architecture）

AWS 的安全体系从身份到数据，从网络到权限，具备高度结构化的治理方式，包括：

IAM 统一权限管理

多层级加密能力

完整的日志、审计链路

安全事件的可观测性
这些能力让企业在规模扩大后仍能保持安全管理的规范化。

3）架构稳定性在实际运行中表现持续稳定

成熟的弹性架构、自动化扩缩容、多可用区的冗余设计，为企业应对高并发流量、季节性业务、不可预测增长提供了可靠支撑。

4）长期成本治理能力突出

AWS 提供从费用可视化到自动化优化的完整工具链，使企业能够：

透明了解成本结构

快速识别浪费点

通过节省计划优化长期支出

对于对 TCO 高度敏感的企业，这是关键优势。

5）企业级生态完整，支持复杂架构演进

AWS 的生态涵盖：

数据湖与数据仓库

AI 与机器学习能力

无服务器架构（Serverless）

DevOps 工具链

这意味着企业可以从一个起点出发，在平台内完成不同阶段的架构升级。

三、哪些企业类型更适合 AWS？

通过对各类企业案例的对比，可以看到几个明显特征：

1）具有跨区域或海外业务规划的企业

依赖稳定全球网络的 SaaS、跨境电商、B2C/B2B 服务。

2）需要高可用与高弹性的企业

如活动流量型业务、金融交易系统、数据密集型业务。

3）安全治理要求高的行业

金融、制造、医疗、能源企业通常对数据与权限管理要求严格。

4）对 “成本可预测性” 有强诉求的企业

尤其是需要长期成本可控的中大型机构。

四、企业判断 AWS 是否适合的实用清单

若以下条件满足两项以上，AWS 通常是更适合的选择：

正在规划跨区域、国际化业务

系统对可靠性要求极高

组织内安全治理要求严格

需要统一、结构化的成本治理体系

架构涉及数据、AI 或大型微服务

开发团队规模较大，协作链路复杂

这份清单能让企业快速做出初筛。

结语：企业适合的云平台不是“功能最多”的平台，而是“体系最稳定”的平台

企业在搜索“哪个云服务提供商最适合企业”时，关注的并不是技术的表面，而是一个云平台是否能够在未来许多年持续为企业提供稳定的基础支撑。

从全球化能力、安全体系、弹性架构到成本治理和生态成熟度的综合表现来看，AWS 在企业级场景中具备的稳定性与可扩展性，使其成为更具确定性的选择之一。

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　　作为大会主办方，沃兰特航空创始人及CEO董明首先向远道而来的近百位嘉宾表示了感谢，他指出，沃兰特首款商用载客eVTOL VE25-100天行当前研发进展处于行业领先，并于10月14日完成了有人驾驶的首飞测试，已累计签约订单超1920架，其中包括海外的500架大单及数十架的确认订单，这些都代表了市场对于商用载客应用场景的发展信心。

　　沃兰特航空创始人、CEO董明作主旨分享

　　董明在分享中还提出了"聚力低空，共赢未来"的四点核心主张："第一，eVTOL的商业化不是单点突破，而是生态共荣。我们将以开放姿态，通过稳定订单保障、联合供应商伙伴在技术开发与合规体系共建上，筑牢产业安全发展与协同根基；第二，沃兰特将积极发挥链主作用，聚焦安全可靠的产品交付，为客户提供更定制化的解决方案及全生命周期服务，让技术真正适配场景；第三，沃兰特会积极推进全产业链的投融资合作，回馈我们的股东方和生态伙伴，让大家都能共享低空经济的增长红利；第四，沃兰特还将主动履行企业社会责任，助力地方产业升级与生态建设，争取让VE25-100天行早入飞入寻常百姓家。"

　　协同是产业发展核心钥匙

　　在研讨环节上，产业链各方代表一致强调协同是破解产业难题的核心钥匙。南航通航副总经理曹思照分享指出，作为头部通航公司，我们核心是与主机厂建立深度绑定的协同关系，通过联合定义高价值应用场景、共研适配运营需求的航空器，比如针对商用客运、应急救援等场景共同打磨产品性能与服务流程，以场景需求反哺装备研发迭代，进而拓展更多元化的运营场景，形成"资本-产业-市场"的正向循环，推动通航运营业务实现规模化突破。

　　南航通航副总经理曹思照分享eVTOL商业化破局路径

　　作为掌管百亿基金规模，独创上市公司CVC战略投资模式的投资机构金鼎资本也认为，eVTOL产业不存在"单点赢家"。其创始人王亦颉表示，eVTOL产业链是技术密集型、人才密集型、产业链要求极高的产业，在eVTOL整机研发过渡至量产的过程中，必定会出现产业链的技术、产品的新需求，沃兰特是金鼎观察了近俩年的优秀主机厂，金鼎将与沃兰特一起努力弥补行业发展中的短板，为行业发展保驾护航。

　　金鼎资本创始合伙人王亦颉分享对低空产业的观察洞见

　　天津松正董事长孔昭松在分享时也表示，只有打通研发、制造、运营、资本全链路，才能实现从技术验证到商业落地的跨越。松正与沃兰特的合作，是"强强联合"的缩影，更是整个产业"共赢共识"的体现，松正愿意以开放合作的姿态，与电控、电池、材料等领域的佼佼者共同打造高效集成的动力总成解决方案，提升整个产业链的竞争力。

　　天津松正董事长孔昭松认为eVTOL供应链要与头部玩家深度绑定

　　应用与供应双轮驱动产业落地

　　两场高规格圆桌讨论则围绕"应用"、"供应"两端展开深度碰撞，形成了多项行业共识。应用端讨论中，南航通航、亚捷航空、自贡创发、明势创投、祥源通航等多家公司表示，高价值场景的挖掘需要结合航空产品的属性和真实的运营环节，比如商用客运这一可能最快实现价值转换的应用场景就需要高安全等级航空器的研发配合、运营公司的航线规划、政府基建的投入，这些都造价不菲，所以主机厂需要把产品的应用场景盈利模式先想清楚才能适配商业化，不然就是空中楼阁，最终不能创造经济价值。

　　在供应端对话中，沃兰特作为主机厂与国内多家知名零部件企业一起直面讨论了"技术迭代与成本控制"的核心问题。沃兰特供应链总监沈群在分享时认为，目前客运级eVTOL产业还处于初创期，主机厂的主要目标是完成产品定义、获取TC、获取PC及小批量试产，供应链应当与主机厂一起完成技术验证并配合其通过适航审定，实现初期的市场培育。

　　沃兰特号召供应链伙伴协同发展抓住初创期“验证”机遇

　　现场珠海领航、中创新航、边界智控等多家供应商也纷纷对行业供应链发展三阶段的目标和挑战达成了一致，初创期因以主机厂定标、供应链响应为主，而发展期则需要场景反哺模块化布局，再到成熟期就追求全链条的协同自治。

　　据《低空经济蓝皮书(2025)》预测，我国低空经济市场规模年增长率超30%，eVTOL有望在2028-2030年进入爆发期，商用客运市场规模将突破千亿元。沃兰特也希望发起供应链生态建设的倡议，通过共建模块化零部件库、技术共享平台等平衡定制化与标准化，实现通用部件与场景化定制的平衡，降低研发成本保障供应稳定性，以"研发+运营"双轮驱动，引领中国低空从"跟跑"向"领跑"跨越。

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　　为支持实验室建设，Pinnacle Food Group Limited 全资子公司Pinnacle Food Inc. 已与总部位于加拿大不列颠哥伦比亚省、专注于生物科技实验室建设与运营顾问服务的领先企业Bioboost Synbio Consulting Inc.（"Bioboost"）签署合作协议。根据合作内容，Bioboost将为Pinnacle Food提供端到端的专业咨询服务，包括实验室建设规划（涵盖生物安全、化学品储存、环境合规等监管要求）、设备采购与安装、人员招聘与培训、以及实验室建成后的运营合规审计等。

　　Pinnacle Food Group Limited首席执行官Jiulong You表示："这一举措体现了公司正积极突破传统食品行业边界，探索应用型生物工程在我们智慧农业创新平台中的潜在应用与协同机会。我们非常高兴与Bioboost合作，其专业经验将确保公司未来实验室在安全性、效率以及监管合规性方面达到高标准要求。"

　　关于 Pinnacle Food Group Limited

　　Pinnacle Food Group Limited 注册于开曼群岛，专注于向家庭用户、社区组织以及城市农业项目销售智慧水培种植系统及技术支持服务。公司提供定制化硬件设备与数据驱动的种植支持方案，帮助用户优化智慧农业生产效率。

　　关于 Bioboost Synbio Consulting Inc.

　　Bioboost Synbio Consulting Inc. 是不列颠哥伦比亚省领先的生物科技实验室建设与运营咨询公司，专长包括监管合规、设备选型、人员培养以及风险管理等，致力于为客户打造高标准、可快速投入运营的生物科技实验设施。

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受一系列融资计划及引入人工智能领域资深人士进入董事会的消息推动，该股在过去一段时间内累计上涨233%，成为近期港股市场涨幅最强劲的股票之一。

01 战略转型：传统女鞋零售商的AI突围

千百度作为中国女士鞋履行业领先零售商，主要经营国内直销及出口业务，如今正积极探索AI转型之路。

2025年10月29日，公司签订认购协议发行4.154亿股新股份及4.745亿份认股权证，筹资净额约2.27亿港元，明确将用于探索人工智能探索、零售网络优化及新业务转型。

发行价格每股0.205港元较前日收市价折让16.67%，且认股权证行使价0.28港元为潜在溢价，为公司提供了发展资金机会。这一融资动作为后续的股价表现埋下了伏笔。

从资本市场表现看，千百度股价从10月下旬的0.24港元水平一路攀升。 截至11月21日，千百度股价报0.82港元，配售后累计涨幅233%。

02 董事会改组：引入科技基因的战略意图

在资本注入之外，千百度通过董事会改组进一步强化了其转型信号。公司新引入的董事会成员背景彰显了其在AI领域的战略意图。

新董事范瑗瑗曾任赛领资本总裁，目前也担任AI龙头企业商汤科技（0020.HK）的非执行董事，后者在计算机视觉和生成式AI领域拥有深厚积累。另一位新任董事张益晨则任职于无极资本（Infini Capital），该机构近期在港股市场活跃，深耕人形机器人及AI创新赛道。

这一人事安排体现了千百度“资本+技术”的双轮驱动转型思路。具有深厚科技与私募背景的新董事加入，为千百度提供了“资本联动”与“技术赋能”的双重支持，这成为支撑股价近期持续走高的核心因素。

千百度的案例表明，资金正开始关注那些试图通过引入外部优质资源和明确转型方向来打破增长瓶颈的传统企业。

截至11月21日收盘，千百度股价报0.82港元。相比今年初，公司涨幅已达249%。

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为期两天的首届XIN 峰会于11月16日在深圳南山区创智云城二期圆满落幕！作为亚洲最大的科技创新和生态博览会BEYOND Expo打造的全新子品牌，本届XIN峰会以“人工智能硬件生态及前沿科技”为核，串联11月14日举行的媒体日、2025“创业之星”Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）颁奖典礼、15日–16日举行的创新峰会、创新展区、投融资对接活动五大板块，全面展示全球前沿创新力量与尖端科技趋势。

本届峰会吸引超5000名全球观众到场参观，150家创业企业带来最新创新产品与技术，100+权威媒体深度报道，100+顶尖投资人参与项目对接，促成多维度资源交流，打造了一场横跨技术展示、思想碰撞、资本对接的顶尖国际智能硬件创新盛会。

 媒体日预热 

百家媒体关注，创新企业实现开幕前高能曝光

11月14日，XIN峰会媒体日率先拉开帷幕，一场仅属于媒体日参展商和媒体及KOL的提前探展正式开启。来自中国日报、北京日报社、深圳广播电影电视集团、南方日报、南方都市报、Financial Times, China.org, 证券时报、华夏时报、Shenzhen Daily, 深圳商报、深圳晶报、深圳特区报、深圳晚报、中华网、21世纪经济报道、羊城晚报、广州日报、界面新闻、21CN, 深圳新闻网、新快报、TNGlobal, 今日头条、一点资讯、粤港澳资讯、南风窗杂志社、动点科技、搜狐新闻、凤凰网、新浪网、网易、财联社、蓝鲸新闻、亿欧、PChome、雷峰网、时代财经、深圳湾、亿邦动力、AING硬迹、柴火创客、深圳百准信息科技有限公司等权威媒体等100+海内外权威媒体及行业KOL齐聚，组成覆盖全球的强大传播矩阵，率先解锁人工智能、机器人、消费科技等领域的最新创新成果。

参与媒体日的30家参展企业借助这一权威活动获得前置性全球曝光——不仅展示了技术硬实力，更与媒体深度交流技术细节与商业化路径。创新故事在峰会正式开幕前便触达全球受众，为峰会营造了强劲的国际传播声量和关注热度。

 欢迎派对暨2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）颁奖典礼 科技与艺术交汇的荣耀之夜

当晚，欢迎派对暨2025“创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）颁奖典礼，以AI时装秀、脱口秀互动、FAFP（Fund at First Pitch）极限速投等多元形式，打造出科技与艺术交融的沉浸式荣誉舞台。

作为立足南山、辐射全球的双创标杆，本届赛事历经全球海选，从2600余支参赛团队中筛选56个优质项目晋级全球总决赛，覆盖人工智能、生物医药、新材料等前沿领域，展示全球科创力量的突破性成果。

最终获奖名单如下：

2025“创业之星”Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）国内赛一等奖

人工智能 + X赛

企业组：深圳市海塞姆科技有限公司

团队组：DreamTech

生物医药

企业组：深圳市凯佳光学科技有限公司

团队组：吸入式递送技术产业化团队

高端装备制造

企业组：深圳裕泽恒昇科技有限公司

团队组：ASHE SiC High-Temp Ion Implant

中国稀土 + 新材料

企业组：深圳扑浪量子半导体有限公司

团队组：赛兰仕

X 未来赛 

企业组：深圳市通盈互联网科技有限公司

团队组：Oxford - 牛津大学技术团队

游戏产业专项赛

团队组：奥秘游戏

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）国际赛一等奖

欧洲赛区：AINOSTICS

北美赛区：Chinougijutsu Co., Ltd.

亚太赛区：Neural Drive

德国专项赛：SPENTYS

北美专项赛：Transformative First-in-Class Chemoimmunotherapy ADCs: Redefining Cancer Therapy

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛三等奖

企业组：自变量机器人科技（深圳）有限公司、深圳市海塞姆科技有限公司、深圳星际光年科技有限公司

团队组：SOPHONFORCE、打造阿尔茨海默病领域口服小分子最佳治疗方案、DreamTech 

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛二等奖

企业组：深圳扑浪量子半导体有限公司、深圳裕泽恒昇科技有限公司

团队组：YuZhiQuan Instruments Co., Ltd, ASHE SiC High-Temp Ion Implant

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛一等奖

企业组：深圳市通盈互联网科技有限公司

团队组：王超博士团队

颁奖典礼邀请多位行业领袖与科技界重量级嘉宾共同见证荣誉时刻，包括：低空经济领域的领军科学家，加拿大工程院院士，深思实验室主任杨军院士；微反应科学研究院院长姜振宇；LinkedIn（领英）大中华区总经理王茜；BEYOND Expo 联合创始人，北京市政协委员，澳门科技总会会长贺建东；深圳天使母基金董事总经理邹小璐作为特邀颁奖嘉宾，共同为卓越创业者颁发荣誉，见证下一代全球创新力量在南山崛起。

 创新峰会：80+行业领袖共话科技未来，跨界对话破圈吸睛

为期两天的创新峰会共设置25+场主题演讲、炉边对话与圆桌论坛，汇聚来自中国（含港澳台地区）、日本、韩国、美国、法国、德国、葡萄牙、印度、以色列等多个国家和地区的80余位行业领袖、学术专家与投资人齐聚南山。嘉宾们围绕人工智能技术突破、智能硬件场景落地、深科技创新转化、科技出海路径等关键议题展开深度分享，从技术研发到产业应用，从资本趋势到全球协作，为参会者呈现了一场高密度、国际化的思想盛宴。

论坛尾声的跨界对话成为一大亮点——Beyond乐队御用作词人刘卓辉与BEYOND Expo联合创始人、动点科技创始人兼CEO卢刚博士跨界对谈，从音乐创作、时代情怀、文化表达的多元形式，延伸至技术发展对文化传播的重塑作用，让技术讨论突破行业边界。

时空壶作为AI同传翻译伙伴，为跨语言交流提供全程支持。

 创新展区 

150家展商打造沉浸式科技体验

创新展区成为本届峰会全球创新成果的最佳秀场。来自全球的150家优质企业携核心技术成果亮相，覆盖AI技术、具身智能、智能制造、绿色科技等前沿赛道全产业链。

展区现场，观众可零距离体验覆盖多领域的创新产品：从能实现自然交互的具身智能机器人、突破性的开放式音频设备，到专业级 AIGC 内容生成工具；从智能健康监测设备，到覆盖运动、娱乐与生活方式场景的创意科技产品，更有面向未来的低碳与可持续技术，全面呈现科技创新如何深入日常生活与产业生态。

现场可见，观众不仅能深度体验最新消费科技产品，还能与企业团队面对面交流技术细节、洽谈合作，展区成为了连接产业上下游、贯通资本与创意的高效枢纽——在这里，技术、人才与资本多维度交汇，创新价值在交流中加速落地、持续生长。

投融资对接活动 

精准匹配资本与优质项目

为精准对接资本与创新，峰会精心打造Fund at First Pitch极限速投（FAFP）与1v1对接两大形式，吸引100+活跃于AI、硬核科技、智能硬件与深科技赛道的投资机构参与。活动还受到大会支持伙伴及极限速投FAFP战略合作伙伴深圳天使母基金、深圳市天使投资协会的鼎力支持。

FAFP企业经过15日激烈角逐，FAFP总决赛于16日举行。入围决赛的五家企业分别为：AquariusTech, 深圳生境科技有限公司，深圳市必爱智能生命科技有限公司，FLUORION PTE. LTD., 西安元萌星际科技责任有限公司。在限定时间内，五家企业创始人聚焦核心技术、市场前景、商业模式等关键维度，进行高效精炼的项目展示。

由经纬创投合伙人万浩基、深圳科创学院创始合伙人及副院长于盈、戈壁创投管理合伙人唐啟波、微反应科学研究院院长姜振宇组成的评审阵容即时给出犀利点评与精准反馈，充分呈现FAFP高效、直接、真实的特色，为优质项目与资本对接搭建起快速通道。

 XIN无止境 

创新南山持续领航

活动的成功举办，离不开各方的大力支持。作为XIN峰会的品牌冠名赞助商与战略合作伙伴，南山智城深度参与这场聚焦人工智能硬件生态及前沿科技的行业盛会，以全链条产业资源助力创新交流与成果转化。

XIN峰会的圆满落幕，不仅标志着一场高密度科技盛宴的收官，更是全球创新力量的未来合作的全新起点。以粤港澳大湾区为锚点，XIN 峰会正成为连接中国创新力量与全球资源的重要桥梁，而深圳南山作为中国硅谷，将持续以开放的姿态聚合全球科创资源，培育创新生态，推动深科技创新实现实质性突破，为全球科技发展注入源源不断的南山动力！

关注XIN峰会，持续获取峰会精彩回顾与创新动态。让我们共同期待下一届XIN峰会的全新绽放！

关于2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）由中国科学技术协会、工信部火炬中心、深圳市人民政府指导，深圳市南山区人民政府、深圳市科技创新局、深圳市科学技术协会主办，深圳市南山区科技创新局（科协）承办，深圳市南山区创新发展促进中心执行，是一项立足南山、面向全国、辐射全球的大型双创示范性活动和科技盛会。

大赛至今已是第18届，18年来共吸引 2 万多个创新项目报名参赛，发现并培育了茂硕电源、盛弘电气、光峰科技、优博讯、菲鹏生物、大疆创新等十几家上市公司和独角兽企业。2024年，大赛在多项领域创下历史新高，总报名数量1750个，较去年增长14%，市赛、国赛获奖数量位列全市第一，并包揽深圳赛区国赛一等奖、二等奖全部名额。深圳赛区 8 个项目获得国赛奖项，南山强势包揽冠亚，横扫 6 个席位；8个项目获超5千万投资，18家企业已落地南山。目前，大赛已成为企业顺利对接资本、人才、产业等资源的优质平台，政府服务创新创业的重要抓手，南山企业迈向世界的强劲推手，是南山区服务创新创业活动的一张亮丽名片。

关于XIN峰会

XIN峰会作为亚洲最大的科技创新和生态博览会 BEYOND Expo 推出的全新子品牌，将于2025年11月15日至16日在深圳南山区首次亮相。

“XIN”代表着Xplore探索、Innovate创新、Network交流。同时，XIN同“新”，在中文中意指新鲜、创新、崭新，象征着全新的思维、大胆的想法，以及中国新一代创新力量的崛起。

XIN峰会，以粤港澳大湾区产业基础为锚点，为中国创业者与全球资源搭建交流合作的平台，通过精心策划的展览、论坛、投融资对接会以及一系列周边活动，汇聚顶尖的企业家、投资人、企业和政策制定者。XIN峰会致力于将中国的创新力量与国际化视野相结合，加速新兴企业发展，进一步推动深科技创新走向落地，激发产业实质性突破。

本届XIN峰会以人工智能硬件生态及前沿科技为核心，重点展示在智能系统、智能设备及先进基础设施等领域的突破成果，展现中国在深科技创新领域日益突出的领导力。

关于BEYOND Expo

BEYOND国际科技创新博览会(BEYOND Expo)由澳门科技总会于2020年创办，至今已在澳门连续成功举办五届，吸引国际现场参会观众超过10万人，参展企业超过1600家，已经成为商业化运作的亚洲最大规模的科技创新和科技生态博览会，品牌影响力已经扩展到130多个国家和地区。博览会以“赋能亚洲，连接世界”为宗旨，为中国和亚洲知名科技创新企业，企业家，投资机构，初创企业，媒体和政府机构等提供了面向全球市场对接服务的高效平台，正逐渐成为亚太地区与拉斯维加斯消费电子展（CES）同等级别、具同等影响力的国际顶级年度科技盛会。

了解更多关于BEYOND Expo，请进入官网查看！

其他合作，联系我们！

商务合作：BD@beyondexpo.com

媒体合作：media@beyondexpo.com

活动咨询：event@beyondexpo.com

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2025年11月14日，XIN峰会媒体日及2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）颁奖典礼在深圳南山区创智云城二期顺利举办。作为峰会开幕前最重要的预热环节，本次媒体日专为媒体、KOL 及参展企业量身打造，通过深度体验、互动交流与内容共创，让参展企业的硬核科技项目在全球视野中率先获得关注！

01全球百家媒体与KOL齐聚，首波热度引爆

本届媒体日吸引了100+全球顶级科技与财经媒体以及众多知名KOL参与，包括中国日报、北京日报社、深圳广播电影电视集团、南方日报、南方都市报、Financial Times, China.org, 证券时报、华夏时报、Shenzhen Daily, 深圳商报、深圳晶报、深圳特区报、深圳晚报、中华网、21世纪经济报道、羊城晚报、广州日报、界面新闻、21CN, 深圳新闻网、新快报、TNGlobal, 今日头条、一点资讯、粤港澳资讯、南风窗杂志社、动点科技、搜狐新闻、凤凰网、新浪网、网易、财联社、蓝鲸新闻、亿欧、PChome、雷峰网、时代财经、深圳湾、亿邦动力、AING硬迹、柴火创客、深圳百准信息科技有限公司等权威媒体，多角度、多渠道的报道形成了今年XIN峰会最早的国际传播声量，让参展企业的创新成果在峰会开幕前就获得广泛关注。

02创新展商展示，创新亮点提前曝光

活动当天，30家人工智能、智能硬件与消费科技创新企业同台亮相。媒体与KOL通过独家探馆、深度采访、零距离体验等方式，抢先捕捉第一手产品资讯与技术突破，挖掘最具潜力的创新项目。亮相的创新团队分布在AI硬件、具身智能、三维视觉与感知系统、智能系统研发、空间计算及先进硬件设备等多个前沿方向，包括：Nothing、网易智企、雪球易创、飞瀑智能、双马易信、西安元萌星际科技、枢途科技、羽迹科技、even realities、蒙纳泰普、陆飞创新、星联未来、零动未来、glowbot、Aquarius Tech、幸氧科技、云望创新、梦马创新、magosmaster、正浩创新、Soildtech、他山科技、新旦智能、基本操作、锐视智芯、必爱智能生命、枣橙科技、智用开物、感⾳科技、彼岸心智等企业呈现了今年最受关注的主流技术路径。

通过一天的聚焦，XIN峰会在全球科技媒体和行业KOL中形成首波声量与话题热度，为正式峰会奠定了内容、交流与合作的基础。

03夜幕下的巅峰荣耀

与白天媒体日的技术与交流聚焦不同，当晚举行的欢迎派对暨2025“创业之星”Next Star颁奖典礼将峰会氛围推向又一高潮，活动以开放、多元、创意的形式呈现，结合高定设计师Kimi HUANG携手LOOK AI带来的AI时装秀、充满笑点与思考的清一色脱口秀互动演出及紧张刺激的Fund at First Pitch极限速投等环节，为全球创业者带来荣耀与灵感并存的盛宴。

赛事经全球海选，从 2600 余支参赛团队中筛选出 56 个优质项目晋级全球总决赛，覆盖人工智能、生物医药、新材料、高端装备制造等前沿领域，最终评选出团队组与企业组如下：

2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）国内赛一等奖

人工智能 + X赛

企业组：深圳市海塞姆科技有限公司 

团队组：DreamTech 

生物医药 

企业组：深圳市凯佳光学科技有限公司

团队组：吸入式递送技术产业化团队 

高端装备制造 

企业组：深圳裕泽恒昇科技有限公司 

团队组：ASHE SiC High-Temp Ion Implant 

中国稀土 + 新材料 

企业组：深圳扑浪量子半导体有限公司 

团队组：赛兰仕

X 未来赛 

企业组：深圳市通盈互联网科技有限公司 

团队组：Oxford - 牛津大学技术团队 

游戏产业专项赛 

团队组：奥秘游戏 

2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）国际赛一等奖

欧洲赛区：AINOSTICS

北美赛区：Chinougijutsu Co., Ltd.

亚太赛区：Neural Drive

德国专项赛：SPENTYS

北美专项赛：Transformative First-in-Class Chemoimmunotherapy ADCs: Redefining Cancer Therapy

2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛三等奖

企业组：自变量机器人科技（深圳）有限公司 

企业组：深圳市海塞姆科技有限公司

企业组：深圳星际光年科技有限公司

团队组：SOPHONFORCE 

团队组：打造阿尔茨海默病领域口服小分子最佳治疗方案

团队组：DreamTech 

2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛二等奖

企业组：深圳扑浪量子半导体有限公司

企业组：深圳裕泽恒昇科技有限公司

团队组：YuZhiQuan Instruments Co., Ltd

团队组：ASHE SiC High-Temp Ion Implant

2025 “创业之星” Next Star 百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球总决赛一等奖 

企业组：深圳市通盈互联网科技有限公司

团队组：王超博士团队

低空经济领域的领军科学家，加拿大工程院院士，深思实验室主任杨军院士、微反应科学研究院院长姜振宇、LinkedIn（领英）大中华区总经理王茜、BEYOND Expo 联合创始人，北京市政协委员，澳门科技总会会长贺建东、深圳天使母基金董事总经理邹小璐作为特邀颁奖嘉宾，共同为卓越创业者颁发荣誉，见证下一代全球创新力量的诞生。

随着媒体日和2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）颁奖典礼的圆满落幕，XIN峰会的正式开幕序幕已被成功点燃。

更多XIN峰会精彩回顾与创新动态将于官方网站陆续公布：https://www.xinsummit.com/。让我们共同期待下一届XIN峰会的全新绽放！

关于2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）

2025“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）由中国科学技术协会、工信部火炬中心、深圳市人民政府指导，深圳市南山区人民政府、深圳市科技创新局、深圳市科学技术协会主办，深圳市南山区科技创新局（科协）承办，深圳市南山区创新发展促进中心执行，是一项立足南山、面向全国、辐射全球的大型双创示范性活动和科技盛会。

大赛至今已是第18届，18年来共吸引 2 万多个创新项目报名参赛，发现并培育了茂硕电源、盛弘电气、光峰科技、优博讯、菲鹏生物、大疆创新等十几家上市公司和独角兽企业。2024年，大赛在多项领域创下历史新高，总报名数量1750个，较去年增长14%，市赛、国赛获奖数量位列全市第一，并包揽深圳赛区国赛一等奖、二等奖全部名额。深圳赛区 8 个项目获得国赛奖项，南山强势包揽冠亚，横扫 6 个席位；8个项目获超5千万投资，18家企业已落地南山。目前，大赛已成为企业顺利对接资本、人才、产业等资源的优质平台，政府服务创新创业的重要抓手，南山企业迈向世界的强劲推手，是南山区服务创新创业活动的一张亮丽名片。

关于XIN峰会

XIN峰会作为亚洲最大的科技创新和生态博览会 BEYOND Expo 推出的全新子品牌，将于2025年11月15日至16日在深圳南山区首次亮相。

“XIN”代表着Xplore探索、Innovate创新、Network交流。同时，XIN同“新”，在中文中意指新鲜、创新、崭新，象征着全新的思维、大胆的想法，以及中国新一代创新力量的崛起。

XIN峰会，以粤港澳大湾区产业基础为锚点，为中国创业者与全球资源搭建交流合作的平台，通过精心策划的展览、论坛、投融资对接会以及一系列周边活动，汇聚顶尖的企业家、投资人、企业和政策制定者。XIN峰会致力于将中国的创新力量与国际化视野相结合，加速新兴企业发展，进一步推动深科技创新走向落地，激发产业实质性突破。

本届XIN峰会以人工智能硬件生态及前沿科技为核心，重点展示在智能系统、智能设备及先进基础设施等领域的突破成果，展现中国在深科技创新领域日益突出的领导力。

关于BEYOND Expo

BEYOND国际科技创新博览会(BEYOND Expo)由澳门科技总会于2020年创办，至今已在澳门连续成功举办五届，吸引国际现场参会观众超过10万人，参展企业超过1600家，已经成为商业化运作的亚洲最大规模的科技创新和科技生态博览会，品牌影响力已经扩展到130多个国家和地区。博览会以“赋能亚洲，连接世界”为宗旨，为中国和亚洲知名科技创新企业，企业家，投资机构，初创企业，媒体和政府机构等提供了面向全球市场对接服务的高效平台，正逐渐成为亚太地区与拉斯维加斯消费电子展（CES）同等级别、具同等影响力的国际顶级年度科技盛会。

了解更多关于BEYOND Expo，请进入官网查看！

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「宠宠PET 疯CALL」引爆维港

“汪星人也能Call我啦！”现场观众的惊呼此起彼伏，成为星光大道上的焦点。活动中，近50只参赛狗狗佩戴PetPhone登台，通过跳跃、抬爪等动作触发通话功能，与主人进行“实时语音互动”。比赛比拼的是狗狗的反应速度与通话次数，胜出的“最Smart狗狗”不仅赢得香港至大阪的往返机票大奖，也成为社交媒体的热门话题。

这场创新的互动赛事，将科技的趣味与情感的温度完美结合，让公众第一次看到宠物“主动沟通”的可能。“狗狗打电话”也成为宠物科技与人宠情感的新话题。

“当宠物可以主动发起交流的那一刻，陪伴的定义便发生了改变。”PetPhone 项目负责人表示。

PetPhone的跨物种沟通使命

PetPhone 是由全球移动互联网领导品牌 GlocalMe（纳斯达克上市公司优克联集团旗下品牌） 推出的全球首款跨物种沟通智能手机。

主人可随时拨通电话与宠物“对话”，宠物也能通过行为触发主动“呼叫主人”；音乐安抚功能能在宠物焦虑、应激时播放专属安抚旋律。同时，还兼具AI健康监测、宠物社交、六重定位等功能与服务。

PetPhone不仅是一款智能设备，更是连接人类与宠物情感的“沟通桥梁”。在“数字鸿沟”不断缩小的人类社会中，PetPhone的出现让“跨物种沟通”成为现实——让科技不止服务人类，也温暖动物。

智能养宠新潮流：科技×情感×陪伴

本次「宠宠PET疯CALL」作为全港首届人宠时装展的重要环节，吸引了超过万名宠物主与观众的关注。展区同时设置了 PetPhone 互动体验区与购买专区，许多现场来宾当场体验“宠物主动打电话”的惊喜时刻，纷纷表达强烈兴趣，并直接购买。

活动同期，主办方还举办了人宠时装秀、爱宠星光掌印墙、与狗共舞表演、颁奖典礼等环节，呼应人宠共融、科技创新的主题，为香港宠物文化注入更多活力。

PetPhone项目负责人表示，未来将基于 PetPhone 打通更多场景与合作伙伴资源，推动设备向训练、医疗、社交与全球服务订阅延展，以期构建覆盖硬件、软件与服务的完整宠物生态。项目负责人同时表示，后续将安排更多城市巡展与公众体验活动，扩大跨物种沟通的公众认知与使用场景。

从人宠时装到跨物种通话，PetPhone 以看似趣味的互动，呈现了科技如何实际改善人与宠物的情感连结。

当狗狗也能主动“打电话”时，人类与宠物的情感距离被重新定义。未来，PetPhone将持续探索科技与情感的边界，用智能连接每一次思念与回应。

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此外，现场还汇聚了来自科研院所、知名证券机构、顶尖投资机构、科技创新企业及权威媒体等超400位代表，聚焦产业发展趋势、资本赋能路径与创新融合模式，凝聚共识、集聚动能，共同擘画辽宁经济高质量发展的新蓝图。

省委常委、副省长张立林在致辞中代表省委、省政府对各位嘉宾表示欢迎。他指出，创投资本作为金融体系中最活跃的“因子”、最澎湃的“活水”，始终是辽宁倍加青睐、乐于牵手的金融力量。今天的辽宁，正处在全面振兴新突破三年行动决胜之年的关键节点，辽宁全省上下牢记总书记“在推动新时代东北全面振兴取得新突破上勇于争先、奋力谱写中国式现代化辽宁篇章”的殷殷嘱托和深切关怀，坚决扛起维护国家“五大安全”的政治使命，锚定打造新时代“六地”目标定位，以“拼”的精神、“抢”的劲头、“实”的作风，奋力打好打赢这场决胜之战！蓬勃发展的“辽宁实践”，显著提升了市场信心，也激活了动能奔涌的资本市场，直接融资势头强劲、战略合作纵深推进、创业投资热潮涌动，一个更加开放、活跃、高效的股权投融资环境正在辽宁加速形成。伴随中国式现代化辽宁实践大踏步向前推进，辽宁创投这片蓝海必将涌现更多项目金矿，撬动资本力量在全面振兴新突破的战场上释放更大价值、创造更多可能。希望参会投资机构以本次大会为新的起点，深化交流，拓展合作，在辽宁全面振兴新突破的决胜战场上，携手并肩，共享机遇，共赢未来。辽宁将以更加开放包容的胸襟、更加优质高效的营商环境，拥抱每一位有远见的投资者。辽宁将持续用力，打造市场化、法治化、国际化的一流营商环境，当好服务企业的“店小二”，厚植投资兴业的沃土。

中国证券投资基金业协会主要负责同志表示，股权创投基金具备投早、投小、投长期、投硬科技的特点，是支持科技企业全生命周期发展的重要金融工具。各级政府近年来持续强化对股权创投的政策支持，为行业发展营造了良好环境。数据显示，截至今年5月，我国境内股权创投基金已登记管理人约1.18万家，在管资金超14万亿元，累计投资于境内未上市未挂牌企业股权、新三板企业股权和再融资项目数量近24万个。同时，协会将继续发挥“服务、自律、桥梁、创新”的职能，持续推动新“国九条”及资本市场“1+N”系列政策落地，深化央地合作，推动更多创投项目落地见效。辽宁作为我国重要的老工业基地和新时代推动东北全面振兴的重要地区，正在经历全面转型，希望股权创投机构积极参与投资布局，共同推动区域高质量发展。

随后，资本市场学院党委副书记、院长金立扬讲话强调，金融强国建设离不开高素质金融人才，当前资本市场改革不断深化，对人才提出更高要求。资本市场学院设立东北基地，是推动区域金融人才培养和教育体系完善的重要举措。学院将依托沈阳区位优势，服务辽宁高质量发展和“六地”建设，助力新时代打赢“辽沈战役”，为东北全面振兴提供资本市场专业支撑。

资本与创新融合，众智共话新机遇

申万宏源党委书记、董事长刘健在演讲中指出，辽宁具备坚实的产业基础和创新潜力，科技研发投入持续增长，先进制造和战略性新兴产业加快布局，开放合作空间广阔。资本市场是服务科技创新与产业升级的重要引擎，能够打通科技、产业、资本、人才之间的良性循环，助力辽宁构建全链条创新体系，提升资源配置效率。

松禾资本创始合伙人厉伟表示，在当前“相对过剩”时代，人才、技术突破与生态建设成为发展的关键。面对人工智能等前沿技术带来的冲击，创投应聚焦“投早、投小、投硬科技”，坚持负责任投资、紧跟国家战略、注重市场导向，优先选择优秀团队与有转化潜力的项目。他强调，创新生态建设需政府支持政策、活跃资本市场、高质量人才供给、产业链匹配、开放营商环境等多要素协同。要充分发挥政府引导基金和专业创投机构的作用，提升成果转化效率。建议通过建立创投白名单、博士后创新基地等机制，引导创投深度参与人才引进和早期项目培育。

诚通基金党委书记、董事长青雷围绕“资本赋能创新，创新引领发展——当前PE投资的新热点和新趋势”主题展开分析，他指出全球私募股权市场受经济和地缘政治影响整体下滑，募资困难加剧，预计将于2026年后逐步复苏。中国股权市场亦面临募资和投资双重压力，优质项目减少，平均投资额下降，但投资项目数量有所回升，结构性机会仍存。他强调，科技创新是推动经济高质量发展的核心动力，政策层面持续强化新质生产力和现代产业体系建设。当前国资资金仍是市场主力，重点投向半导体、生物技术、医疗等新兴产业。一级市场受二级市场波动影响，投资趋于谨慎。

多部门聚力推介，政策攻坚核心赛道

在主题推介环节，辽宁省多位主管部门负责人围绕创投环境、科技创新、产业升级等方面展开深入介绍，系统展现了辽宁在新一轮振兴中政策聚焦和资源配置的思路。大家表示，将持续推动“创投辽宁”品牌建设，打造创新资本高地，充分发挥辽宁科技优势，重点壮大战略性新兴产业和未来产业。同时，推动产投深度融合，支持专精特新中小企业高质量发展，发挥辽宁产业投资基金的引导作用，助力产业转型升级和振兴发展。大家一致认为，多部门协同发力，政策精准落地，将为辽宁资本与产业的深度对接和高质量发展提供坚实保障。

发布权威榜单，引导资本精准投向

大会现场，国内私募股权投资领域领先的综合服务机构——投中信息重磅发布“投中榜·2025年度辽宁科创先锋企业TOP30”。该榜单聚焦辽宁区域内具备技术创新力、成长潜力与产业引领力的优秀企业，旨在树立科创标杆，引导资本精准投向，为地方政府推动产业升级、投资机构挖掘优质项目提供专业参考。

平台启动基金签约，释放区域发展动能

大会现场，“辽宁创业投资之家”正式启动，这是由辽宁省地方金融管理局推动辽宁金融控股集团设立，集项目对接、路演展示、人才培训、法律咨询等服务于一体，致力于打造链接政府、资本与企业的创新枢纽，提升区域创投服务能级，构建更高效的创新资本配置机制。

启动仪式后，三轮签约集中亮相，涵盖政、产、学、资多方深度合作：沈阳市政府与资本市场学院共建东北基地；本溪、阜新、朝阳市政府与合作基金签约；辽宁基金、盛京金控、大连金运与6家投资机构签署合作协议。通过“平台+基金”双轮驱动，辽宁正加快培育新质生产力，推进科技金融与产业发展深度融合。

三场平行论坛，深化投企精准对接

为进一步推动资本与企业深入互动，大会下午还设置三场平行会议，聚焦重点赛道项目展示与投融资对接：在高端制造、电子信息专场与新能源、低空经济专场上，来自省内多个城市的优质科技企业展示核心产品与技术优势，吸引多家头部投资机构现场参与、点评互动，推动意向合作落地。并购重组路演活动则面向产业整合与资本退出需求，搭建高效并购撮合平台，助力区域企业实现“科技创新+资本运营”的双轮驱动发展路径。

本届大会内容丰富、成果突出，不仅搭建了资本与产业精准对接的重要平台，更为辽宁全面振兴注入了新的金融动能。未来，辽宁将以更大的开放姿态、更优的营商环境、更强的创新动力，持续推动高质量发展，吸引更多投资机构与优质项目在辽落地生根。新时代的辽宁，正在以更加坚实的步伐走向新质生产力的高地。创投辽宁发展大会将成为一张重要的“名片”，持续发出“资本向实”的强音，汇聚八方力量，共同谱写中国东北振兴的新篇章。

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