每(mei)(mei)經記者｜葉曉丹    每(mei)(mei)經編輯｜董興生    

十年(nian)前，互聯網發展方興未艾(ai)。彼時，清華大學智能產(chan)業研究院(yuan)院(yuan)長、中(zhong)國工程院(yuan)外(wai)籍院(yuan)士張亞(ya)勤預判“AI+”是下一個(ge)大趨勢。轉(zhuan)瞬十年(nian)，AI浪潮席卷(juan)而來。

今(jin)年(nian)3月，張亞勤(qin)在新(xin)書(shu)《智能涌(yong)現》中分(fen)析，AI正(zheng)處在“由量變(bian)到(dao)質變(bian)”的(de)關鍵時刻，智能正(zheng)在從(cong)“被動學習”走向(xiang)“主動生成”。他認(ren)為，未來十年(nian)，將是人類與智能共同成長的(de)協作時代。

智能涌現，不(bu)僅局限于(yu)前沿(yan)技術研究，而是正(zheng)從科技探索走向各行各業(ye)。眼下(xia)，除(chu)了模型生(sheng)態，AI Agent（智能體）應用(yong)也(ye)層出不(bu)窮，AI在產(chan)業(ye)中的實踐和應用(yong)，成為新生(sheng)產(chan)力革命(ming)的新動能。

然而(er)，技術進步的同時(shi)，AI安全(quan)(quan)和(he)治理的緊迫性接(jie)踵而(er)至。圍繞當前中美AI技術路徑、AI產業落地趨勢、AI安全(quan)(quan)與治理等問題，張(zhang)亞(ya)勤在2025年(nian)世界互聯網大會烏鎮峰會期間，接(jie)受了(le)《每(mei)日經濟新聞》記者（以下簡稱“NBD”）的專訪。

智能涌現，AI+產業是未來發展趨勢

NBD：你的新書(shu)《智能涌現》提到(dao)，AI當前正(zheng)處于從量變(bian)(bian)到(dao)質變(bian)(bian)的關(guan)鍵節點，這(zhe)一(yi)“涌現”是否(fou)有可量化(hua)的判斷標準？

張(zhang)亞勤：這一輪人(ren)工智能的(de)顯(xian)著(zhu)特點是所謂(wei)的(de)規模定(ding)律。比如越多(duo)的(de)數據(ju)、越高(gao)的(de)算(suan)力(li)，加上(shang)新(xin)的(de)算(suan)法，智能就越來(lai)越高(gao)，高(gao)到一定(ding)程度突破某一個(ge)界限，那就伴隨著(zhu)涌現(xian)效應。

涌現(xian)(xian)效(xiao)(xiao)應很重要(yao)的(de)(de)一個特點(dian)在于(yu)，人工智能(neng)(neng)不僅(jin)僅(jin)是有(you)模式識(shi)別(bie)、感(gan)知(zhi)的(de)(de)能(neng)(neng)力(li)，它現(xian)(xian)在還有(you)了認知(zhi)的(de)(de)能(neng)(neng)力(li)，有(you)了生成的(de)(de)能(neng)(neng)力(li)，有(you)了創(chuang)造力(li)，這是十分重要(yao)的(de)(de)特點(dian)。另外，涌現(xian)(xian)效(xiao)(xiao)應的(de)(de)維(wei)度(du)，不僅(jin)僅(jin)是技術的(de)(de)涌現(xian)(xian)，它其實（已(yi)經）涌現(xian)(xian)到各個產業里(li)去(qu)。

NBD：當(dang)下AI正(zheng)滲透和應用到各(ge)行各(ge)業中，推(tui)(tui)動生產(chan)力(li)發展，在你看來(lai)，AI是不是正(zheng)在推(tui)(tui)動新一輪(lun)生產(chan)力(li)革命(ming)？

張亞(ya)勤(qin)：是的。人工智能技(ji)術的科(ke)研早在上世紀六七十年(nian)(nian)代就(jiu)開始了，進入(ru)產業，也只是過去(qu)十年(nian)(nian)，特別是過去(qu)五年(nian)(nian)逐步開始的。在這個階段(duan)中，人工智能作為通用的生產力(li)工具。ChatGPT等技(ji)術的創新，帶(dai)動了大模型(xing)技(ji)術和(he)應用的發展。

NBD：AI正在加速向產業(ye)滲透，我們(men)注意到在過(guo)去(qu)一年時間，Token的(de)消耗量正在快速增長，在你看來，哪些行業(ye)對AI大(da)模型、智能體(ti)的(de)需求(qiu)量更高？

張亞勤：首先是機器人，這個產業完全是由新一輪的(de)人工智能帶來(lai)的(de)。

第(di)二，在垂(chui)直的(de)傳統(tong)行業，譬如教育、醫(yi)療，這些也會受益于(yu)AI技術，被大幅(fu)度改變(bian)。AI技術可以加快(kuai)新(xin)藥(yao)研發的(de)速度，改變(bian)新(xin)藥(yao)從(cong)研發臨床測試到最后(hou)制藥(yao)的(de)整個范式。

另外，AI加速發展，推動(dong)了AI基(ji)礎設(she)(she)施(shi)(shi)建(jian)設(she)(she)。芯片、數據(ju)中心、云計(ji)算等，科技巨頭(tou)們都(dou)在加快AI基(ji)礎設(she)(she)施(shi)(shi)建(jian)設(she)(she)。當然，美國目前在AI基(ji)礎設(she)(she)施(shi)(shi)建(jian)設(she)(she)的(de)(de)速度(du)過快，可能會(hui)存在一些泡沫，但整體而言，AI的(de)(de)潛力很大。

信息智能與物理智能融合，是未來十年關鍵窗口期

NBD：最近一(yi)年，中(zhong)國(guo)開源(yuan)大(da)模(mo)型在(zai)國(guo)際舞臺(tai)上頻繁“反向輸(shu)出”，一(yi)些海外產品甚至采(cai)用中(zhong)國(guo)模(mo)型。你怎(zen)么看待這種趨勢？中(zhong)國(guo)AI的核心競爭力(li)在(zai)哪(na)里，是算力(li)、數據(ju)、工程落地能(neng)力(li)，還(huan)是成本與生態？

張(zhang)亞勤：ChatGPT是AI一(yi)個(ge)大(da)的(de)(de)基(ji)石或者創新。其實(shi)大(da)部(bu)分(fen)（模型）都(dou)在（獲取）更多數據，鋪算力。DeepSeek今年初大(da)規模流行(xing)以來，又(you)開辟一(yi)個(ge)新的(de)(de)路徑。在不需要很(hen)高(gao)算力的(de)(de)情況(kuang)下，通過更高(gao)效的(de)(de)系(xi)統架構、更靈巧的(de)(de)算法在全(quan)球大(da)模型競爭中(zhong)脫穎而出(chu)。

DeepSeek的開源生(sheng)態，使(shi)得很多小公(gong)司可(ke)以(yi)用之(zhi)外(wai)，用戶市(shi)場還輻射(she)到(dao)非洲、東(dong)南(nan)亞等國(guo)家，這是一個很大的創新。

未(wei)來全球范圍內，通用的、前沿的大(da)模(mo)型數量不會超過10個，而(er)更大(da)的機會反而(er)來自于垂直(zhi)模(mo)型或者行業模(mo)型。

NBD：當前國際科(ke)技巨頭都(dou)在加大AI領域的資本支出，有觀點(dian)認(ren)為AI基建還遠遠不夠(gou)，也有分析認(ren)為當下AI投資存在泡沫(mo)，對此你怎么看？

張亞勤：AI是(shi)一個幾十萬(wan)億(yi)元的產業，參與(yu)其中的企業對自身定位各(ge)有(you)差異。巨頭(tou)們在構建(jian)全棧AI生態，增強(qiang)自身的競爭壁壘。也(ye)有(you)一些科技公司定位做應用層(ceng)、做AI Agent，解(jie)決一些具體的、垂類行業的問題。

當下AI基礎設施的投資熱(re)，未來可能會存在(zai)一(yi)些泡(pao)沫(mo)，這就像1998年前后的互聯網基礎設施建(jian)設浪潮，當年大(da)家都熱(re)衷買(mai)路由器、建(jian)設數(shu)據中心，后面發覺(jue)超前了(le)一(yi)點(dian)，當年也同樣是機遇和(he)(he)泡(pao)沫(mo)都很大(da)。這和(he)(he)當下的AI熱(re)潮有相似之處(chu)，大(da)的科(ke)技企業寧(ning)愿(yuan)多布局，也不愿(yuan)意錯失AI發展機會，對他們而(er)言，機會成本反(fan)而(er)更高。

NBD：你(ni)的(de)(de)新書中提到，信息(xi)智(zhi)(zhi)能與物理(li)智(zhi)(zhi)能的(de)(de)融合(he)(he)是未來十年的(de)(de)關鍵窗口(kou)期(qi)，當前這(zhe)兩(liang)類智(zhi)(zhi)能融合(he)(he)的(de)(de)最大技術瓶頸是什么(me)？

張亞勤：信息(xi)智能階段，以(yi)互聯網的(de)數(shu)據(ju)為主，打造(zao)一(yi)個前沿模型(xing)。到(dao)了物(wu)理世界后，需要物(wu)理世界的(de)數(shu)據(ju)。現(xian)在一(yi)個瓶(ping)頸(jing)是(shi)物(wu)理世界的(de)數(shu)據(ju)比較分(fen)散。

另外一個瓶頸(jing)是，很多人提到需要(yao)打造一個物(wu)理(li)世界(jie)的模型，可物(wu)理(li)世界(jie)的模型需要(yao)更好的推(tui)理(li)能(neng)(neng)力(li)、理(li)解能(neng)(neng)力(li)，對三維、四(si)維空間(jian)的感知(zhi)能(neng)(neng)力(li)。

不實內容被當作訓練數據，AI安全和治理仍然緊迫

NBD：AI技術發展(zhan)帶來了很大的便利(li)，但AI安(an)全(quan)問(wen)題也(ye)備受關注(zhu)。人工智能的安(an)全(quan)問(wen)題似乎又讓我(wo)們想到了當年大家對(dui)互聯網技術發展(zhan)和安(an)全(quan)的思辨之中。對(dui)此，你怎(zen)么(me)看？

張亞勤：AI能力(li)越(yue)強，它的(de)(de)風險越(yue)高。當(dang)然有失控的(de)(de)風險，也有被亂用(yong)的(de)(de)風險。所以在信息智能方(fang)面，深度的(de)(de)偽造、虛假的(de)(de)信息、AI幻覺(jue)，其(qi)實都帶(dai)來很大(da)的(de)(de)問(wen)題，這個時候需(xu)要(yao)有政策法規(gui)，給AI技術應用(yong)一些底線，讓大(da)家明白什么(me)能做，什么(me)不(bu)能做。

NBD：在你看來，AI技術(shu)的(de)發展，當下還有(you)哪些風險(xian)？

張亞勤(qin)：現(xian)在我擔心的(de)是，人工(gong)智能加速(su)發展(zhan)，會出現(xian)系統性(xing)的(de)風險，出現(xian)系統性(xing)的(de)失(shi)控。

之前(qian)有消息稱互聯(lian)網上超(chao)過半數的(de)英文書面內容(rong)已由人(ren)(ren)工智能(neng)生(sheng)成，占比達到52%，首次超(chao)越人(ren)(ren)類創作的(de)48%。這意(yi)味著人(ren)(ren)工智能(neng)產生(sheng)的(de)內容(rong)超(chao)過了人(ren)(ren)產生(sheng)的(de)內容(rong)，而人(ren)(ren)工智能(neng)產生(sheng)的(de)內容(rong)，存在一些不實的(de)內容(rong)。這些信息，同樣作為新的(de)訓練數據，進入(ru)新的(de)AI模型，自(zi)我繁殖(zhi)、自(zi)我放大。

這(zhe)個問題需要從技術方面(mian)、人機交(jiao)互以及(ji)政策方面(mian)來解決(jue)。否則，后續不實的信息作(zuo)為訓練數據，會指數級泛濫，這(zhe)是當前AI治理(li)非常迫切的問題。

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