说真的，AI已经不是那个只会陪你聊天的东西了。它现在开始干正事了。
以前，我们觉得大模型就是个玩具。你让它写首诗、编个笑话，大家觉得很新鲜。但现在不一样了。一个叫 DeepSeek 的国产大模型，让很多人都吓了一跳。它没走美国那种砸钱堆规模的老路。它走了一条新路，追求的是更轻巧的模型，更聪明的设计，更高的效率，还有更低的价格。
这就引出了一个新想法，叫“密度法则”。以前大家比谁的模型参数多，觉得越大越好。现在不这么玩了。现在比的是“密度”，就是用更少的计算和数据，办更多的事，得到更聪明的结果。这才是真本事。
它是怎么工作的呢？想象一下，老的大模型就像一个耳朵不好使的人。你得把所有人的话都大声说给他听，他才能明白。但新的模型，用了稀疏注意力之类的技术，就变聪明了。他能在一个大屋子里，直接找到那个最关键的人，只听他说话就行。效率一下子就高了。
当然，算力和数据还是基础。没有它们，什么也干不成。但是，光堆料是没用的，关键还是设计思路要好。算法和架构的创新，才是接下来真正的看点。
技术变强了，就要用来解决实际问题。模型再聪明，不能帮人干活也没用。所以你看，腾讯把自家模型用在了内部九百多个地方。百度也成立了专门的应用模型部门。大家心里都清楚，做基础模型的公司，最后可能就剩几家。但真正的机会，在应用，在解决一个个具体的问题上。
所以，“百模大战”已经结束了。现在比的不是谁家模型多，而是谁能真的扎到行业里去，解决别人的痛点。
而且，现在有了一个更厉害的东西，叫 智能体AI（Agent AI）。
聊天机器人，就像一本会说话的字典。你问它，它回答。但是智能体不一样，它像一个能自己干活的管家。
它是这么工作的：
- 你给它一个任务，比如“帮我规划一次去北京的旅行”。
- 它会自己分析这个任务，把它拆分成好几个小步骤：查机票、订酒店、规划路线、找景点。
- 然后它会自己去执行这些步骤，去网上找信息，帮你预订。
- 中间遇到问题，它还会自己想办法解决，或者向你确认。
它有自主性，能举一反三，还能记住你过去的偏好。它不光能听懂你说的话，未来还能看懂图片，听懂语气。
更进一步，AI还要进入物理世界。中国有个团队做的具身智能模型，在全球拿了第一。这说明什么？说明我们训练的AI大脑，已经可以装进机器人身体里，在真实世界里干活了。未来的AI，不光会思考，还会行动。
算力建设：系统升级加速协同
AI要发展，就离不开计算能力，也就是算力。没有算力，AI就是空话。
你得明白，AI算力中心不是把一堆芯片堆在一起就行。它是一个复杂的系统。你可以把它想象成一支军队：
- GPU芯片是重武器，负责最难的计算任务。
- 高速网络是信息公路，让各个部分能快速沟通。
- 存储系统是物资仓库，存放海量的数据。
- 软件框架是指挥中心，调度所有资源。
- 电力和散热系统是后勤保障，没吃的没喝的，军队也打不了仗。
我们国家正在做一件大事，叫“东数西算”。
它的工作原理是这样的：
- 东部地区公司多，需要大量算力，但是电费贵，土地也贵。
- 西部地区，比如贵州、甘肃，地广人稀，而且风能、太阳能这些绿色能源很丰富，电费便宜。
- 所以国家就在西部建了大量的数据中心，把东部的数据拿到西部去计算，再把结果传回来。
这就好比建了一张全国性的“算力网”，让算力可以像电力一样，在全国范围内调度。
现在，对算力的需求越来越大。以前有个几千张卡的集群就算很大了。但现在，百度的目标是建百万卡级别的集群。只有这么大的规模，才能训练那些真正顶尖的模型。
但是，这里有一个大问题：电。算力中心就是个“电老虎”。有报告预测，到2030年，全国数据中心的用电量，可能会占到全社会用电量的3%还多。这是个很夸张的数字。
所以，“算电协同”就变得很重要。就是说，建算力中心的时候，必须要把电力问题一起考虑进去。这也是为什么要把很多数据中心建在西部，因为那里可再生能源多。这样既解决了算力需求，又比较环保，成本也低。
当然，把数据传来传去也有成本，也有延迟。怎么平衡这里面的利弊，找到一个整体成本最低的方案，是现在大家都在研究的问题。
数据挖掘：从规模导向转为质量与专业化导向
我们再聊聊数据。以前，AI数据标注员是个挺基础的工作，就是给图片打标签。但是现在，这个岗位的薪水很高，而且要求也很高，甚至需要博士。
为什么变化这么大？因为AI要解决的问题越来越复杂了。
举个例子，要让AI学会看懂CT片子，判断里面有没有肿瘤，你就不能随便找个人来标注。你得找专业的放射科医生。医生要把他几十年的看片经验，通过标注的方式，教给AI。这个过程需要很深的专业知识。
所以现在大家明白了，AI竞争的关键，已经不是模型有多大，而是数据的质量有多高。没有高质量的、专业的行业数据，你训练出来的模型就是个花架子。
中国在这方面有优势。我们有最多的网民，还有全世界最完整的工业体系。从挖矿到生产手机，每个环节都会产生大量数据。这些数据就是一座**“金矿”**。
但是，我们也有一个大问题，就是“数据孤岛”。
什么意思呢？就是数据被分割在不同的地方，互不相通。比如，你在A医院做的检查，B医院通常不认。每个公司、每个部门都把自己的数据保护得很好，不愿意分享。这就导致大量有价值的数据，就那么静静地躺在服务器里，完全没被利用。
现在，国家正在想办法解决这个问题。成立了国家数据局，出台了很多政策，目的就是打通这些“数据孤朵”，让数据能够流动和使用起来。
未来，数据的关键在于形成一个“数据飞轮”。
它的运作方式是这样的：
- 一个企业在生产经营中，会产生很多数据。
- 用这些数据去训练一个专门的AI模型。
- 这个AI模型可以反过来帮助企业改进生产，提高效率。
- 企业变得更好了，就会产生更多、质量更高的数据。
- 这样就形成了一个不断自我加强的循环。
中国丰富的工业场景，为转动这个“数据飞轮”提供了最好的机会。
产业赋能：驱动中国制造加快转型升级
AI到底能为产业做什么？我们来看一个具体的例子。
一家有70多年历史的电池厂，开始用AI。它们是这么做的：
- 研发：用AI模型来辅助设计新的电池配方，速度更快，效果更好。
- 生产：用AI实时监控生产线上的设备，一旦有异常就马上报警，保证生产稳定。
- 检测：用AI算法来替代人工检查产品质量，又快又准。
这个例子说明，AI不是什么高科技公司的专利。它正在帮助传统产业变得更好。
我们能从数据上看到这个趋势。从2024年初到2025年中，中国企业每天消耗的AI算力（用Token衡量）增长了300多倍。而且，这里面80%的消耗都来自企业，而不是个人用户。这说明，AI已经真正在产业里用起来了。
AI进入一个行业，通常有几个步骤。
- 先从比较外围的环节开始，比如智能客服、运营管理，这些地方比较容易见效。
- 然后进入研发设计环节，帮助工程师和科学家创新。
- 最后，进入最核心的生产制造环节。这是最难的，但也是价值最大的地方。现在，AI在生产制造环节的应用比例正在快速提高。
中国在“AI+制造”这个领域，有很大的机会。因为我们有几个别人没有的优势：
- 完整的工业体系：我们什么都造，所以有各种各样的应用场景。
- 海量的数据：每个工厂、每条生产线都在产生数据。
- 强大的工程能力：我们能很快地把技术变成实际可用的产品。
国家也在大力推动。工信部搞了“人工智能+制造”专项行动，目标就是要在各个行业里，推广几百个典型的应用场景。把一个个小的应用，汇集成一个大的产业升级场面。对于中国几百万家工厂来说，用不用AI，已经不是一个选择题，而是一个关系到未来生存的问题。
社会价值：深刻改变治理方式和运行规则
AI不光在改变工厂，也在改变我们的社会和生活。
一个很实在的例子，在重庆的一个村子里，有一个智能监测系统，专门守护独居老人。如果系统发现老人有异常情况，比如很久没活动，它会马上报警。然后社区网格员会在15分钟内上门查看。这让公共服务从出事后补救，变成了事前预警。
在城市里，AI的应用也很多。比如，有的城市的“大脑”系统，能自动发现路面上的坑洞并通知维修。有的大桥上装了AI摄像头，如果识别到有人想翻越栏杆，就会立刻联动警察。这些应用，实实在在地救了人的命。
AI也改变了我们的消费方式。你在购物网站上看到的推荐，不再是简单的“猜你喜欢”。AI会更深入地分析你的需求，甚至在你还没想清楚自己要什么的时候，就给你提出建议。消费的起点，正在从你的需求清单，变成AI的算法推荐。
但是，AI带来的最深远的价值，是挖掘和提升了人的价值。
AI降低了很多行业的门槛。比如，一个学外语的人，现在也可以借助AI工具，去做一些和编程相关的工作。技术不再是那么高的壁垒。
对专业人士来说，AI是一个能力的“放大器”。比如，现在很多程序员，都在用AI辅助自己写代码。AI可以帮他们处理掉那些重复、繁琐的部分。这样，他们就能把更多的时间和精力，投入到更有创造性的思考上。
这一切，也要求我们的教育必须改变。未来的教育，重点可能不再是让学生记住多少知识。因为知识可以随时问AI。教育的重点，应该是培养学生提出好问题的能力，解决复杂问题的能力，以及使用AI进行创新的能力。
安全防范：护栏建设将趋严趋实
AI发展很快，但它也带来了很多问题。
现在网上充斥着大量AI生成的垃圾内容，有人给它起了个名字叫“AI泔水”（slop）。这些内容质量低下，甚至是胡编乱造。这是一个很危险的信号。
还有一个真实的案例。有家公司开发AI健康助手，一开始想用一个真实医生的形象和声音。但是有专家提醒他们，这样做很危险，可能会误导患者，破坏患者对整个医生群体的信任。后来，这家公司把形象换成了一个卡通人物。这个例子告诉我们，发展技术的同时，必须考虑人文和伦理。
AI的主要风险有这么几个：数据隐私被泄露、技术被滥用来制造假新闻、算法存在偏见、决策过程不透明等等。
这就好比我们造了一辆速度很快的车，现在必须给它装上可靠的“方向盘”和“刹车片”。
中国正在做这件事，就是给AI的发展建立一套规则和护栏。
我们的做法是这样的：
- 出台政策：国家发布了很多指导意见，明确AI治理的大方向。
- 制定法律：比如新修改的《网络安全法》，就明确加入了AI伦理和安全监管的内容。
- 细化规定：相关部门会出台一些更具体的管理办法。比如有个征求意见稿就规定，如果用户向AI表达了自杀倾向，服务必须由真人来接管。这是一条非常具体和人性化的规则。
- 行业标准：一些研究机构和企业，也在牵头制定行业标准。比如，现在已经有了针对大模型内容安全的认证体系。
“规范发展”，已经成了全行业的共识。AI是个好工具，但必须确保它被用在对的地方，并且是安全的。这不光是中国的问题，也是一个全球性的问题，需要大家一起来解决。
