李開復

鳳凰網科技訊 北京時間2月4日，零一萬物CEO、創新工場董事長李開復在接受英國《金融時報》專訪時談到了中美之間的AI競爭，他認為中國將在消費級AI領域擊敗美國。同時，企業需要更積極主動地採用這項變革性技術。

過去四十年裏，李開復親身見證了中國AI產業的飛速發展，他最早參與了微軟亞洲研究院等機構的建立，在培養和輸送如今支撐中國頭部企業的AI人才方面發揮了關鍵作用。

李開復接受了《金融時報》中國科技記者埃莉諾·奧爾科特(Eleanor Olcott)的專訪，以下是採訪全文：

問：能否介紹一下你的創業公司零一萬物？

李開復：零一萬物致力於為企業開發AI智能體提供工具。我們基於開源模型，會針對企業的具體應用場景選擇合適的模型，並為每個客戶進行定製。我們認為，在AI智能體應用的早期階段，關鍵在於提供高規格的「白手套」服務，向企業闡釋技術如何落地。我們會與企業共同打造最具價值的應用方案，這不僅有助於節省成本，更能創造實際商業成果。

問：這些企業在採用AI方面準備得如何？

李開復：我們合作的客戶來自銀行、保險、礦業、能源等傳統行業。與科技公司相比，這些企業在AI應用方面準備不足。部分企業甚至尚未完成應用AI所需的數字化改造。遇到這種情況，我們不會與其合作，因為改造周期過長、成本過高。另一個問題在於，一些企業對自身需求的理解滯後於技術發展。例如，他們可能要求開發客服智能體，但這並非當前技術最能創造價值的應用領域。

企業如果缺乏AI專業能力，就必須與AI公司合作，共同制定AI戰略。這類轉型通常由CEO親自主導，而且非常困難。或許每一百家企業中只有一家做好了進行這種深度變革的準備。

當我們與企業合作時，我們會深入參與。他們必須全力投入。我們希望他們聘請一位首席AI官(CAIO)，因為首席信息官(CIO)往往無法勝任。CIO往往非常保守，而CAIO需要有大膽的戰略眼光，能夠重新思考企業的組織架構和戰略方向。他們會直接與CEO合作共同重塑企業。當客戶無法提供合適的人選時，我們會為他們提供一位。

我們的商業模式在某些方面與Palantir類似：我們既有顧問團隊幫助企業制定戰略，也有實施團隊負責落地。我們的報酬與創造的商業成果掛鉤。在戰略制定階段，我們會收取固定費用以覆蓋成本，但如果最終沒有產生商業成果，我們將不再收取後續費用。

問：另外那99家不願意這麼做的公司，是因為什麼呢？

李開復：有時候是因為人們把AI僅僅當作另一種軟件來看待。有時候CEO對AI本身並沒有直觀的理解。有時候人們把AI當成另一種企業資源計劃(ERP)軟件。有時候，他們把這件事交給了不合適的人。例如，若將AI戰略規劃交由CIO負責，往往並非明智之舉，因為其職責核心是保障公司計算機系統與軟件平穩運行，而非推動企業轉型。

問：目前行業普遍認為，中國的大模型落後於美國領先模型約6至12個月。原因是什麼？你認為這種差距會持續存在嗎？

李開復：目前，美國在AI研究突破上佔據主導地位。美國匯聚了世界上大多數頂尖研究人員，並擁有海量算力，這推動了大語言模型的進展。但是在這些突破基礎之上，才華橫溢又擅長工程的中國公司會很快弄明白如何構建類似技術，而且通常能做得更快，這也催生了他們自己的「頓悟時刻」(指DeepSeek去年推出的推理模型，其性能可匹敵OpenAI的突破性模型，但訓練成本遠遠更低)。

把人送上月球對於第一個國家來說非常困難。但一旦有人做到了，即便你不知道具體是如何實現的，這個事實本身就會讓第二個國家或公司做同樣的事情變得容易得多。

中國擁有紮實的工程實踐能力與科研實力。因此，中國企業不僅在自主研發方面有所建樹，即便在美國企業未開源代碼或發表論文的情況下，他們也能探究出這些美國模型的工作原理。或許，僅憑可見的成果本身已足以帶來啓發；或許是通過巧妙的反向工程；亦或是通過模型蒸餾技術；也可能是從第一性原理出發進行推演；又或者，他們找到了不同的第一性原理，但最終殊途同歸，實現了目標。

所以，中國的模型往往能夠趕上。當DeepSeek推出其模型時，這個差距縮短到大約三個月，但現在看來，谷歌Gemini已經領先，把差距拉長到大約12個月。

這種差距會時而縮小、時而拉大，大約以六個月為中位數。所有從業者都會學習每個公開發布的創新思路與模型，因為AI領域吸引了衆多頂尖人才。這在中國和美國都是如此，雙方都求知若渴。這種學習並非單向流動。當DeepSeek模型發布時，美國企業同樣對其進行了深入研究。

問：當DeepSeek在2025年1月發布其R1模型時，包括OpenAI在內的多方指責其通過模型蒸餾技術走捷徑構建推理模型。OpenAI隨後宣稱已採取措施防止此類情況。暫且擱置難以證實的技術竊取指控，中國企業向美國企業學習是否正變得更加困難，因為美方正採取更主動的措施保護其技術機密？

李開復：OpenAI覺得他們必須保持模型封閉。畢竟，在訓練突破性模型上投入瞭如此鉅額的資金，如果開源，其他人就會更容易學習這些技術。他們覺得自己投入了大量資金去發明這項知識產權，不想分享，這也是可以理解的。

此外，他們認為通用人工智能(AGI，假想中具有人類水平認知能力的AI)的未來將會以一個巨大飛躍的形式出現，一旦某家公司率先突破，它將碾壓全球其他所有公司，無論是美國的還是中國的。因此，從這個角度看，如果你相信AGI的未來是「贏家通喫」的格局，那麼你就必須對達成這一目標的方法嚴格保密。

美國企業持續籌集數千億美元資金。他們必須向投資者證明，通過構建AGI，他們將主導世界，如今投入500億美元是廉價的，因為未來公司估值將達到50萬億美元。這使得整個敘事對OpenAI成立，這是一個可以理解且具有一定可信度的故事。

但我認為，另一種可能的故事是，不是只有一個天才團隊，甚至不是四個天才團隊。在美國，你有OpenAI、Anthropic、谷歌和xAI，每家公司都認為自己纔是那個能夠擊敗其他所有人、通過解決AGI終極問題贏得諾貝爾獎的天才。

但中國的做法則不同。中國的方式更像是一個學習小組：一家公司發布一個模型，其他公司就會研究、嘗試，甚至可能與該公司討論模型是如何訓練的。學習小組的所有成員都在開發開源技術，然後互相分享成果。這個學習小組由非常聰明的人組成，而這些人都由仍需追求季度盈利的公司資助。

這與美國的情況形成鮮明對比。美國企業可以不計短期回報地投入。而在中國，企業的支出能力存在現實約束：阿里巴巴不可能在下個季度承受100億美元的虧損，但OpenAI可以。因此，所有這些因素共同塑造了中國企業的行為模式：在資源有限的情況下，通過持續學習、漸進改進、以學習小組式的協作路徑前行，而非採取美國那種「贏家通喫」的激進戰略。

問：有一種主流觀點認為，美國在AI上的領先是一種戰略性的地緣政治優勢。但我認為，也存在另一種可能：未來我們可能會看到，中國目前的相對滯後反而可能轉化為一種優勢。由於存在技術發展的時間差，中國可以觀察西方AI的發展情況，看到AI帶來的經濟和社會衝擊，並根據所看到的錯誤和陷阱選擇採取不同的策略。你怎麼看這個觀點？

李開復：幾乎可以確定的是，未來若出現由AI引發的負面後果，其源頭很可能來自美國公司。無論是被不法分子濫用，還是因某些疏忽導致漏洞出現。這種風險根植於他們「贏家通喫、快速行動、打破常規」的運作思維。這種模式天然會降低企業對風險的警惕性。同時，他們正在操控更危險的「武器」，因為其模型與技術更為前沿。

而在中國，人們普遍不相信AGI會由某一家公司壟斷並碾壓所有競爭者。我認為大衆更傾向於認為這將是一條線性演進軌跡，贏家會不斷變化。

問：中國企業當然也希望成為贏家吧？

李開復：它們確實想贏，但不願付出過高的代價，不願籌集5000億美元資金，並承受失敗即破產的風險。中國企業更關注商業成果，致力於開發能通過模型盈利的產品。無論是騰訊的微信、阿里巴巴的淘寶，還是字節跳動的抖音，這些企業都希望構建與自身產品緊密結合併能創造收益的競爭力模型。

問：你認為今年中國AI產業將呈現怎樣的發展態勢？

李開復：我認為在企業級應用方面，中國將落後於美國，因為中國企業不願支付高額的訂閱費用。相比之下，中國在消費級應用領域將領先美國。兩國都有大量創業公司致力於消費級應用開發，當前時機已成熟，模型能力也足夠支撐。

但我認為，中國科技巨頭在打造卓越應用方面將遠遠超過美國巨頭，因為它們始終堅韌、有拼勁以及具備主導市場的意識。這些企業視技術為實現應用創新的手段，因此會更加聚焦於應用落地。它們將通過AI延伸現有應用的功能，並利用AI構建全新的應用，這種趨勢已經顯現。

我認為中國互聯網企業將成為這類應用創新的主要源泉，其創新動能將超越美國同行。如果你看看典型的美國應用，無論是Instagram、YouTube還是Snapchat，它們正變得相當乏味。我不認為美國互聯網公司具備同樣的拼勁，也不太願意像中國的消費類應用公司那樣不斷自我革新。

相比之下，中國的消費類應用公司，例如字節跳動、騰訊、阿里巴巴、美團、拼多多、小紅書，他們擁有堅韌不拔的精神和取勝慾望，並致力於打造新的創新產品。它們中的很多公司已經在構建出色的AI技術、智能體和模型，並且在這方面投入巨大，遠超過美國公司典型的做法。

其次，2026年將成為「AI原生設備」的元年。這一年，我們將首次親眼見到、親手觸摸併購買到真正的AI原生設備。它可能並非最終形態，也未必是終極的勝利範式。它可能是「諾基亞時刻」，也可能是「黑莓時刻」，或者是「iPhone時刻」。我們現在還不知道是哪一種，但這三種時刻在移動設備的發展歷史上都非常重要。

AI原生設備的必要性在於：人類始終渴望通過語音與自然語言向設備下達指令。這意味着我們只需告知設備預期結果，而無需逐步指導其完成任務，智能體將自主完成後續所有步驟。

智能體技術已在朝此方向發展，但需要搭載語音驅動的交互界面，而智能手機並非理想載體。手機的侷限性在於其無法持續在線，也無法保持隨時聆聽狀態。因此，我們需要一種能夠全天候運行、持續聆聽並記錄信息的設備。它將存儲你的所見所聞，並據此進行推理分析。雖然這個回答略顯冗長，但我認為關鍵在於這種「環境式AI」：它始終在線、持續聆聽、擁有無限記憶，卻又隱於無形。

問：回顧你在中國AI產業的職業生涯，如果你回望最初，你會對今天的行業感到哪些驚訝，又有哪些方面基本保持不變？

李開復：我認為，對於AI將改變世界這一信念的樂觀態度始終未變。令我驚訝的是過去三年間AI發展的速度。我曾以為這將是一個持續10年或20年的緩慢進程，但它來得更快、成熟得更迅猛。當然，我們仍有很長的路要走。

上世紀80年代，我剛進入這一行業時，AI總被視為一堆不切實際的技術集合。每當其中某項技術偶然奏效時(這種情況很少見)，它就會立刻被產品化，並且不再被稱為「AI」。那時人們常嘲笑我們，認為我們是一羣幻想AI能像人類一樣思考的瘋子。所以，行業已經從「只有夢想家和幻想者從事AI」，發展到「現在人人都想參與AI」。(作者/簫雨)

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