2025 年 9 月 11 日，2025 外灘大會在上海黃浦世博園區盛大開幕。在 AI 能力飛速提升的當下，大模型賴以發展的 Scaling Law(規模法則)是否已然失效?AI 智能體能否成為下一個關鍵創新突破口?AI 的智力上限究竟在何處?人類又該以怎樣的姿态與 AI 共生…… 諸多思考與反思的聲音彙聚在黃浦江畔，為上海的科技底色增添濃墨重彩的一筆。
“超級個體 + 智能體”，開啟變革新篇章
“人類的數據紅利正逐步逼近極限，人工智能即将邁入以持續學習為核心的‘經驗時代’，其蘊含的潛力将遠超以往。”2024 年圖靈獎得主理查德・薩頓對 AI 發展持樂觀态度，即便現實數據資源面臨枯竭困境，但他認為 AI 在與世界的交互過程中能夠催生新的數據源。
源碼資本投資合夥人、美國國家工程院外籍院士張宏江同樣對 AI 的未來滿懷期待。規模法則曾被視作大模型性能提升的首要原則，即大模型參數越多，性能表現越佳。然而，業界普遍察覺到預訓練模型的規模法則效能在逐漸減弱，參數不斷增加，性能提升卻愈發艱難。不過，張宏江特别指出，推理模型的橫空出世，塑造了大規模發展的全新曲線 ——“推理規模法則”。
正是由于這一新法則的誕生，大模型的訓練成本得以降低，效率逐步提高。在過去三年裡，大模型單位詞元(Token)的價格急劇下降。随着大模型性能的持續優化，其使用成本也将不斷降低。
展望人工智能的未來走向，理查德・薩頓提出四條極具現實意義的 “預測原則”：其一，對于世界的運行方式，各方觀點衆多，卻沒有一種觀點能絕對主導;其二，人類終将透徹理解智能的本質，并借助技術手段創造出智能;其三，在不久的将來，當今人類的智力水平會被超級人工智能，或者被超級智能強化的人類遠遠超越;其四，權力和資源将會向最為聰明的智能體彙聚。
基于上述觀點，他堅信在人類發展進程中，人工智能對部分工作的替代不可避免，“人工智能是宇宙演化進程中必然出現的下一步，我們理應滿懷勇氣、自豪與冒險精神去迎接它。”
“人類正在步入‘智能體群’時代。” 張宏江分析道，當數量龐大的智能體彼此之間進行交互、執行任務、交換數據與信息，甚至相互交接任務時，人類與這些智能體群的互動，将構建起所謂的 “智能體經濟”。
受此趨勢影響，模型和算力将成為未來組織的核心資産。“企業需要擴充算力，讓模型變得更強大，數據更加豐富。” 他進一步指出，智能體将重塑企業現有的流程，“超級個體 + 智能體” 的組合模式，必将引發巨大的産業結構性變革。
産業痛點凸顯，AI 落地仍任重道遠
學界對 AI 産業化前景積極看好，而産業端的态度卻出乎意料地謹慎。在實際落地應用過程中，AI 面臨的諸多痛點亟待解決。
“如今 AI 在寫文作畫方面的表現，已經超越了 99.99% 的人類。但要讓 AI 真正承擔實際工作，目前的進展還十分有限。” 宇樹科技創始人兼 CEO 王興興的話語令人深思。
AI 與機器人的融合發展正催生新興的具身智能産業，目标是讓機器人具備如同人類一樣自主感知、規劃和行動的能力。然而，王興興指出，當前具身智能的發展面臨一系列挑戰，主要集中在高質量數據獲取以及模型算法優化等層面。
在數據方面，數據采集難度較大，且數據質量參差不齊，數據的利用率也有待進一步提高。在模型領域，當前多模态數據的融合效果并不理想，在機器人領域，實現模型與機器人控制模态的精準對齊更是一大難題。“例如，想要依據生成的視頻讓機器人學習做家務，單純的視頻生成技術或許已經較為成熟，但如何使視頻生成與機器人控制模态相匹配，依舊極具挑戰性。” 他舉例說明。
螞蟻集團 CEO 韓歆毅則認為，專業 AI 垂類應用具有通用大模型無法替代的獨特價值。他以螞蟻 AI 在醫療健康領域的布局為例，健康是幾乎每個人的剛性需求，且呈現出高頻化趨勢。“将 AI 醫療健康做到極緻，深入了解病人狀況，能夠依據實際情況提供個性化服務，并協助解決問題，如同專業醫生一般，這是 AI 醫療的終極目标。”
但他同時強調，短期内 AI 無法完全取代醫生，它更适合作為醫生的得力助手，現階段 “人機結合” 是最佳模式。“我們期望 AI 能夠助力醫生高效工作，使其将更多精力投入到科研以及疑難雜症的攻克上，同時為大量基層醫生配備優秀的輔助工具。”
回歸人性需求，技術發展需正确導向
“外灘大會的定位并非單純展示‘更先進的技術’，而是深入探讨‘如何更清醒地理解技術對我們的重塑’。” 上海報業集團黨委書記、社長李芸在開篇發言中強調，在推動技術發展的同時，為其指引正确方向，促進技術朝着向善向上的方向演進，這是外灘大會自創辦以來的重要初衷之一。
“人類簡史系列” 作者尤瓦爾・赫拉利從 “人” 的視角出發，對當前 AI 行業的發展困境進行深刻反思 ——“我并不抵觸科技變革。但作為一名曆史學者，我對變革的節奏與方式深感憂慮。” 他認為，曆史上變革面臨的最大問題往往并非最終目标，而是通往目标的過程。
每當曆史上湧現出強大的新技術，社會都需要漫長的時間去構建與之适配的制度與習慣。以工業化為例，其不僅僅是蒸汽機的誕生，還需要公司法、環保法規以及社會保障網絡等一系列配套機制的建立。
“僅有速度，并非真正的進步，” 赫拉利指出，實現真正的進步，首要在于合作。“若切斷與他人的所有聯系，僅僅依靠自身，這并不會讓你變得更強，最終隻會讓你陷入孤立無援的境地。将這一古老的經驗融入人工智能時代，意味着要建立可驗證的全球承諾，而不應僅僅關注‘誰跑得更快’。”
所有産品都應圍繞人的需求展開，所有創新都需回歸人性。金沙江創投主管合夥人朱嘯虎認為，“人的需求在任何時代都具有穩定性，過去三十年如此，未來三十年亦不會改變”。隻有 AI 持續滿足人的需求，才能不斷進化，發展出最佳形态。
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