业内拆解AI竞争新逻辑 从模仿到大模型时代

1956年夏天，一批年轻科学家齐聚美国达特茅斯学院，探讨用机器模拟智能的问题，“人工智能”一词由此诞生。七十年来，AI从概念逐渐变为重塑世界的核心力量。

7月22日，在达特茅斯会议召开70周年之际，北京中关村学院与中关村人工智能研究院联合举办了“北纬诺贝巅峰对话”。原微软亚太研发集团主席洪小文与北京中关村学院院长刘铁岩共同探讨了人工智能与人类智能的发展与未来。

洪小文从1984年开始接触AI，他认为AI的价值不仅在于其能完成多少任务，更在于它促使人类重新审视自身的独特智能和不可替代性。当生成式AI实现信息零边际成本生成时，人类的核心价值正从“如何建造”转向“建造什么、为何建造、由谁负责”。

洪小文将智能系统的基础概括为算法、数据和算力三个要素。自达特茅斯会议以来，AI经历了从模仿人类智能到数据驱动，再到大模型时代的演变。他强调语言的重要性，认为书写语言使知识得以跨越代际传递积累，而大语言模型的成功也源于此。

目前，中国的大模型企业如DeepSeek、智谱等正在追赶国际领先水平。秦涛表示，中国大模型在某些方面已经接近甚至超过国外顶尖模型，但仍需继续努力。他还指出，AI领域仍有三个核心问题未解决：真正的通用性和递归性、可解释性和可信度以及自主的科学创造。

随着技术进步，AI已从简单的对话工具进化为能够自主执行任务的智能体。洪小文提到，编程领域的壁垒被打破，任何人只要具备清晰思维和验证能力，都能成为好的程序员。此外，新型岗位如前沿部署工程师正在兴起，这类人既懂代码又懂AI应用，还能理解产品需求。

AI的最大价值在于赋能非专业人士。以前创业需要多人团队，现在通过自然语言描述需求，AI就能完成很多工作，一人公司因此变得流行。秦涛认为，随着基础技术底座发展饱和，未来的竞争将转向应用层，AI将成为基础设施渗透各个领域。

人才定义也在变化，未来需要的是复合型人才，结合科研与产业经验。北京中关村学院采用以科研项目为载体的培养模式，学生在学习过程中直接参与实际问题解决。这种人才培养理念呼应了洪小文的观点：定义问题比解决问题更重要，品味和价值判断在生成式AI时代尤为关键。