在大型模型的“泡沫”时代重建人工智能生产力立足点。采访 |何一凡文| 《中国实业家》记者杨俊文见习编辑|编辑李源|何一凡 2026年的前两个月，科技公司被两种情绪包围：兴奋和恐慌。春节期间，各大互联网公司纷纷大手笔，发放45亿元现金红包，为旗下AI产品带来流量。 2026年除夕春节期间，豆宝、钱文、元宝DAU峰值分别为1.45亿、7352万、4054万，创下国内AI应用用户规模新纪录。领先的模特公司也通过市值的飙升证明了市场的认可。 1月至2月，智浦、MiniMax股价上涨三至四倍，市值一度超过京东、快手等大公司。时间这种模式的价值已被重新评估，投资界正在经历另一场融资热潮。然而，市场的兴奋情绪尚未完全消化，人工智能正在描绘一幅末日图景。一篇题为《2028年的全球信息危机》的文章在华尔街广为流传。他指出，用人工智能取代人类最终将导致失业、贸易减少和社会动荡。 “随着软件生产的边际成本接近于零，支撑现代资本主义的‘摩擦’就会消失，随之而来的是利润、就业和社会契约。”文章还揭开了“SaaS暮光论”的历史，引发了对此，中科文阁总裁王雷向《中国企业家》表示。 2026年，大型模型的叙事将从“帮助人们提高效率、充当智能助手”转向“重塑生产价值”。最近，整个软件行业都在争论如何使用人工智能重塑 IT。王雷于2017年创立中科文阁，该公司多年来一直为全球企业提供服务。一直致力于构建人工智能时代先进的业务和决策系统。 DIP（决策智能平台）目前已在数百家公司实施。 2025年，中科文革“亚一”大模型升级为AI4S（AI for Science）基础模型，参与国家科学“盘石”基础大模型建设。王雷确定，人工智能将从内容智能、效率智能走向工具智能、生产力智能阶段，将从之前“碎片化”的生成能力演进为重塑产业、改变世界的能力。但它也让我们想起了对复杂性的惊讶。 “人工智能是一个杠杆，企业必须认识到，必须为它找到立足点。只有找到杠杆，建立立足点，才能实现发展。”在他看来，在个人和企业层面部署大规模模型类似于系统工程和长期博弈，涉及数据治理、工具链、知识库构建以及成本和流程转型。大规模模型只是企业使用人工智能的起点，而不是终点。“未来引入人工智能需要盈利能力方面的优势。”只有客户接受、用得舒服才有可能。“大规模引进才有可能。”王雷说。以下为《中国企业家》采访中国科技总裁王雷实录（摘要）： AI春节大战落下帷幕，“Saas暮光论”卷土重来。 《中国企业家》：今年春节期间，各大互联网公司仍在利用《红宝司》等移动互联网时代游戏来增加用户。豪事实上，人工智能专注于保留。原来的日活跃用户、月活跃用户的概念已经不复存在。如何判断大厂商在做什么？大制造商仍然必须争夺潜在用户，即移动设备的潜力和关注度。 2026 模型的整个历史都与效率和用户注意力有关。摄政行为正在发生转变。如何利用AI重塑企业IT，是当前软件行业的一个热门话题。 DeepSeek-R1于去年农历新年期间发布，该工具的强大功能不仅仅是一个聊天工具。为了改进流程、将效率提高 100 倍并创建更先进的 IT 软件，我们需要解释参数、生成参数的能力以及如何遵循说明。高级基础模型已经具备生产级功能；例如，过去有人做设计，有人做架构，有人做编码。现在您可以快速构建更好的软件第三，从内容智能到效率智能和工具。超越过去的“碎片化”生成能力，转变为重塑行业、推动变革、改变世界的能力：产品经理和工程师现在可以是同一个人。智能代理可以让一个人领导一个团队，这种公司可能会流行。AI平台的总体方向和未来版本的AI生产力。更重要的是，它使人们从枯燥和重复的任务中解放出来，把时间花在更重要和创造性的事情上。在移动互联网的早期，随着LBS等技术的出现，但对于AI来说，到达代理和编码阶段就相当于模拟从人类到AGI的过渡过程。Ray：这将决定AI能走多深、走多远，帮助完成从线下到线上的转变，这需要更多的数据和更多的交互。。但人工智能会处理复杂的数据和流程，并使用自然语言交互在后台运行它们，为您提供正确的答案。 AI时代，后端技术将变得更加复杂，界面将变得更加便捷高效。这就是人工智能的力量。人工智能将为未来“生成内容”我们不能停留在那个水平。他们还需要进一步加强理解复杂世界、基于复杂世界进行创造和交互的能力，真正参与现实世界的问题解决和行动。 《中国企业家》：在移动互联网时代，我们的很多行为和手势，比如在平台上点餐、打车，都会产生大量的新数据。但在人工智能时代，结果不是产生新的数据，而是通过推理将一些原始数据转化为可操作的任务。王雷：互联网和移动设备互联网时代的兴起给我们带来了海量的数据，我们用这些数据来训练大型——比例模型。训练完成后，这些数据就成为模型的参数存储器。现在需要将模型功能的认知飞轮与动态、复杂、实时的数据系统连接起来，使双方形成持续的连接。一旦连接起来，它就能帮助我们做出判断、决定和行动。迄今为止，人工智能的进步已经实现了人类认知的延伸和部分替代，走向决策和行动。 AI的演进分为三个阶段。第一阶段是认知智能，第二阶段是效率智能，第三阶段是决策和行为智能。 《中国企业家》：您怎么看待“传统SaaS已经死了”的观点？王雷：这要看它是什么样的SaaS，如果采用一个非常复杂的系统，产生一个简单的流程，比如传统的ERP或者CRM，它肯定可以被AI取代，考虑一下人工智能的交互方式和处理能力。人工智能还可以创建有用的应用程序，因为它可以快速理解数据。然而，我们必须认识到，企业层面的许多复杂需求仍未得到满足。从我的科学研究经验来看，人们应该尊重复杂性。 AI不仅应该阻止SaaS的生产力革命，还应该为复杂的问题和系统提供更好的解决方案。我们需要认识到，人工智能是一个杠杆，企业的业务必须找到某种立足点。只有找到杠杆，建立立足点，新企业才能利用它。我要复杂化？我们应该做什么？王雷：一年前，几乎所有投资者都在问同样的问题。当基础模型试图“吞噬所有知识”时，其他AI公司还有介入的空间吗？我认为基本模型确实很强大。就好像一位大师读懂了所有玛蒂亚的所有秘密l 艺术世界：完整的知识和通用的技能。但问题是，复杂的场景是真正的战斗，而不是考试。如果没有长期的场景迭代训练，无论多么强大的通用模型，在复杂的业务中也可能会变得扭曲、失控，甚至疯狂。企业级应用程序面临许多详细的、现实世界的专业问题。这些问题仅靠预训阶段的“通识教育”是无法解决的。当前许多基本模型的问题在于，它们“智能”但“太通用”。博学，但不够精确。功能强大，但不足以满足场景。真正令人惊讶的是，我们意识到复杂的场景需要结构化的功能和系统级设计，而不是一堆参数尺度。我们看到，像Anthropic这样的公司的价值不仅在于创建基础模型，还在于为复杂场景构建根本性改进的可控能力。人工智能竞赛未来将不仅仅是模特之争。这是工业级决策系统、工业智能、系统级软件能力的比拼。我相信，只有真正能够进入该领域、解决行业核心问题的AI，才会有长远的价值。 《中国企业家》：企业如何找到自己的立足点，从哪里切入？王雷：别再搞人工智能了，首先要管理好数据。效果准备好了。接下来，我们需要使用模型中的数据。目前模型是随机的，因此仍然存在“推理不可控”的问题，需要对知识进行结构化。第三，先进的模型最终是否应该能够实现多个智能体之间的协作决策？ 《中国企业家》：你想做的是人为的：美国有两件事。有两家公司可能是最先放弃B端路线的。一种是 Anthropic，它专注于基本模型，但工业实施需要信任和安全考虑。另一家是Palantir（数据分析与决策平台公司），已进入“决策”中间环节，直接从事业务闭环，积累了无数全球500强企业的参考案例。具有强大的示范效应。 Anthropic 和 OpenAI 遵循的路径有些不同。 OpenAI 寻求尖端的智能和普遍负担得起的人工智能工具和功能，而 Anthropic 则结合了大规模的基础模型和操作场景。尽管国内与OpenAI竞争的公司有很多，但在工业和制造业领域，我们看到新公司的出现却很少。您可能无法像使用基本模型那样用一只手数出它们。相信未来这个行业会蓬勃发展，在工业级决策领域会涌现出很多优秀的企业模型、应用代理和人工智能平台解决方案。 《中国企业家》：有一些基本模式的公司刚刚起步，新推出的产品都指向生产力的方向。王雷：他们正在走向生产力。在 Codex 模型中，订阅和代币收费的业务模型仍然不同。许多公司仍然根据用户花费的代币数量提供服务。但我看到一些公司报价：“我们会提供一个平台解决方案，并收取类似于旧SaaS的技术费，即名义价值”。最简单的计费模型取决于模型需要被调用的次数。但在很多业务场景下，单纯调用Token并不能解决问题。还需要提供基于“中国企业家”的系统解决方案：表面上看，今年的春节是人工智能应用的节日，但实际上，但幕后有工具。进步是B面的进步。一些国家样板企业的迭代，体现了实践中生产、吸纳的变化以及可以解决哪些问题。王雷：最近硅谷的一些言论表明，大鱼已经出水了。 《中国实业家》：水中的大鱼是什么意思？王雷：我觉得一个是IT行业，一个是科研行业。有人曾估计，全球 IT 行业仅在程序员年薪上就花费了 1 万亿美元。根据 GitHub 此前的统计，有 3% 到 5% 的程序是使用 AI 创建的。到今年农历新年，60%到70%的程序将由AI运行，一些产品经理表示他们已经可以端到端运行它。这意味着人工智能可以将人们从繁琐的代码处理中解放出来，腾出更多的精力用于架构设计和创造性地解决问题。在更大的产业规模上，科学研究和金融方面，科学家的进步将引起革命性的变化。如果人工智能能够帮助科学家推进这些领域的科学研究，那么对社会的价值和加速经济发展将是巨大的。 《中国企业家》：您认为谁会是赢家：典范公司还是应用公司？可能没有失败者。王雷先生：几家人工智能公司上市后，其市值达到了互联网平台公司的市值。这表明资本市场已经意识到AI趋势，并通过AI生产力创造价值。这只是开始。从现在开始，更好的公司将占据领先地位。从长远发展来看，这些AI公司的模型能力固然重要，但并不是一切。首先，我们需要较高的技术能力和创新能力。其次，我们需要塑造工业和生产价值的能力。例如传统互联网平台企业在完成“数据与现实的融合”后展现出了效率，为生活和社会创造了便利。第三，无论是技术模型还是工业AI系统创造者，都必须具备形成生态系统的能力。一家企业想要成为这个行业的人工智能领军者，就需要梳理自己的数据和应用场景。 《中国企业家》：近日，一篇题为《2028年的全球信息危机》的文章出现在荧幕上。您对此有何看法？王雷：有些人很有前瞻性，已经认识到人工智能的作用和作用。不过，有些人可能并没有意识到AI运用的存在，也存在识别延迟的问题。 OpenClaw可以虚拟化许多生产和协作代理，极大地提高人们的工作效率，从内容生成到认知增强。未来还需要进行更复杂的优化和推演d出，从而导致了所谓“情报危机”的出现。很多时候，AI与人类的关系是无法替代的。相反，我们应该意识到如何根据时代的发展来重建我们自己的能力。我非常激进地在公司内部推动人工智能，要求每个人都使用它来参与他们的工作，并且许多公司已经将人工智能纳入他们的流程中。不过，我认为没有什么可担心的。首先，你需要一点一点地了解AI。第二，用AI是绝对有必要的，我们需要用最前沿的AI来了解AI的哪些方面。它确实可以帮助您，并将焦虑转化为重建和发展我们技能的动力。实施人工智能时，必须考虑成本效益。 《中国企业家》：无论技术发展到什么阶段，人的判断永远是最重要的。您正在做的是利用人工智能来帮助企业创造决定。王雷：我们服务过很多企业客户。一是大型进出口公司，产品种类繁多，知识体系复杂。将销售过程中的产品知识系统化、结构化，可以帮助新员工快速上手，尽快接近成熟的销售水平，大幅提升整体效率。来源通过模型，原本集中在少数“关键人”手中的经验和知识成为新人们可以更快学习、使用和实施的组织能力。 《中国企业家》：决策包括很多范畴，比如战略决策、产品决策等。您想解决哪类决策问题？王雷：决策的本质是在信息支持下，在多种方案中选择一个行动，并利用结果完成闭环验证。事实上，无论是商业还是个人生活，都是为了“获得g 信息、分析、考虑、规划和决策。”有足够经验的人会更加稳定。经验较少、数据不完整或认知能力有限的人更有可能产生偏见。人工智能使这一过程变得系统化和可重用，降低了错误决策的成本，提高了决策的稳定性和盈利能力。以研究化学的冲洗和开发为例。初学者往往会走弯路、试错，并因缺乏经验而变得效率低下。一旦系统模型和方法到位，就可以指导和修改实验路径，减少低效的试验和错误，并加速新材料发现的过程优化和验证。 《中国企业家》：他还推出了一个名为DIP的决策智能平台。王雷：DIP是我们为AI时代的企业打造的业务和决策系统。业务是基础，决策是关键，最终是可用性的改进必须反映在决策的价值中。我们学习Palantir的AIP（Generative Artificial Intelligence Platform），它更侧重于数据分析和描述。我们的DIP不仅叠加了AI，还融入了ElementsKey决策智能工具，形成了可以落地的决策闭环。 DIP可以被认为是“企业数字大脑导航仪”，不仅提供地图（数据），还直接提供最优行驶路线（决策）。 《中国企业家》：我们可以从Palantir身上学到什么？王雷：真正把数据变成产品。一旦企业连接到Palantir，就可以通过数据-洞察-行动-利润链接即时访问并快速执行其原始ERP数据。 《中国实业家》：那么你的王牌是什么？王雷：我们的总体战略可以概括为“2+1”。 “2”是两项基本技能。一是模型的核心功能是自主可控。这打造“亚一”和“盘石”系列的主要目标是掌握底层架构和进化能力，形成持续迭代能力。其中，“盘石”已经具备了强大的AI4S专业推理能力和科研支撑。二是系统级决策平台的功能。模型只是功能的来源；真正的价值在于工程和生产。也就是说，将模型作为可复制的决策系统而不是独立的工具纳入企业流程中。 “1”是方法论。我们遵循称为“DOMA”的核心方法论：数据、本体、模型、代理。其工作原理可以概括为首先数据治理、知识结构建模、模型功能集成、Agent执行协作。目标是打造一个从数据到决策的闭环系统，让AI能够不断产生结果。 《承接“中国dor”：解决哪些技术问题》你想解决吗？您还在开发基本模型吗？王雷：行业最初的竞争主要集中在前期培训的规模上，但现阶段竞争的焦点已经转向后期培训。重点是垂直领域的提升，即增加推理深度、稳定性以及适应复杂场景的能力。以“盘石”大模型为例，我们持续推进特定领域推理能力的提升训练，重点在训练后阶段进行针对性提升，全面提升纵向推理能力。这不仅是技术路径的选择，也是将AI部署到现实场景中创造价值的关键《中国企业家》：你选择走的方向是否需要大量的计算能力？信息学仍然很高。目前，高质量的训练计算能力仍然是稀缺资源。尤其是在密集推理阶段需要专业的培训、计算能力的稳定性和规模。盘石大模型的训练规模不断扩大，模型的整体精度也不断提高。 Wenge计划继续加大对算力的投资。 《中国企业家》：亚伊模式的参数并不是很宽泛。因为？王雷：一开始我们自主研发并开放了700亿参数模型。现在参数达到了数千亿，甚至数万亿。该模式采用MoE架构，通过“专业化分工”提高效率。这个逻辑非常清楚。与其盲目增加参数，重要的是有效地增加参数。在我们的实践中，我们发现超大型模型更适合平台级服务。中型模式进一步帮助企业实施、运维、成本控制。在工业部署场景中，“性能价格比”“tio”比参数尺度重要得多。最终用户指标是有效性、稳定性和可持续交付能力。 《中国企业家》：我们讨论了2025年旗舰应用什么时候推出。那个时间看起来有点遥远，但今年已经有迹象表明会发生。王雷：六个月到一年内，我们将能够观察到手机使用时间结构的指标。决策很容易。AI应用肯定会是一个高频切入点。未来，我们可能不会用抖音，也不会看小红书，但不使用人工智能会很困难。它不仅仅是一种娱乐，它是你工作流程的一部分，这种渗透率可能会超越移动互联网时代。改变的不仅仅是使用习惯，还有生产方式。 “中国企业家”：成为“中国版○○”如果有的话，有没有规则？王雷：我们需要与世界一流产品进行比较，但抄袭是没有意义的。无论是“中国版Anthropic”还是“中国版Palantir”，重要的不是标签而是定位。一方面，要达到顶级的技术标准。另一方面，要形成真正的中国本土胜任力体系。对于中科文革来说，创建一个简单的生成模型是不够的。更重要的是，建立结构化和决策导向的能力。连接数据、见解、流程和操作，形成可操作、可重用和可扩展决策的闭环。这就是我们要强调的差异化价值。人工智能负责逻辑和计算，人类负责美学和责任。我们对复杂性的敬畏本质上是对人类智慧光环的敬畏。
（编辑：何欣）
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