近两年 AI 发展迅猛，但迹象表明，AGI（通用人工智能）之路已遇瓶颈，探索新路径成为业界共识。
在《财经》年度对话 2024 上，360 集团创始人周鸿祎指出，AGI 发展面临挑战，智能体与专业大模型的应用将是推动技术落地的关键。
周鸿祎直言，AGI 研发成本高昂，仅显卡投入便需数十亿美元，且模型迭代极快，如同“西西弗斯推石头”，难以停歇。他强调，卷算力、卷数据及追求万亿参数是少数巨头的游戏，广大企业的机会在于应用层面。
放弃打造全能大模型的执念，转向场景化、专业化与垂直化，让大模型专注解决特定问题，方能赋能百行千业，引发新一轮工业革命。
大模型发展的七大趋势
周鸿祎总结了大模型演进的七大核心趋势：
- AGI 发展放缓，全面超越人类的人工智能在逻辑上难以成立；
- “慢思考”成为大模型发展新范式；
- 趋向专业化，除少数巨头外，多数企业聚焦专业大模型；
- 趋向轻量化，模型体积缩小，更利于硬件部署与应用；
- 能力持续增强，学习效果与泛化能力显著提升；
- 成本不断降低，助推应用生态繁荣；
- 智能体（AI Agents）加速落地，数字员工成为新生产力。
2025 年：智能体之年
周鸿祎特别强调智能体的战略价值，预言 2025 年将成为“智能体之年”。届时，企业将大规模部署智能体，将其转化为能实际工作的“数字员工”，精准解决业务痛点。
大模型的进步使得过去软件无法胜任的任务（如保险报销报告处理）得以由机器人自动完成。这标志着服务市场的价值创造方式发生根本性变革：从“人力使用工具”转变为"AI 直接创造价值”。
专业化落地的核心标准
关于专业化大模型的落地，周鸿祎认为无需追求全能，而应深入企业内部流程或对外服务体系，从管理层到基层员工的需求中挖掘技术卡点，解决“想做却因技术限制无法做”的难题。
他提出衡量成功的标志性标准：实现体验、效率提升十倍，或成本、人力投入降低十倍。