日前，彭博社发布了阿里云创始人、之江实验室主任王坚的专访，本次对话探讨了AI 技术对人类思维方式的根本性影响，中国 AI 生态的演进、创新速度与真正的挑战等，王坚认为，AI 的发展是连续过程，而非分级进化。他明确反对将 AI 划分为 AI、AGI、ASI 的阶段论，认为这如同人的成长，是一个能力持续增强的连续谱，不存在根本性的“质变”节点。在外界普遍担忧算力限制的背景下，他认为国内基础模型已足够强大，真正的挑战在于能否摆脱 ChatGPT 的应用思维定式，创造出全新的、有价值的应用场景。
“我不太喜欢这种分类方式，AI 就是 AI”
王坚：我最关注的是它给我们做事和思考方式带来的根本性改变。我本人有心理学背景，所以人工智能这个词，或者说这个领域，对我而言并不新鲜。我上大学的时候，也就是80 年代初，我们已经开始研究它了。
回看当时的技术，会发现它还处在一个非常不成熟的阶段。所以，那时我们谈论的所有 AI，处理的都是我们所说的“玩具问题”。我们当时试图解答的所有问题，都有明确的预设答案，本质上都是些人为设计的问题。所以你可以想象，在那个时期，人工智能试图解决的是人为设定的问题，这其实没有太大的实际意义。
但今天，技术正在走向真正的成熟，而我们试图解决的，也都是真正棘手且源于现实世界的难题。所以，至少从我的经历来看，一个巨大的变化就是，我们已经从用不成熟的技术解决人为设定的问题，发展到用强大的技术来解决真实且困难的问题。这是一个巨大的飞跃。
这种影响其实非常直接。我们谈论算力的时候，人们可能会说算力提升了十倍。但这种量级的提升为什么会改变你的思维方式呢？我打个比方：如果我给你一百万倍的算力，你做事情的方法就会彻底改变。
这就像交通方式的变迁。如果我给你一辆自行车，你会用一种方式去思考如何从香港到上海或杭州。但如果我给你一辆汽车，你思考路线的方式就会不同。如果我给你一架飞机，那又完全是另一回事了。在火箭出现之前，飞机可能就是我们想象力的一种极限。但如果我给你一枚火箭，它会彻底颠覆你对如何完成这件事的思考。所以我认为，算力正是以这种方式改变了我们的思维与行事方式。
坦白说，我不太喜欢这种分类方式。AI 就是 AI。我们唯一能说的是，存在一个从普通 AI 到所谓超级 AI 的发展过程，无论你如何称呼这个“超级 AI”。它仅仅意味着进化，意味着能力的增强，仅此而已。你很难真正把它们区分开来。这就像人的成长，从上幼儿园一直到读完博士，这是一个连续的过程。当然，能力肯定在增长，但你很难说其中有根本性的区别。孩童拥有强大的学习能力，其本质与博士生并无二致。
一项技术在进入市场之前，永远无法真正成熟
王坚：这是一个非常有趣的现象。因为如果你回顾 30 年前，更不用说 50 年前的 AI，它是一个非常具体、非常狭窄的领域。在那个时候，AI 是 AI，自然语言是自然语言，计算机视觉是计算机视觉，机器人学是机器人学，它们是不同的学科。
但今天，AI 成了一个内涵宽泛的“大箩筐”。研究自然语言的学者会说，“我们也在研究 AI”，这在今天是正确的。所以，我认为必须明确，机器人学就是机器人学。我看到的是，无论你是否称机器人学为 AI，AI 产生的一切成果，都可以被部署在机器人上，这是事实。
所以这是两码事。我会说机器人学是一个截然不同的领域，其基础技术是不同的，但它们需要 AI。这更像是，汽车就是汽车，以前用的是柴油发动机，今天我们有了电动车，发动机变了。所以对我来说，AI 只是为机器人学提供了新的引擎。这就是我对机器人学的看法。
对中国来说，一件非常有趣的事情在于，我们有机会去探索成千上万种可能性。人们对这项技术非常着迷，在做很多不同的事情。其中一些，可能大部分，会在五年或十年后消失，但这并非坏事，它只是帮助我们去探索这些可能性。这是一方面。
第二方面，是如何看待中国的市场。三四十年前，当人们谈论中国市场时，指的是一个已经建立的市场，基本上是一个供你销售产品的渠道。这是我们谈论市场的典型方式。但从我做阿里云的经验来看，市场有一个非常重要的功能，那就是催化技术走向成熟。你可以在市场上非常迅速地检验你的技术。一项技术在进入市场之前，永远无法真正成熟。
所以今天，中国市场在建立新技术、并确保技术足够成熟方面，扮演着一个至关重要的角色。它甚至成为了新技术的绝佳试验场。因此，市场的功能已不再是传统意义上的销售渠道，其本质是所有新技术的孵化器与试验场。我认为中国可以在这个领域发挥巨大的作用。
今天真正的挑战是创造力，不是算力
王坚：作为一个单一的组织或个人，你无法长期保持那么快的速度，否则会崩溃。例如，我曾经可以连续工作三天不睡觉，但现在不行了。而且你绝对不可能连续工作三十天不睡觉，那是不可能的。
但从集体层面来看，我们可以实现非常快的迭代。这就是为什么我非常欣赏创业公司的思维模式。基本上，像 DeepSeek 这样的公司可以冲得非常快。然后我们还有零一万物，还有月之暗面。所以从集体来看，我们可以保持高速推进。我认为这没问题，这才是重点。否则，我们为什么需要这么庞大的人口基数？
所以当大家聚在一起，不仅仅是为了竞争输赢。本质上是因为这种竞争，你可以实现技术的快速迭代。你这次跑得快，然后稍微慢下来，另一个人又跑得飞快。最终，他们也会稍微慢下来，如果你足够优秀，又能再次追赶上来。我并不认为这种竞争是残酷的，反而觉得它非常健康。因为当我们和非常有竞争力的人一起工作时，那会让你自己也变得更有竞争力。我认为新技术就是这样被创造出来的。
至少对 AI 而言，这是一场马拉松。因为我认为没有人能真正看清，如果这是一段漫长的旅程，现在绝对还处于极早期的阶段。从这个意义上说，任何短期的胜利都不重要。
而且，我必须强调一个非常重要的判断：你今天所拥有的任何先发优势，都不会构成他人无法逾越的壁垒。它只是通往下一阶段的一个早期过程。所以，这就是为什么这是一个非常激动人心的时代。任何处于早期阶段、每天都有新事物发生的事情，都是一个激动人心的时代，尤其是对年轻人而言。
中国确实有很多模型很突出。但正因如此，如果想让它们被外界所熟知，会很难。中国确实是一个从创业思维中受益的国家。所以，如果你看看年轻人，至少是我有机会接触到的人，他们都有非常好的创业心态，尤其是在像杭州这样的地方。
我不确定你是否知道关于杭州的一些说法。我没有统计数据，但这基本上是人们口耳相传的。如果你在杭州街头做一个统计，平均每四五个人里就有一位创始人或 CEO。这只是说明人们热爱去创造一些东西。所以这很吸引人，而且我认为这仍然是件好事。
我认为是创造力。关于我们面临的挑战，我心里有一个清晰的判断。人们总说算力是瓶颈，但我并不这么认为，至少在目前这个阶段不是。长期来看是，但此刻我不认为是，尤其是在过去的六到十二个月里。
为什么我说是创造力？零一万物和 DeepSeek 的基础模型已经足够好了，它们已经比 GPT-4.0 好很多。所以我们真正需要的是找到一些有创造力的人，为它们开发应用。然而今天，在应用层面，我们受到了 OpenAI 过于巨大的影响，仿佛所有人都认为 ChatGPT 是唯一可行的应用形态。所以我认为，还有更多的场景我们可以去思考，并构建出像 ChatGPT 那样规模的应用。因此，第一要务是真正找到合适的应用场景。
我们预见到了数据的价值，却未能更早地意识到它与模型结合将重塑商业
王坚：因为从根本上讲，云计算业务与互联网业务是非常不同的，根本上不同。想想将近20 年前，互联网的核心思维模式无处不在，从这个意义上说，云计算并不太契合。这是一点。
第二点是，云计算在商业模式上非常不同。我常对同事说，能投身于此，我非常幸运。首先，它是一项技术。不像其他任何业务，它们从商业开始，技术只是辅助。但云计算不是这样，你必须先有技术，这是关键。所以它是一项技术。
其次，不是每项技术都能成为一门生意。实际上，可能只有 1% 的技术能成为生意，99% 的技术就只是技术。我们非常幸运，它成为了一门生意。而且更重要的是，它是一门基业长青的生意。很多生意都有生命周期，每过 10 年，你就得考虑另一个机会。但云计算是一门非常好的生意，它可以再持续 50 年或 100 年，因为计算是如此基础。因此，当我们用“电”来类比“计算”时，其意义是十分深远的。这是人们在最初难以理解的部分，在最开始，这很困难。
我不能说我曾有过预测。今天，AI 是云计算的大客户，我不能说我曾预见到这一点。坦白说，我并未预料到 AI 会来得如此之快，它的到来超出了我的预期。但我确实相信它是一门好生意，这是因为互联网。
所以你可以看到一件非常有趣的事情：如果没有互联网，就不会有像云计算这样的业务。但我在书里写了一点，那就是互联网将数据汇集在一起。传统业务没有将数据汇集起来，但互联网做到了。所以我坚信数据会从根本上改变我们做生意的方式。但我当时没有意识到的是，当数据与模型相结合，实际上创造出了名为 AI 的东西，并改变了做生意的方式。我们预见到了数据的价值，却未能更早地意识到，当计算、数据与模型三者结合时，将从根本上重塑商业模式。
首先，我想说我有多幸运。信不信由你，我从未为阿里云写过一份商业计划书。
这意味着你当时根本无法写出一份商业计划书。就我个人而言，我也不喜欢商业计划书。所以当我谈论创新时，我不喜欢商业计划书。基本上，你没办法写出一份商业计划书，所以唯一能做的就是不写它。
所以我才说我非常幸运。如果你要问有多难，那就是当时每个人都认为自己正在做的就是云业务。所以即使在阿里巴巴内部，因为它太新了，你真的说不清它到底是什么。那是一个非常大的挑战。
但当然，我再说一次，我非常幸运。我开始的时候，中国的互联网正在蓬勃发展，我们有创业公司。实际上，我拿到的第一笔钱就是来自创业公司。那段经历至今令我难忘。所以这就是为什么我热爱小公司。我由衷地欣赏那些一无所有、敢于拼搏的创业者，他们是最棒的。
如何看待硅谷人才模式
王坚：我认为这并非主流的成功路径。原因很简单。以我们自己为例，当我在 2008 年创办阿里云时，第一件事就是去硅谷招揽人才。在和所有人交谈之后，我意识到在当时的市场中，几乎找不到现成的人才，因为这是一个全新的领域。
而且有些所谓的人才实在太贵了。“太贵”意味着，在你都不知道云业务是否能做成的时候，为什么要雇佣这些人？所以，这其实是关于创新的问题。在创新的极早期阶段，“人才”本身不是问题，你需要的是找到“对的人”，而不是“贵的人”。因为如果这是一项新业务，是真正的创新，那基本上意味着这些人才的价值尚未被市场普遍认可，否则他们就不会来做这件事了。
所以今天像 Meta 这样的公司发生的事情，是因为他们非常关注于现有的商业成功和已建立的技术。这是我的看法。所以我认为我们有巨大的机会去关注那些今天无人知晓的技术。这些领域的人才，他们是人才，但是你能够获得的。这真正关乎你想要走向何方的愿景。
在过去 20 年左右的时间里，发生过很多类似的事情。每当所有人都知道“这些人是人才”的时候，你最好就不要进场了，那说明机会窗口已经过去了。举个例子，我个人招聘了周靖，他现在是零一万物的负责人。你在杭州的时候可能见过他。15 年前我亲自面试了他，我们得到了人才，现在他正领导着零一万物I。
因此，我相信硅谷现在这种模式，并非创新的制胜法宝。
