范式集团创始人戴文渊三重视角分析AI未来!后续发展趋势如何?

4月2日，景顺长城和外方股东景顺集团（Invesco）联合举办了2025年度科技专场策略会，策略会请到了海内外产业专家分享最前沿的观察。

其中，范式集团创始人戴文渊从产业、企业、科学三个不同视角来分析AI发展趋势。戴文渊是首位获得中国智能界最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖的企业家，曾获国际计算机编程大赛ACM世界冠军，“北京青年五四奖章”表彰。2014年创立AI平台企业第四范式，专注于以AI驱动各行各业的智能化转型。2018年至今，第四范式连续6年蝉联中国机器学习平台市场份额第一（根据IDC MarketScapeTM）。2025年3月，第四范式升级为范式集团，在稳定推进AI企业服务的同时，开辟消费电子板块，以端侧AI赋能终端。

以下为戴文渊分享的主要内容：

一、 为什么DeepSeek会在这个时间点出现

戴文渊认为，今年海外业务最火热的话题是DeepSeek的横空出世，DeepSeek的出世让中美之间AI的竞争格局发生了变化。但DeepSeek为什么会在这个时间点出来，以及中美之间的格局为什么会发生一些变化，背后有它的根本逻辑。

总体来说， AI的发展一直在训练和推理之间周期更迭。上世纪90年代IBM的深蓝打败国际象棋世界冠军，以及后来AlphaGo在围棋领域战无不胜，都是AI在推理领域的深入发展。全世界的棋谱很难把AI训练得很强，因为训练的数据不够了，需要靠很强的推理能力产生更多的新的数据让AI变强。

到了本世纪2000年到2010年阶段，随着互联网的发展AI又进入到了训练阶段，其中一个典型的代表是IBM的沃森。2010年前后“维基百科”成为了全世界知识的聚集地。基于维基百科训练出来的问答系统开始已经能够打败人。

到了ChatGPT，因为互联网进一步的发展，语料越来越多，我们可以通过训练一个超大规模的模型，最后实现通过自然语言灵活地和人去交互，又开启了一个训练的阶段。

但最近半年最大的问题是基于海量数据大模型、大算力、大参数量、大力出奇迹的这条路遇到了数据的瓶颈，互联网所拥有的高质量数据可能已被耗尽。这个时候只能“多思考”，所以又回到“深度推理”的阶段。

进入到深度推理的阶段后，中国虽然说芯片仍然是受限的，但是这个受限的程度比原来轻，进入到推理周期以后，训练芯片被卡脖子的状态被缓解了，所以看到的结果是好像中美之间AI的竞争格局发生变化了。

二、 中国AI产业的机遇：AI开始说话+全产业链+人才红利

戴文渊认为从2023年开始AI从不会说话的AI变成了一个会说话的AI，这对AI产业来说是一个更大的机会。

截至2023年之前所有的AI都是不会说话的AI，所有的AI只能躲在一个业务的背后，就像大家每天刷抖音的时候AI是躲在抖音系统的背后给你在推送，而不是推送一个AI给到你。但是2023年之后最大的变化，AI从不会说话到会说话，AI可以开始直接从后台走到台前了，这可能是一个很大的变化，这个变化也会让整个产业格局发生变化。

随着AI开始会说话了，当然是广义的会在“说话”——AI可以直接和普通人“打交道”，AI和人用语音就能交互，包括像消费电子的各种终端，可能大家觉得和AI在终端的交互要有屏幕，大家不会觉得还可以和耳朵打交道，也不会觉得还可以和眼睛打交道，现在通过语音，人可以和AI耳机、AI眼镜“打交道”，可以开始畅想未来AI从幕后走到台前。

另一大优势是中国有完整的规模化产业链以及AI人才红利。相比于十年前，AI人才稀缺，近些年出现了AI人才井喷的状态。AI的人才变成了一个可能会形成红利的状态，体现出来的最后结果大家会发现AI开始出现所谓的百模大战，AI的应用层出不穷。再回到人才组织的角度来讲，AI公司的组织未来最重要的不是围绕着1、2个稀缺的AI人才去搭建，而是能够去更好地调动一批有能力、有创新力的年轻人的活力，用群体作战的方式把技术做出来，把AI的能力发挥出来，这可能是当前的AI和10年前的AI从人才角度很大的变化。

产业端，很大的机会来自于中国有完整的规模化的产业链，很多的产业不一定是全球领先的，但是完整的全产业链。同时我们的产业规模是最大的，或者最大的之一。AI在算力上的ScalingLaw正在逐渐失效，但在数据，尤其是优质数据的ScalingLaw开始显现。互联网的数据已经消耗完了，未来AI发展，产业数据非常重要。过去我们的这些产业产生了大量的场景数据。未来爆发的人才红利以及对应的全产业链的场景数据，这两方面的结合是我们看到未来人工智能在各行各业落地的最扎实的基础，也是为什么我们会提未来的若干年是“新质生产力”爆发的最黄金的几年。

三、 企业如何拥抱AI：忘记AI，以终为始

在企业端，戴文渊认为现在AI很火，但是AI在企业端还处在维非常混乱甚至在理清思维逻辑的阶段。企业先要思考的不是AI是什么，要思考的是企业需要什么，企业如何提升北极星指标。比如说企业和竞争对手去竞争，究竟如何打败竞争对手，然后再看AI如何在里面发挥作用。本质上AI是生产力，AI不是你的业务，你的业务可能是卖咖啡，你的业务可能是经营好一家银行，你的业务可能是经营好一家电站，AI是你的工具，是你的生产力。

很关键的一件事情，企业端要以终为始来思考AI的问题，以终为始的“终”其实是企业的业务本身，我们要找到的是企业最关键的价值点，然后再反推人工智能需要什么，而不是说今天OpenAI出了一个Sora，或者OpenAI出了一个O1，或者DeepSeek又发了一个R1模型，我们要思考R1怎么样帮助企业经营的更好，其实这个问题就反了。

我们的观点是AI要落地于企业，首先企业要思考清楚自己的核心竞争力是什么，然后去用AI提升这个核心竞争力指标，也就是北极星指标。最最关键的是当新技术出来，当新技术特别火热，全社会都在讨论的时候，你能否仍然清楚你的核心竞争力是什么，并且我们再去思考人工智能怎么落地，去实现你的核心竞争力的提升。

我们会强调一点，企业先忘记AI是什么，先忘记大模型，先忘记DeepSeek，先忘记OpenAI，先回到北极星指标，这个指标再反推我们需要去构建什么样的场景建设，需要做什么样的模型，最后需要提升什么样的指标，帮助企业在竞争当中获胜。

四、 大语言模型无法通向AGI，Agent+世界模型有可能

科学视角来看，从2023年开始谈的比较多的一个方向是“AGI”，当时大家更多会认为AGI是大语言模型，它是通向AGI的路线，到今天越来越少人这么认为了。特别是在2024年下半年开始，哪怕是一些硅谷的大佬们也开始在提通往AGI的路是AI Agent，也是为什么这半年AI Agent开始火了。

大语言模型为什么无法通往AGI？虽然说大家会感觉到这几年AI的发展突飞猛进，好像每天都有新的成果出现，但是现在所有的AI技术、AI技术的底层逻辑，实际上都没有能够突破20世纪50、60年代的底层理论。

今天所有的AI都是在预测下一个东西，或者预测下一个token，所有的人工智能包括语言的模型，也包括视频的，包括图像的，包括做风控的模型、供应链的模型，所有的模型都在预测下一个东西，或者叫预测模型。当你把预测下一个定义为叫“预测下一个字”的时候，它就变成一个叫大语言模型了。

银行的信贷模型，下一个字说得再准，不代表能够知道借款人下个月会不会不还钱，银行的信贷模型优化的一定是预测下一个月是否会还钱的准确率更高。供应端的模型要干什么呢，供应链模型优化的是我要预测这个门店明天卖掉的东西销量要越来越准，也不是预测下一个字。实际上AI是建立在高度的专业化，而不是建立在通用上。

为什么说AI Agent是通向AGI的路？这句话既对也不对，首先对在哪儿，我们越来越发现大语言模型是通向AGI的一个非常重要的环节，这个环节叫Agent，它能做什么呢，它在与人沟通，从23年开始AI从不会说话到会说话，从不会说话到会说话最大的改变是AI能否跟人打交道，AI如果能够和人打交道，最大的价值就是做Agent。

最后谁去解决问题呢，就是 “世界模型”。它是由一系列垂直的世界模型组成，每个模型在优化每个指标，最后形成的是各行各业的世界模型。未来世界模型的发展应该和各行各业结合在一起，最懂风险的可能是银行，最懂供应链的可能是零售企业，最懂设备管理的是像国家电网、南方电网，基于这些数据我们去让AI学到的知识形成一个又一个垂直的模型。最后大语言模型、生成式AI能够做什么事情呢，生成式AI是AI和人之间沟通的桥梁，它理解人的需求，并且把这个需求分发到相应的、相关的世界模型里面。当我们的Agent能力越来越强，当我们各行各业的世界模型被覆盖的越来越广泛，我们就会逐渐逼近所谓的AGI。

广义的真正的世界模型肯定远远不止3D世界模型，真正的世界模型既包括空间的世界，也包括物理的宏观的微观的世界，甚至包括我们的人、动物也是某种世界，这个世界可能不是物理的世界，是精神的世界，这些世界里我们都可以通过数据去寻找到规律，通过寻找到规律构建出垂直的模型，再通过Agent来理解人的需求及意图，调取这些垂直的模型解决问题，从而实现大的AGI的能力。

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