TED 2025｜谷歌前 CEO 断言：AI 从未被高估，真正红利只剩 3 年窗口

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（在TED，对话

谷歌前 CEO 埃里克·施密特片段精选）

2025 年 5 月 15· TED 主舞台，

谷歌前 CEO 埃里克·施密特（Eric Schmidt）登台，

用12分钟传递一个关键信息：

“AI 的真正红利，只剩 3 年。”

1800 名创业者、VC、政策制定者集体沉默。

这不是硅谷叙事，而是战略坐标。他抛出三条核心线索：

• 算力拐点已至：2028 年前，AI 使用成本预计再降 10 倍；

• 需求黑洞打开：全球预计 3 亿劳动力缺口等待智能填补；

• 监管时钟压缩：欧盟立法窗口同步收紧到 36 个月内。

换句话说：AI 机会不是被高估，而是被“宽估”——真正爆发窗口，比你想的更短、更猛、更具结构迁移性。

本文将从施密特 TED 对话中，沿着 3 大战场与 3 张作战图，提供一套可立即部署的行动参考：

• 战场一｜算力下沉：芯片、能源、数据中心的地缘布局机会；

• 战场二｜AI × 人口缺口：医疗、制造、教育的替补名单；

• 战场三｜合规竞速：如何把自己提前写进“监管白名单”。

如果 2022–2024 是“模型狂飙期”，那么 2025–2027 将是“红利抢位期”。

这不是旁观时代，而是一次全面转型的关键窗口。

倒计时，从现在开始。

❶ AI 的真正限制，不是算法，而是国家系统

“美国需要再增加 90 千兆瓦的电力，相当于 90 座核电站。” “而我们现在建了几座？零座。”

和OpenAI Sam Altman一样，施密特在 TED 上，开场没讲模型，而是讲电力。

他提到，现在的大模型正在进入“规划阶段”——也就是模型不再只是生成文本，而是能根据目标前后尝试、反复规划，完成任务。

但这背后有个代价：

“仅仅为了做这种规划，计算需求至少增加了 100 倍，也可能是 1000 倍。而每个数据中心的能耗，相当于几个城市。”

也就是说：模型越聪明，越需要大算力；算力不是云上的东西，它压在电网上；如果没有国家级能源供给，AI 就无法进化。

过去大家以为，AI 的瓶颈是算法、参数、推理能力；

现在施密特告诉你：

“我们没法再训练下一个 AI，不是因为技术跟不上，而是我们国家的电不够用了。”

他举了个现实中的对照案例：

“沙特正在建 5 到 10 千兆瓦的数据中心；印度也考虑上一个 10 千兆瓦的。”

这意味着，一场“谁能先供得起 AI 的电”的新型竞争，已经在全球展开。

换句话说，AI 的进程，不再是硅谷说了算，而是能源结构决定技术上限，国家系统决定智能边界。

如果说上一轮互联网是“算力+连接”，这一次，AI 靠的则是“算力+供电”：

算法进步固然重要，但算力极限的决定因素，不在 GPU，而在电网。

❷ 红利不在模型，而在“系统重构者”手里

“你给它一个任务，它开始前进、后退、前进、后退，规划、调整、再尝试。 这是 AlphaGo 启发的强化学习，现在正被用于构建 AI 代理工具。”

从语言到任务，AI 正在“接管流程”

这不是 ChatGPT 打字的版本，而是新的 AI 运作形态：

不是生成内容，而是完成任务；不是等你提问，而是先理解目标，再自动部署。

施密特提到：“我买了一家火箭公司，不是为了飞，而是为了观察 AI 怎么在 15 分钟里写出一篇论文。”

他说得轻描淡写，但背后暴露的是一场结构变化：

AI 正在从“对话工具”变成“流程系统”——你说一个意图，它连接模型、调用 API、完成推理、写成报告。

它们之间用语言交流，通常是英语。你本质上拥有的是：一个做这个的代理，一个做那个的代理，它们连接起来，像流程工厂一样自动运作。

这是一种“AI 接管”的新形态。

它不是帮你提效，而是主动调度。它不是被使用，而是自己完成组合、推理与反馈。

施密特没有用“人工智能”这个词，而是直接说：“这些代理工具，将运行整个业务流程。”

企业下一轮红利，属于“敢交出流程的人”

很多人还停留在“AI 能不能替代那些人”的争论里。

但施密特描述的未来，是你不需要再去自己做，而是整个工作流本身被 AI 重构：

• 你输入一句目标；

• 它判断需要哪些工具；

• 通过中间代理，调用知识、搜索、文献、接口；

• 再生成结果，反馈给你，甚至直接执行下一步。

这已经不是写一段文字，而是重构一个工作流。

“语言 → 序列 → 决策 → 执行。” “AI 正在成为从语言到策略的完整链条。”

在这种结构下，真正的红利不再属于：

• 谁掌握最好的模型；

• 谁会写最精妙的提示词；

• 或者谁用得最熟练。

而是属于：

• 谁能先把任务交出去；

• 谁敢把接口打开；

• 谁让系统自己运转起来。

施密特没有直接说“组织要变”，但他说：

“最终形态，是 AI 运行整个企业流程。”

它不是在你电脑上跑，而是在你企业的核心运行里。

这意味着，未来企业真正的竞争力，不是人力多，而是系统轻；不是分工细，而是响应快。

红利窗口期，不是技术红利，而是结构重写红利。

而只有敢于让 AI 成为“流程的起点和终点”的人，才拿得住这轮机会。

❸ 不是快与慢，而是“斜率差决定生死”

下面这段对话是施密特全场最尖锐的一部分。

“如果我是坏人，你比我领先六个月，我将永远追不上你。你已经拥有可以重写世界的工具，甚至摧毁我的工具。我要做什么？炸掉你的数据中心。”

他不是在讨论哪个国家模型更大、谁的算法更好，而是提出一个问题：

在一场 AI 驱动的技术竞速中，“领先 6 个月”到底意味着什么？

AI 的进展，不是线性，而是指数

施密特说：

“这些系统不是增长 10%，而是增长 10 倍、100 倍。” “如果一个团队有 1000 名程序员，他们可以创造出 100 万个 AI 工程师。”

他用的词不是“领先一点”，而是“获得压倒性优势”：

• 这些 AI 工程师不需要薪水；

• 不会辞职，不会生病；

• 每天工作 24 小时，持续迭代优化自己；

• 每优化一次，整个系统的效率就整体上升。

而如果你落后，就会被“指数级差距”拉开：

“你比我早半年部署这些系统，你的斜率就永远比我快。”

技术的“斜率”，决定整个系统是否还能翻盘

所谓“斜率”，不是抽象数学，而是非常现实的系统路径：

• 比如一家企业部署了 AI 自动研发、AI 客户服务、AI 销售预测；

• 而另一家还在试图给团队培训提示词技巧；

• 差距不是技能，而是 “工作方式是否已经跟上变革”。

施密特的意思很明确：

在指数时代，谁先起跑、谁先完成系统接管，就等于锁定了下一轮财富分配。

我试图渗透你的公司系统，没成功；我试图篡改你的大模型，没成功；那我还有什么选择？我只能炸掉你的数据中心。

这段听起来像电影台词，但施密特强调的是：当斜率差无法弥补，博弈方式就会走向极端。

他不是在谈军事威胁，而是在警告一个更深层的战略格局：

如果你晚 6 个月，不仅追不上，甚至不知道该追什么了。

企业、国家、个体：都逃不过“斜率定律”

这条规律不只适用于国家。

它同样适用于企业与个人：

• 企业提前一年部署 AI 自动化财务系统 → 成本下降 30%，每月多出资金滚动；

• 同行业对手还在采购 Excel 插件 → 被边缘化；

• 个人开始用 AI 做数据调研、文案撰写、产品原型 → 产出效率提升 3 倍；

同事还在等“GPT-5/DeepSeek R2 出来再说”。

施密特的 TED 对话，本质是提醒：

技术时代真正的临界点，不是你有没有用AI，而是你能不能跑在'世界重塑'的斜率上。

❹ 红利窗口期的 3 个确定性方向

你们很多人以为红利已经过去，其实不是。我们现在处在窗口期的开端。

AI 即将在接下来的两到三年内，重构我们最重要的三个系统：医疗、教育和企业运行。”

医疗：AI 正在重写“药物研发”的底层逻辑

我认识一个非营利组织，正在尝试在未来两年内识别所有可药物靶点。 一旦成功，全球制药行业将进入新阶段。”

施密特没有讲药品定价、AI医生或医院自动化，他关注的是药物背后的底层数据结构。

所谓“药物靶点”，简单来说，是药物在人体内的作用目标。如果你能精准识别，就能更快设计新药。

他指出：AI 不再是辅助分析，而是成为新一代药物科学的生产引擎。

过去，药厂靠试验靠经验，现在，AI 可以在数小时内筛出成千上万的化合物组合，并自动建模、预测副作用、优化路径。

我们正在用 AI 写论文、做推理、制定实验计划，这些在过去需要一整支团队。现在，它 15 分钟就能完成。

这不是未来，而是正在落地。

教育：每个人将拥有“用自己语言”交流的 AI 导师

我们为什么不能让地球上每个人，都拥有一个母语导师？ 用他们理解的方式，持续学习。

施密特没有谈大模型能否写课件，而是直接描绘了一个愿景：AI 将成为全球最大规模的个性化教育平台。

他强调，不是自动答题，不是在线课程，而是：

• AI 用你的语言；

• 了解你的知识结构；

• 生成你理解得最快的学习路径；

• 并根据反馈即时调整教学内容。

这不只是教育效率提升，而是打破教育壁垒：每个孩子，不再因为语言、资源、时间而被限制成长。

业务流程：AI不再是'被动工具'，而是'主动代理'"

你可以直接把模型接入数据库，不需要中间件，不需要开发连接器。 它能理解你的目标，生成执行序列。

在施密特看来，企业系统即将发生两件事：

1. 技术接口的“语言化”：你告诉 AI 你要查什么，它自动转译为系统指令；

2. 工作流的“主动化”：AI 不再等人调用，而是主动调度、联动、响应。

他说得很直白：“整个行业可能会因此消失。” 因为传统 IT 中的“集成层、中台层、开发层”——会被自然语言驱动的 AI 取代。

这将导致企业组织逻辑发生变化：

• 系统越少人维护，越高效；

• 决策速度提升，层级减少；

• 企业之间的竞争，不再是人效，而是“系统决策速度”。

这三件事，不是未来幻想，而是施密特认为“红利窗口期”三年内即将确定落地的方向。

这不是长期规划，是正在发生的现实。而我们每个人，能否看懂、跟上这轮生产力革命，将决定你能不能活在红利里。

❺ AI 将是重构全球秩序的“再分配工具”

这不是短期竞争，而是一次系统再分配。上一次工业革命最大的赢家，不是发明者，而是率先应用者。

技术的赢家，不是创造者，而是应用者

施密特用了一个历史类比：

“上一次工业革命中，英国发明了技术，但最终美国赢了。” “因为美国敢于大规模应用，而不是犹豫。”

这段话不是在谈情怀，而是强调一个认知：

AI 的本质不是创造了什么，而是谁先敢用它。

这背后包含两个含义：

1. 技术扩散的速度，远快于以往任何时代；

2. 只有提前“结构换轨”的国家和组织，才能锁定下一轮分配权。

中国 DeepSeek 很聪明，它把算法做得更高效。 一旦这些开源技术释放出来，全球很快就会采纳。

施密特坦白承认，中国在开源模型的效率优化上做得很快，而且是开放发布、可被全球直接复用的。

他的担忧不是技术被掌握，而是：我们是封闭模型，他们是开放模型。如果没有新的变化，中国很可能成为开源 AI 的全球领导者。

技术扩散=再分配：控制权、规则权、叙事权

施密特说得很清楚：

“开源的扩散速度，在网络层面和生物层面，都是危险的。”

为什么危险？因为一旦失去主导权，别人掌握规则，就等于掌握再分配权。

• 你没定义技术，就要跟随别人的节奏；

• 你没定义标准，就只能适配别人的产品；

• 你没定义叙事，就失去了社会对技术的信任组织力。

而这不是“几十年后”的问题，而是施密特口中的：“大约五年。我们还有一点时间。”

这是一个不确定但紧迫的窗口期。

问题不是'AI会不会威胁人类'，而是：它已经开始改变谁能成功、谁会失败，只是你有没有意识到这种转变

从国家到组织，每一层都面临再分配

这条“技术＝再分配”的逻辑，不只是国家问题。

它适用于：

• 国家之间的产业主导权

• 公司之间的系统主导权

• 人和人之间的能力主导权

每一层，只要有 AI 进入，就会发生一次结构重写。

而真正被重写的，不是某个岗位或工具，而是：

谁拥有主导权，谁能写规则，谁能调度资源。

施密特说：AI 是一个新基础设施，它会变成每个行业的组成部分。这不是哪家大厂赢了，而是整个世界的运行规则在变。

❻ 马拉松视角：真正的组织竞争，才刚开始

施密特说：我做过一件很蠢的事，就是参加一场 100 英里的自行车比赛。它教会我：你以为能冲刺，但最后赢的从来是那个能控制节奏的人。

所以，他把 AI 变革比作一场超长距离的马拉松。

他说：“我们在谷歌，一年能完成太多事，但因为太快，反而忘了走了多远。”

他的提醒很明确：

在这个节奏里，最危险的不是落后，而是误判周期。

这不是竞品战，是系统代际更新

很多企业还在做“AI+”尝试：模型接入、功能升级、人员培训。

但施密特提出的，是完全不同的视角：

你每天醒来，要知道这是系统性的曲线，不是局部性的爆点。 你不是在‘试用’ AI，而是在和它一起改写基础设施。

这意味着，组织不能只看技术要不要用，而是要问：

• 我的系统是否尝试允许 AI 接管？

• 我的流程是否能打算重构为“AI先动”？

• 我的组织文化是否能接受“任务从语言开始”？

这才是马拉松要跑的主线。

不用 AI 的组织，会在三年后失去相关性

每个人，不管你是医生、艺术家、商人还是老师，你都应该用这项技术。 如果你不采用，你将不再具有相关性。”

这是施密特给出最直接的判断。

他说得很冷静：

“AI 不是风口，不是趋势，而是一个‘你参与不参与’都在推进的新工业革命。”

不是你选择用了多少，而是你在整个革命中是否还“有意义”。

那些能活下来的组织，有一个共同点：自我进化力

施密特没讲管理模型，也没讲组织架构调整方案。

他讲的是一个关键词：“Adaptation（适应性）”。

每天你都得继续前进，因为变化不会等你。

这个时代里，组织需要的不只是创新，而是：

• 能被 AI 嵌入的流程；

• 能随数据变化自调的决策机制；

• 能容纳试错与迭代的节奏观。

说得直接一点：真正的竞争，不是你能不能用 AI，而是你的组织能不能“跟 AI 一起成长”。

当很多人还在问 “我该不该学 AI” 的时候，施密特的回答是：

你不需要成为AI专家，你需要学会如何与它合作共赢。

这场马拉松，刚开始。

结语｜AI是一次全面重构，窗口期不是开始，而是分配

TED 2025 的这场对话，没有关于模型参数的细节，也没有行业预测。

施密特只讲了三件事：

• 第一，AI没有被高估，是我们低估了它的影响范围；

• 第二，红利不会平均流出，而是集中落在敢于重构流程与结构的人手里；

• 第三，这一切不会缓慢发生，三年内的变化将决定分配结果。

他没有说“机会来了”，他说的是：

如果你还在等它变得更成熟再使用，那你永远会落后于别人。

AI 不是工具，不是助手，也不是个体和组织加速器。

它是一次系统级技术变迁，而我们所有人都处在它的窗口期之内。

这不是你可以选择加入或旁观的变化，而是一场正在重新划分赢家和输家的游戏。

本文由AI深度研究院出品，内容整理自谷歌前首席执行官兼董事长埃里克·施密特在TED演讲。

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参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=id4YRO7G0wE&t=1012s&ab_channel=TED

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵