2015年,“互联网+”的号角一吹响,中国的商业格局就跟着变了天。拼多多、美团、字节跳动这些如今的巨头,都是那时候冒出来的;寻常百姓的日子也跟着改了样——有人从打零工的变成了电商老板,有人从普通人成了粉丝千万的主播,还有人借着这波红利,一下子就把日子过富了。
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十年后的2025年8月,国务院发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,这明摆着,一个新的时代要来了。要是说“互联网+”让做事的效率提高了3倍,那“人工智能+”说不定能把这个数提到10倍。这场变革的影响,不管是深度还是广度,肯定都超过以前。
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明确的目标:智能化的时间表
文件里有两个数特别扎眼:到2027年,新一代智能终端、智能体的应用普及率得超过70%;到2030年,这个比例要超90%。跟以前文件里“争取实现”“努力达到”这些说法不一样,这次的目标更像一道明确的“军令状”,很快就会变成各级政府和企业的考核指标。
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这说明,人工智能的发展重点已经从技术研究转到实际应用上了。未来两三年,那些能在具体场景里解决实际问题的商业化应用,肯定会迎来爆发式的增长。离2027年就剩不到三年,这既是压力,更是机会。
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双线战场:技术与规则的较量
人工智能的竞争,说到底是一场“国运之战”,主要体现在两个关键地方。
在基础科学这块,文件说要“加快探索人工智能驱动的新型科研范式,加速从0到1的重大科学发现”。人工智能这东西,算是“技术中的技术”,一旦做出通用人工智能(AGI),能源、医药、新材料这些领域都会有颠覆性的突破。最近英伟达芯片出口的监管较劲,就是这场较量的一个例子。
还有个更隐蔽但同样重要的,是规则和话语权的争夺。文件里明确说“支持联合国在人工智能全球治理中发挥主要渠道作用,帮助全球南方国家加强人工智能能力建设”。以后人工智能的判断会带着价值观,如果先进的AI都是按单一国家的价值观来训练的,那它给出的规则和内容肯定会有明显的偏向。咱们通过支持联合国、团结发展中国家,就是想让更多元的标准和价值观被接受,为制定全球规则攒点力。
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四大基石:算力、数据、人才与资本
要在这场竞争中赢下来,离不开四个基础设施的支持。
算力方面,国家正在建“全国一体化算力网”,想跟建电网似的,把用AI的成本降下来。这里面的机会有:给算力中心搞基站建设、铺光缆这些服务;开发算力调度和计费系统;解决AI计算的节能散热问题——要知道,AI计算的“散热”耗能比计算本身还多,微软花17亿美元抵消碳排放这事儿,就说明这领域需求不小。
数据领域,数据会变成能流通的资产。数据产权制度完善了,数据交易就行得通了:社区超市能卖经过脱敏的消费数据,家装公司的3D模型能帮着训练家务机器人,气象、交通这些公共数据开放后,能加工成商业热力图。数据清洗、打包这些服务的需求也会猛增。
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人才培养的方向也在变。文件强调“人工智能全学段教育和全社会通识教育”,以后最缺的不是只会编程的人,而是能给AI下指令、设计模型、懂底层逻辑的人。数学的重要性越来越明显——英伟达芯片的并行计算能力,底子就是线性代数和矩阵乘法的应用。另外,AI应用培训、AI思维培养这些领域也有不少机会。
资本方面,国家会引导“耐心资本”进入AI领域。不像那些追求短期回报的风险投资,保险资金、国有资本这些更有耐心,适合投AI芯片、基础研究这种周期长、投入大的领域。这种资本的特点,跟AI技术从研发到落地的长周期很匹配,能给技术突破持续供能。同时,在内容创作、学术研究这些地方,怎么规范用AI来保证原创性(比如降低内容里AI生成的比例),也会成资本关注的小方向——这既关系到技术应用的边界,也影响行业生态的健康,可能会催生出专门做AI内容检测和优化的服务公司。
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普通人的应对与机遇
面对“人工智能+”这波浪潮,普通人不是只能等着。技能上,可以多练练AI工具的实际用法,比如用AI辅助做数据分析、写东西这些实用技能,同时把数学、逻辑这些基础能力打牢,适应AI时代的需求。选工作的话,算力基础设施建设、数据服务、AI教育这些领域的岗位需求会一直涨,可以多留意。另外,跟着政策和资本的方向走,抓住智能终端普及、行业智能化改造带来的创业机会,也能在时代变化中找到自己的位置。
从“互联网+”到“人工智能+”,每次时代转型都有挑战,也有机遇。只有主动跟着变,把基础打扎实,才能在新的十年里占得先机。
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