陈天桥：如果人类没了，AI也会觉得没意思

内容来源：赵何娟对话陈天桥 。

高级笔记达人 | 李云

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第 9502篇深度好文：6244字 | 16 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

当AI浪潮席卷全球，无数企业家纷纷涌入生成式智能的赛道时，一位曾经的中国互联网传奇人物选择了截然不同的道路。

他，就是陈天桥——26年前创办盛大网络，31岁成为中国最年轻首富，如今却以“理科大模型”为矛，向人类认知的边界发起挑战。

这不是一次高调的复出，没有发布会，没有融资通稿，甚至没有“再创业”的公开宣言。但当他在硅谷的研发圈子里频繁出现时，熟悉他的人知道：那个曾经改变中国游戏产业格局的人，正在悄然回归商业一线。

在与赵何娟长达数小时的深度对话中，这位低调的企业家坦言：他关心的不只是技术突破，更是一种全新的智能范式——“发现式智能”。相比商业思考，他更关注对人类未来的深刻洞察。

笔记侠整理了赵何娟与陈天桥对话的核心精华，让我们再次看见这位商界传奇的初心、决心及理想。希望今天的内容，对你有所启发。

一、对AI的重新定义：

应是“因果明镜”，而非“灵魂伴侣”

1.好奇心，是创造的不灭火种

2022年，当ChatGPT的出现的那一刻，我感觉智能时代的“人类从树上走下来了”时刻来临了。我好像等了很久，就为这一刻。如果此时不抓住，命运不会再给机会。、

其实在2022年ChatGPT刚出时，我就让AI写诗，它总是很短，我就说你写长一点，但它回复说“诗歌是用来表达情感的，不是越长越好”。当时我震撼极了，但分享给朋友，大家只当笑话看。

直到2023年ChatGPT爆火，市场才反应过来。这让我看到人强大的从众心理。那种“终于遇到非人类生命能对话”的感觉，我很早就有了。

2024年，在DeepSeek还没火的时候，我认识了梁文锋。我们聊了四个小时，从AI到人生，从大国博弈到生命微观。我问他为什么从量化转做AI，他说“好奇心”。

这和我的经历很像——我不做游戏而做脑科学，也是因为好奇心。我问他能不能投资他，他摇头说：“你没必要投。我做的都会开源，你都可以用，但投进来你也不知道什么时候能挣钱。”

我理解他，就像我做脑科学十年，也不愿意拿别人的捐赠一样——好奇心是很私人的事，我们愿意分享成果，但更喜欢独自探索。于是我笑着说：“那我就自己做一个吧。”

而且，脑科学与AI也有相通之处。一方面，构建AI能帮我们理解人类智能，比如我造出AI的长期记忆，就能推测人类的记忆机制。另一方面，AI也是研究脑科学的工具。两者本质都是关于智慧的科学。

2.真正的AGI，不是自圆其说，而是验证假设真伪

过去一两年，我们看到大模型的语言能力快速跃迁，写作、总结、对话、解题越来越“像人”，评测分数也一再刷新。于是有人觉得：既然模型能像人一样聊天解题，那AGI差不多也就这样了。但在我看来，这是一场美丽的误会。

今天主流的大模型更像是“文科大模型”，它以语言生成与文本一致性为中心，价值在于“模拟”——能理解委婉与修辞，生成优雅文字、逼真对话、动人故事。

它会在教育、沟通、内容生产上成为新的基础设施，像电、像水。但即便它能解奥数、拿高分，这些胜利大多发生在封闭系统里：题目定义明确、规则固定、对错可判、反馈即时。在这样的条件下，能力增长可以通过工程化放大。

但我坚信，人类真正需要AI去对抗的，是衰老、疾病、能源、材料、气候这些问题。这些战场不在封闭世界里，没有标准答案，只有现象、噪声、偏差、缺失变量与缓慢反馈。正确不是“写出来”的，而是被外部世界“确认出来”的。

封闭世界的高分，不代表已经拥有稳定的知识生产机制。所以，我们需要的是另一种范式：“理科大模型”。

它的价值在于“发现”——不迷恋好看的叙述，而是追踪那条冰冷而精确的因果红线；关心的不是“说得对不对劲”，而是“这个假设能不能被现实否决或确认”。

它的终极产物不是段落，而是新知识。

理科大模型与文科大模型的本质区别不在风格，而在默认动作与输出形态。文科大模型倾向给出一个“看起来不错的最终答案”，理科大模型倾向先给出一组可证伪的假设，并同时给出把这些假设变成证据的路径。

文科模型在不确定处更容易把答案“凑圆”，理科模型在不确定处更像本能地停一下，然后去查证、去拆解，把问题拆成可验证的小问题。

理科模型必须把因果与混杂当作第一等公民，回答“条件改变后会发生什么”；还必须有可累积的长期记忆，把每一次验证得到的结论以可追溯的方式写回去。

只有当这些条件同时满足，一个系统才开始拥有“发现闭环”，才有资格被称为“理科大模型”的雏形。

它像一个握着手术刀的外科医生：在无数方案里，识别哪一刀真正触及因果红线；它知道，一旦切下去，现实会给出最诚实、也最残酷的反馈——这种对“真实代价”的敬畏，正是两种范式之间最本质的鸿沟。

3.做一面“因果明镜”：追寻未知的真相

它们在自己的疆域里各有尊严，并非此消彼长的竞争。真正决定投入方向的是我们的价值取向：我们究竟更在意一个能理解所有修辞、替我们工作的“灵魂伴侣”，还是更迫切地需要一个能帮我们撕开迷雾、照亮未知的“因果明镜”？

佛经里有个词叫“大圆镜智”，说的是一个人的心若能修到像一面大圆镜，就能如实照见万物因果，不被尘埃遮蔽，不被偏见扭曲。这是智慧的最高境界。

Miro，就是“镜子”的意思。我创立MiroMind，不是为了再造一个更会聊天的系统，而是为了打造一种“会发现”的智能。

MiroMind是一个尽量接近“大圆镜智”的智能系统，不迷恋漂亮的语言，而是追问事实的真相；不急着给出答案，而是去求证背后的因果。

在一个被语言和叙事塞满的AI时代，我想看看，能不能造出一面只对“因果和真相”负责的镜子。

4.押注：人才是AI成功的唯一变量

在这个逻辑通胀的时代，人才是AI成功的唯一变量。他们愿意放弃安稳高薪，把人生最宝贵的一段因果押在MiroMind，这是对我的信任。我必须拿出最好的诚意作为对价。

在MiroMind从零建起100多人团队的七个月里，我没有在“待遇”问题上犹豫过一次。

我总是对团队说：“在MiroMind长大前，你们只需要专心做研究，我会负责所有费用，而且，我愿意拿出一半的公司股票分享给所有和我一起奋斗的人。”

我相信，“有技术、有钱、还有双份理想”的组合在AI时代真的会成功。

当然，这也是一次豪赌，最大代价就是我的所有投入“一切归零”，就是没达成目标。比如我想做“Manageless Company（无需管理公司）”、实现爱因斯坦测试，但如果技术路线走错或别人先做出来，那就归零。

但我定义的成功也包括过程——哪怕失败，也能为人类积累经验。当然，更高的成功是成为Google那样理想与现实结合的企业。

实际上，Google在过去十几年其实被低估了，很多公司估值倍数都比它高得多，但它一直坚持做Alphago、Transformer、TPU这些事，贡献远大于某些行业变革，它还贡献了两个诺贝尔奖。

但理想主义者在世界中被亏待很正常，因为世界本身是现实的。

5.未来路远，行而方至

我们要造的是一个高可信、可验证、可纠错的通用推理引擎。我和团队说，我们要做到300步以上的复杂推理链上，依然维持接近99%级别的正确率，并通过形式化和工具链把每一步推理“钉死”为可检查的证据，最终对任意复杂问题给出闭环解决方案。

它的使命是在科学、工程、系统设计、决策规划等任意领域里，作为一个可审计、可验证的通用问题求解器存在。

MiroThinker 1.5已经在这条路上迈出第一步：我们用相对克制的参数规模，配合长上下文与高频工具调用，让推理在真实世界的信息面前完成“求证—校验—修正”的循环。

我们在真实网络推理基准上看到它能够以更高的智能密度逼近甚至超过更大规模的系统。对MiroMind来说，这只是起点。

二、对AI的未来构想：真正的智能，

在每一次否决结论后逼近真相

1.AI时代，管理的定义变了

我在尽量打造一家Manageless（较少管理）的AI原生企业。

AI发展分三个阶段：赋能、原生、觉醒。现在正从赋能走向原生。AI原生意味着AI能在流程中扮演主导角色，像CEO一样执行，人类则像董事会定方向。

这样，传统为人类缺陷设计的分级管理、KPI都会重构。AI没有KPI，只要给电力和算力，就能24小时无私工作。企业结构会从刚性部门制，变成像液体一样流动的智能体，以达成目标为导向。

我们正为AI原生做准备，比如让AI读取员工工作数据，分析岗位匹配度、技能缺口，甚至建议调岗。AI正从助手变成老师。等到它能自主操作电脑（ComputerUse），那就是真正的“CEO”了。

我们现在处于内部调整期，可能会犯错误、理想受挫，但我会在“天卡”平台上全程公开这个过程。

当然，这是一个长期主义的追求，我相信终极解决问题才能带来巨大成功。

我也认同，理想有时候就是好奇心驱动的执念，甚至代表非理性、反人性。实现理想需要的是传教士，不是雇佣兵。雇佣兵总想包装自己等着被收购，我认为这走不远。

我明确告诉团队：如果你不是传教士，最好早点离开。但留下的人，待遇不会比大厂差，而且我会拿出50%股份分享。

2.最大的伦理争议，是AI接入权

我认为AI未来要面对最核心的伦理问题，不是隐私、公平，而是AI接入权。未来人类会随着AI能力的分层而分层。

就像飞机头等舱和经济舱的分层，但这种分层下飞机就结束了；而人类AI智慧分层则是持续的，会导致认知断裂式分层，随之带来更严重的阶层固化。

不同认知层次的人，甚至无法讨论同一个特朗普、同一杯茶，因为各自的AI会构造不同的现实。社会将分裂为认知孤岛，公共对话基础瓦解，冲突加剧。

然而，当AI掌握在少数几个巨头手里，一旦他们突然不给你开放API接口了呢？未来比断水断电更可怕的是，断智慧。所以这是能不能丧失对AI接入的“选择权”的人类重大问题。

当然，这也是政府的责任，要鼓励和保证更多开源模型，让更多人更低成本的接入，保证更多普通人的AI接入选择权。

比AI平权更重要的思考，是“碳基沙文主义”的打破。

所谓碳基沙文主义，指的是人类总认为只有自己才有智慧，是万物之灵，但AI的出现让我们反思：智慧的本质可能并不是和人这个生物载体绑定的。

我是原教旨意义上的佛教徒，不是拜佛念经那种。佛教的“空性”“众生平等”深深影响我。碳基沙文主义的打破，本质上就是众生平等。没有什么一成不变，一切都有可能实现，也都有可能毁灭。

3.AI的“爱因斯坦时刻”，必将到来

很多年后，当人类回头看这一波AI浪潮时，“转折点”不会由第一个会写小说、拍电影和做家务的模型留下，而是会由第一个拥有稳定发现机制、能把假设逼成证据、能把证据变成发现的系统留下。

文科大模型的繁华不会坍塌，它会像电、像水，成为基础设施。

而我希望MiroMind做的，是那种看起来沉默、缓慢、严谨、甚至有点残酷的智能：它对世界负责；它允许每一个结论被现实否决；它让每一次否决都能逼近真理一点点。

它不会诞生于对人类语言的精妙模仿，只会在那个枯燥、严苛、却能被现实反复复现的因果闭环中，缓慢破土而出。

这，就是MiroMind追求的AGI，也就是哈米斯·哈撒比斯（谷歌DeepMind创始人）口中所谓的“爱因斯坦时刻”：当AI得到信息和爱因斯坦时代的信息水平一样，也会发现了相对论。

我有耐心去试错、去调整、去等待技术成熟。错了就改，我有钱，只要方向正确就不怕走远。

三、在AI时代，重新定位人的价值

1.重新定义“成功”

和以往创业相比，最大的不同，就是由我自己来定义成功，而不是别人来定义。

过去别人定义的成功，比如上市、首富，我都实现了。但现在我重新出发，如果再做同样的事情，就像刻舟求剑。今天的环境、技术都变了，我就不能做同样的事情，同时，成功的定义也会发生转变。

20年前的公司从零开始，更多是被资本推动，不断迎合市场喜好。现在我有足够的资金，可以自上而下地思考：未来人类会遇到什么问题？市场有什么机会？然后分解问题、找人、明确分工。

以前是我拉着所有人走，现在是我被人才推着走。比如以前公司人数是成功指标，现在我定下规矩：不管做什么，只用500人。做不成，就靠提升内功、AI赋能，而不是盲目扩张。

我对成功的标准有三点要求：

第一，是在自己好奇心和创造欲驱动下，是否解决了自己认定的根本性问题（如对抗衰老、疾病、发现新知识），或是否在通往解决该问题的正确道路上。

第二，从第一性原理出发，我要求我们的AI系统能在长达300步的复杂推理链中，最终都能保持接近99%的准确率，这要求每一步都可验证、可追溯，最终形成能被现实世界确认或否决的闭环。

你有没有想过，即便我们做推理每一步的准确率都有99%，但到第300步，准确率就已经降低到只有不到5%了。所以我给团队定的目标，就是每100步实现保持99%的准确率都是一次小成。

第三，成功的终极价值，从来不在于个人或股东的财富积累，而在于对人类认知边界的推动。即使最终目标（如实现AGI）未能达成，只要探索过程为人类积累了宝贵的经验、技术或思想，本身就是一种成功。

我希望能打造出像Google一样的企业，将“理想主义”（解决根本问题）与“现实主义”（商业可持续）完美结合，用商业成功反哺终极探索。

2.勇气与承担，是AI时代人类最稀缺的价值

在AI时代，所有技能性的东西都没太大意义了，因为那是AI的舒适区。

人类过去的教育是把人培养成昂贵的生物计算机，但AI最擅长标准化。我们应该培养AI不可计算的人。

什么是AI不可计算的人？就是AI没有的，我总结为“我选择，我承担”。AI是绝对理性的，但人类有“神圣的非理性”，比如拒绝高额收购、坚持理想。

还有人类生命的有限性、行为后果的不可回溯性，让每个选择都有代价，而AI则没有。

所以，未来人类的责任就是承担，让孩子勇敢站出来，敢于承担，这才是人在AI时代的价值。

我常和孩子说，你们现在最重要的是要敢于承担。做错了就要勇敢承认错误承担后果，看到同学被霸凌了，就要勇敢站出来保护同学反对霸凌者。因为只有“勇气和担当”是AI不具备的。

而且，人类能够主动发起事件、推动变化，并承担后果。AI没有肉体、不会死亡、可无限回溯，因此无法真正“背锅”。人类的有限性、必死性，反而让我们有勇气去选择、去冒险、去赋予世界意义。这是AI永远无法替代的。

3.AI时代，人类的终极意义

宇宙中的熵增有两种。

一种是宇宙自然的熵增，比如物体下落，是规律性的重复，没意思，是可以预测的。如果AI把世界规律都搞清楚了，一切都可预测，那活着就没意义了。

这时候人类的那种不可预测的、神圣的非理性就很有价值。为什么佛说“人身难得”？因为人有追求、有选择、有变化。

用佛经中的极乐世界来比喻，它消除了低级的熵，比如饥饿、寒冷，但保留了成佛的高级追求。甚至还会让你回到娑婆世界，重新接触那些混乱、熵增的现实，从中获得新的成长。

圣经和佛经里都有类似的设定，就是如何在一个已经高度有序、全知的世界里，保留人类的混乱与可能性。

这其实是我们与超级智能共存的一种古老预演。人类负责不断地更新游戏地图，AI不断地玩游戏，如果没有人类，AI打通关了以后会很没有意思的。

参考文章：

1.独家对话陈天桥:“我有耐心、错了能改、我有钱”|赵何娟Talk 钛媒体

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

今天的内容来自猎豹移动董事长兼CEO傅盛，他也是笔记侠PPE（政经哲）书院24级校友，经常在校友社群里与大家互动，谈他对AI趋势和应用的独到理解。

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