AI会取代人类员工吗？阿里蔡崇信：AI Agent从工具变成了虚拟员工

导语

AI会取代人类员工吗？阿里蔡崇信与西门子掌舵人的深度对谈，道破AI时代企业生存与发展密码。从智能体重构50万亿美元知识型市场，到大模型全球竞速的核心逻辑，再到“人工智能+工业制造”的落地未来，这场对话里藏着所有商业人士读懂AI、用好AI的关键答案。

内容来源：蔡崇信

整理编辑：i黑马媒体团队

非常荣幸能在西门子的大会上和博乐仁先生交流，首先我要感谢西门子，把首次全球科技大会放在中国，这不仅是对中国市场的重视，更是认可中国的人才和创新活力，也感谢西门子一直以来作为合作伙伴的携手同行。

我常说，阿里的发展，从来都是跟着业务需求走、跟着技术趋势走。我们最早是做电商的，17年前电商业务迎来数据爆炸，交易、客户、偏好这些数据量激增，靠外部技术根本撑不住，所以我们下决心自研云计算，阿里云的底层技术就是这么一步步磨出来的。

走到今天，阿里已经从电商公司，转型成了全球领先的人工智能与云计算服务商，而我们现在最核心的战略，就是“AI驱动一切”。这几年云计算的需求越来越多来自AI领域，我们也把云基础设施彻底打造成了能支撑复杂AI任务的平台，就是要给所有想做AI的企业搭好底层架子。

最近这两个月，智能体（Agent）技术的突破真的让人眼前一亮，这是个里程碑式的进步。

以前的大模型，更像本百科全书，知识多但得人反复提示才能做事；现在的智能体不一样了，它会规划、会推理、还有记忆能力，不用人盯着，能独立把一整套复杂任务做完，说白了，就是从工具变成了“虚拟员工”。

我不是软件工程师，之前开源智能体框架龙虾(OpenClaw)出来，我让同事帮我搞懂它到底能干嘛，结果同事直接搭了四个智能体，凑成了一个科技网红博主：一个筛新闻抓科技趋势，一个提炼核心观点，一个写创意内容，一个校验修改，整套流程下来完全自动化，这就是最直观的例子。

本质上，智能体就是知识型的虚拟员工，而这个市场的潜力大到难以想象——全球经济规模大概110万亿美元，劳动力占了60%，其中三分之二是知识型白领，这意味着近50万亿美元的市场价值，都可能被智能体重构、提升，这个规模远超其他行业的总和，虚拟员工能做的事，只会越来越多。

博乐仁先生提到西门子的工业副驾驶用智能体解决产线问题，我特别认同，这里面智能体的记忆能力是核心，但也藏着一个关键问题：智能体要变聪明，就得拿数据喂，可数据多了又可能行为失控，所以数据权限管控一定要做扎实，这是平衡智能和可控的关键。

而且我判断，未来智能体肯定会从“副驾驶”变成“主驾驶”，从辅助人做事，变成主导完成事。

当然，也有人聊到CEO智能体，我倒觉得不用慌，AI永远取代不了CEO。CEO最缺的从来不是做事的能力，是时间和精力，以前为了不被琐事耗死，得严控直属汇报的人；有了智能体就不一样了，杂事、基础事都能交给智能体处理，CEO能腾出手来，专心思考公司的战略、琢磨未来的方向，所以CEO这个岗位，永远是安全的。

聊到AI，就绕不开大模型研发，其实早在OpenAI推出ChatGPT三年前，我们就基于Transformer架构开始做大语言模型了。ChatGPT出来之后，我们的方向更明确了：阿里不能只做云服务提供商，还要做一家顶尖的模型公司。这意味着我们必须砸资源、砸成本，打造行业前沿的大模型，这份决心我们从来没有动摇过。

现在全球大模型的竞争格局很清晰，美国有Anthropic、OpenAI、谷歌Gemini这些领先玩家，而在中国，阿里的目标就是跻身头部模型厂商之列。这个赛道的竞争有多激烈？可能你今天刚做出点成绩，竞争对手几个月就反超了，你又得赶紧追，这就是一场竞速赛，而能笑到最后的关键，就是长期投入——管理层必须下定决心，持续砸巨额资本，我们已经做好了长期承诺，也一直在坚定推进这个战略。

我们自研的千问（Qwen）大模型，现在有不同版本，万亿参数的版本能通过API提供服务，同时我们也开源了好几个版本，包括面向移动、终端设备的轻量模型。我们走开源路线，核心就是想推动模型的普及应用，不只是在中国普及，还要推向全球。

现在我们已经建了全球开源开发者社区，大家一起参与优化模型，而且客户用我们的开源模型，能在自己的基础设施上独立部署，还能根据自己的业务做后训练、微调，所有操作都在自己的算力环境里，这对看重数据隐私和安全的客户来说，特别稳妥。我相信未来市场会很清晰，一部分客户会用我们的API用闭源模型，更多客户会选开源模型，但不管选哪种，都需要算力，而我们希望，这些算力都能通过阿里的云服务来提供，这就是我们的布局。

也有人总说AI是泡沫，担心模型训练饱和了、数据用完了，模型就停滞了，其实这是没看明白AI的发展逻辑。模型的迭代，从来都是越用越聪明——用模型的人越多，产生的数据就越多，这些数据又能训练出更优秀的下一代模型，这是一个正向循环。

有人问，要是不训练模型了，数据中心还有啥用？但事实是，模型训练永远不会停止，阿里、OpenAI、Anthropic这些头部企业会做，每个客户、每个工业级用户、每家企业，都会根据自己的需求持续训练、优化自己的模型，甚至推理过程中积累的数据，都能推动模型迭代。所以智能技术的发展，本身就是一项永不停歇的事业，这也是为什么大家愿意持续投资数据中心和硬件基础设施的原因。

最后聊到和西门子的合作，我觉得这是天作之合，双方的能力太互补了。西门子在中国制造业有海量的客户，懂制造、懂工业；阿里的基因是软件和电商服务，懂云、懂AI。而且中国是全球最大的制造业经济体，占了全球工业产出的30%，有海量的工业数据，这正是“工业人工智能”和“人工智能+制造”最好的试验场。接下来几个月，甚至更久，我最期待的就是和西门子继续深度合作，把工业人工智能真正落地，在中国的这片土壤上，一起把模型打磨好、迭代好，让AI真正赋能制造业。

AI不是某一家企业、某一个国家的竞赛，它是像电力、水一样的基础技术，阿里做AI，从来都是想把技术做扎实、把生态做开放，让更多企业能用上AI、用好AI，这也是我们一直坚持的方向。

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