圆桌谈AI的下一步：应用投资遇冷，为何产业却在“快速爆发”？

9月27日，2025网易未来大会在杭州举行，主题为“以智能·见未来”。本次大会由网易公司主办，杭州市经济和信息化局(杭州市数字经济局)、杭州市商务局、杭州高新技术产业开发区管委会指导。

本届大会将作为“第四届全球数字贸易博览会”的组成部分之一，聚焦人工智能各领域的发展，探索未来趋势。大会将由中国工程院院士潘云鹤等三大院士领衔，汇聚具身智能领域泰斗、顶尖AI创业先锋、知名投资人及产业翘楚。与会嘉宾将共同探讨大模型、具身智能、AIAgent等前沿技术突破与商业落地，在思想碰撞中捕捉全新的时代机遇。

参与“圆桌对话：人工智能的下一步”环节的嘉宾有阿尔法公社创始合伙人许四清、GMICloud中国区总裁蒋剑彪、安利（中国）数字创新中心总经理李阳，原CCTV财经主持人杨晋为本环节主持人。

许四清认为，自Transformer技术推动生成式人工智能实现重大突破以来，大模型展现出超强基础能力，云端能力格局初步形成但客户端仍需要基于小模型、超低功耗的本地推理能力，这样持续使用成本才可控。随着通用人工智能的发展，应用层正逐渐向超级应用收敛，例如浏览器，流量从搜索分流。应用层的露出，有点像移动互联网出现后的APP那样难度较大。

他认为，对投资而言，前两年是投资布局良机，但投资界似乎有点“躺倒”的意思，阿尔法抓住了这个时机。从技术层面看，创业机会广泛出现于推理芯片、基础设施、模型、工具到应用这几层技术栈。从应用领域看，AI硬件是个大机会。此外，人工智能的进步也催生了具身智能这一大赛道，目前机器人的“iPhone时刻”尚未到来，主要是因为模型所需数据不足，数据是价值洼地。机器人技术挑战远远大于新能源汽车，要走的路似乎要长一些，模型的突破是关键。

对于“人与人工智能有何区别”，许四清强调，当前人工智能缺乏价值观，这是硅基生命与碳基生命最本质的区别。人工智能的不确定性正是源于其价值观的缺失，这也是杰弗里·辛顿所警示的核心挑战。

GMICloud中国区总裁蒋剑彪介绍，GMICloud主要聚焦海外AI基础设施领域，通过观察2025年行业发展，发现AI应用整体处于快速爆发状态——无论是各行各业的场景，都已被AI深度介入，B端与C端发展齐头并进。

此外，基础模型公司的能力实现巨大跃迁：今年年初的“DeepSeek时刻”带来了行业内新的技术框架导向，倒逼全球基础模型大厂重新优化模型框架，预计到年底还将有一波新版本模型发布。这对2026年AI应用发展是重大利好，基于此判断，明年AI应用爆发将依托新模型能力，从“可用”逐步迭代至“好用”的状态。

谈及出海趋势，蒋剑彪提到，企业虽积极布局海外，但逐步面临应用落地难、文化适配挑战以及地缘政治风险等现实冲击，成为今年企业国际化进程中最直观的考验。

安利（中国）数字创新中心总经理李阳认为，目前企业不需要过度焦虑技术层面的成本问题，大概2023年算力成本还很高，但如今及未来，AI将逐渐成为企业运营中像水电煤一样基础的运营资源。他以安利（中国）为例，提到过去四五年、即便在疫情期间，企业仍实现业绩逆势上涨，除了大众健康素养提升的外部因素，更重要的是找准了“社群”这一业务场景——比如针对年轻人不吃早餐的习惯，通过社群打卡提醒的方式，引导大家关注营养早餐，而AI的作用就是赋能社群中的小B群体，帮助他们建立信任，带动朋友圈好友共同参与健康活动。

他强调，AI的价值正是在找准场景后，以“十倍好”的效能突破过去难以解决的卡点，例如帮助年龄50+的营销伙伴更便捷地获取健康内容，推动业务实现爆发式增长的转折点。（杨倩）

以下是圆桌对话环节的演讲实录：

主持人：亲爱的各位朋友，接下来我们即将进入的是下午主论坛的圆桌对话环节人工智能的下一步。

大模型初步地震撼，逐步地沉淀我们正在站在关键的十字路口，前方是通往人工智能的漫漫长途，也是迈向产业深度融合的爆发起点。

我们会为大家邀请来3位嘉宾，一起来探讨一下关于人工智能的下一步，为大家请上3位嘉宾。阿尔法公社创始合伙人许四清、GMICloud中国区总裁蒋剑彪、安利（中国）数字创新中心总经理李阳。有请。

非常开心，很荣幸由我来主持今天的圆桌对话。

其实对于AI未来的应用和发展，我们一直说要预见未来，但要预见未来，温故才能知新。

对于2025年来说，我个人认为有两个非常热的关键词：

人形机器人，在人形机器人领域我们看到了具身+智能技术的无限想象力与可能性；AI，2025年的AI真正从一个学习AI，变成了干活AI，并且我们也是将AI当作新闻媒体头条当中的魔法，下沉到各行各业的产业领域的赋能和应用。

第一个问题是通用型问题，在过去2025年对于台上落座的三位来说，一方面代表着敏锐资本，当然还有广阔的市场应用场景，以及坚实的基础设施。

三位认为在2025年，你们所经历的什么样的项目、技术或是现象，对于你们的心灵冲击是最大的？也是最真实的？

首先有请许总。

许四清：通用人工智能出现之后有很多突破，2025年如果简单回顾一下，可能是人工智能赋予无穷智能的硬件是一个非常明显的现象，比如人工智能眼镜、人工智能耳机、人工智能手表/手机。人工智能的任何，这就是在人工智能突破之后，在场景落地上，在硬件，尤其在中国硬件非常强大的环境中，这个现象是非常值得关注的。

主持人：的确如此，我们看到了五花八门的硬件型的智能终端。

蒋总分享一下您的观察。

蒋剑彪：大家好，GMICloud主要是做海外的基础设施AI，我们比较关注用户在过去2025年的发展，我们比较惊喜的是AI整体应用还是处于比较快的爆发状态，无论是我们看到各行各业的场景当中都已经开始被AI深入介入，B端、C端都是有一种齐头并进的态势。

尤其在B端领域，效率类工具得到很好的发展，目前的进度和效果都在一年时间中得到了很大提升。

C端围绕内容生产，这一块围绕着多模态这一年从年头到年尾，内容生产的时间基本能翻番的水平。在一个图片类生成的质量上，从现在到年底已经达到4K级别的图片生成，这是内容的爆发。

第二，基础模型公司的巨大能力跃迁，尤其是今年年初DeepSeek的时刻，带来了行业内一股非常不一样的新技术框架导向，将全球所有的基模大厂又卷了一遍，让他们重新做了一下模型框架，基础模型到今年年底应该还会有一大波的新版本的发布，这一块对于明年2026年的应用是非常大的利好，因为我们基于这种判断，明年整个应用爆发会基于新模型能力，从可用，慢慢迭代到好用的状态。

最后，出海的趋势，今年出来是在卷出海，但现在面临的问题是，慢慢这些企业遇到了出海应用落地和全球化的适配问题，所以在这个过程当中，我们看到企业遇到了应用落地、文化适配以及地缘政治问题，这也是今年企业面临的最真实的冲击。

主持人：非常感谢蒋总给我们带来他的前瞻性思考。无论在模型层的卷，还是在应用领域的遍地开花，其实我们都看到通用大模型出现了以后，对于整个的产业应用和各行各业的赋能。

对于李阳总来说，您来自于大健康领域，并且对于安利来说一直在数字化创新领域有自己独到见解，同时也有创新性实践，对于您来说2025年最大的，最真切的体感是什么？有请。

李阳：其实今天来这个会特别荣幸，很难作为AI产业的代表来谈对于全行业的洞察和理解，但可以结合我们自己的创新实践谈一些主持人您提到的最真切感受。

我们在今年陆续上线了两款应用，一款是面向员工的，将所有的企业知识库灌进去，接好大模型，然后就可以让一线员工有一个更直接的企业知识库的客服赋能，这是一块。

另外一块，我们在过去这些年面向200万的营销伙伴，我们摸索出一个场景，在社群当中如何通过内容赋能方式让他们更好地进行社群私域运营，而这背后其实内容的赋能也很关键，我们就做了一个AI社群展业助手，技术上也很简单，就是大模型结合企业知识库，结合RAG，我们基本上就快速地跑了这两个创新实践。

当然，刚才主持人说什么是我最真切的感受，杭州是一个因为相信所以看见的城市，杭州人民相信这个，但我相信对于更多的普通老百姓角度而言，尤其是我们这种传统行业在做数字化转型的过程当中，其实更多人还是需要先看见才会相信的，这个真切的感受是需要数字化创新部门先拿出一个东西来，让大家都看得到。

我这里边就举一个简单的例子，这两款AI应用，其实我们今天说AI，因为有了ChatGPT之后整个都是conversationUI交互体验，这个词今天看起来，从2023年到现在已经过了很多年，看起来是一件惺忪平常的事，但让另外一件事成为了一种真切的可能，我们过去谈了很多年的互联网创新实践的“十倍好原则”，过去最早格鲁夫提出这样的观点的时候，我们这样的传统企业会认为这件事只有像埃隆·马斯克这样的高科技公司，甚至网易这样的技术公司才能做得到，但今天我们看到，因为有了GUI之后，在用户体验端塑造起了一个全新的动口不动手的交互模式，而这种交互模式带来的就是用户门槛的极大降低，甚至于十倍、百倍的降低，而十倍、百倍的用户门槛的降低会带来真实用户需求的十倍、百倍的快速洞察和理解。

我们第一次借助这样的渠道，知道数以百万的安利营销伙伴每天在工作和展业过程当中都关心什么，这一点是让我们有特别真切感受的，谢谢！

主持人：特别感谢刚才李阳总的介绍，李阳总深耕传统大健康的产业几十年时间，其实在案例整个体系内，无论是客户关系的管理，还是组织创新以及到现在用数字化去赋能我们整个的产品营销的通路，在这些方面，我们都做出了前瞻性思考与创新性实践。

那您刚才给我们方向的，我们也能看到一个大健康行业的国际巨头，当然也是在AI产业应用领域的前行者，我们的创新性实践也给我们很多传统的企业带来了一个创新性的范本，非常感谢您！

接下来我们进入第二个话题，我们来关注一下AI所带来的链接革命和智能化的革命。

其实，技术的高效带来的是对于资源的需求，我们都说在AI领域终极需求应是对于能源的需求，那对于GMICloud来说，你们也是帮助出海的全球化的AI应用类型的企业在全球进行算力的基础设施的布局，而且和英伟达等国际巨头也有非常深入的合作，那对于你们来说在AI应用企业服务他们的过程当中，我们如何去帮助他们，在全球化的算力基础设施布局过程当中，能够优化性能降本增效，我相信这也是GMICloud在实践的过程当中应该能够总结出一些可供我们参考的经验。有请。

蒋剑彪：因为我们现在来看，用户其实对整个资源的获取是有很大的一个通道的gap，尤其涉及现在地缘政治方面，对GMI来说我们在全球的部署从北美到APEC到欧洲，我们会有大量数据中心的布局，我们帮助我们的用户能够通过最短的路径获得这些算力，能够快速去部署他们在全球化的一个业务，这个过程中还会涉及到大量资源使用的一个情况，因为GMI从创立之初不是把自己定义为类似于亚马逊或者AWS这样通用的公有云的方式，我们毕竟是作为一个AInative的公司，基于这个场景更多的是说帮助用户全提供全栈的AI基础设施的能力，能够让他们通过我们的调度平台，云平台、推理平台快速的获得这些技术能力。

第二帮助用户在全球业务推广推理的过程中，能够快速的不断的去调优，利用我们InferenceEngine这类推理平台，能够帮助用户托管他们的服务，同时也可以帮他们一块儿去推理去优化他们推理的调度能力。

主持人：实际上我们看到在今年通用大模型的竞争也是特别的激烈，但是通用大模型的这种竞争趋向于同质化之后，其实对于算力设施的这种竞争会越来越激烈的，我们也会看到SamAltman，他们和甲骨文以及英伟达之间形成互相的战略投资和战略级的合作，实际上就是在布局下一代AI基础算力的基础设施，我们也会看到在前几天的云栖大会上，吴泳铭也说了，在未来的十年当中，阿里会投将近4千亿在全球，在海外区别布局这种算力的基础设施，基于此，基于在算力基础上的AI应用，对于投资人来说，在AI的这种应用以及未来在投项目的过程当中，整个的投资逻辑会不会发生变化？有请您给我们分享一下。

许四清：肯定是巨大的变化，因为我们面对的AI这场进步实际上是一场产业革命，产业革命来临的时候，所有的行业都在重新布局，重新划分，今天你看到那几个领先的厂商很可能就是在过去10年处在风口浪尖的厂商，很有可能在未来10年就看到他们，这种代际变化像解数学方程那个边界函数边界条件一样发生巨变，所以最后的解那个solution就发生巨变，举个例子，刚才谈到我们看到的，在过去一年，在2025年比较大是人工智能硬件突飞猛进的发展，这个发展在中国如雨后春笋一般的成长出来，你不知道什么时候又冒出一个人工智能硬件来，这个时候我们怎么观察这个现象，要逐个的看笋出来去挖那个笋就已经迟了，要预见可能会发生什么？我们看到的是在人工智能硬件最底层有一层很厚实很高门槛的机会就是操作系统，所以在2025年也投资这样的，面向人工智能硬件的操作系统公司，它是做什么？实际上赋予所有的人工智能硬件以AI的能力，举例，这个耳机以前是一个智能降噪，声音质量好，有了人工智能能力之后，让这个耳机能听懂人话，比如能帮你去翻译，甚至能让你去执行，比如眼镜能听懂或者看懂你所在的环境这样的操作意义是什么？举个例子，深圳华强北是全世界硬件最集中的创造来源地，华强北的兄弟们不需要懂人工智能，不需要从这个软件方面下功夫，用了这样的操作系统就可以让耳机能听懂，眼镜能看懂，手环能读懂，挂件能感知，所以我们不仅投资最早一批人工智能硬件，而且还投资这种人工智能硬件的赋能者，就是操作系统，这可能是我们对这个行业一个基本判断，就是最底层这种机会留给了中国，因为中国是硬件成长最快的国家，也是工程师、科学家迭代最强的国家，所以在这方面目前看起来收效非常好。

主持人：所以对于许总来说在选择技术的想象力和盈利能力来看，你更多会选择技术的想象力？

许四清：绝对是技术想象力，因为对任何一个行业盈利是创新的一个结果，所以我们由始至终，而不是由终至始。

主持人：如果在短期内没有投资回报，就好像我们看到投资人朱啸虎在短期的时间内也抛售整个之前对一家机器人企业的投资？

许四清：对于我们判断吃得准的方向我们下了手，我们会持之以恒去投资和支持，因为阿尔法公司是做天使投资的，差不多每10笔投资有8笔给了创业者一笔钱，我们过去十年多一直在做这件事情，积累了比较多的经验，也踩过很多坑，但是培养了足够的耐性和长期主义精神。

主持人：感谢许总，接下来一个问题继续问一下李阳，我们都知道健康和医疗是紧密联系到一起，但是医疗往往是一个较为低频的需求，但是健康不一样，我们做着跟人类的健康息息相关的事情，刚才你也提到因为我们非常特殊的渠道营销方式，我们会有几百万很多这样一些服务人员可能在服务我们的客户，在这样一个过程当中，如何去平衡价值和成本呢？

李阳：这是一个非常好的问题，相信当我看到许总和蒋总坐在这里的时候，我其实心里就特别高兴和踏实，因为他们越勤奋越努力，其实对于我来说，我有一个特别踏实的底座，基于大模型这个算力越来越便宜成本降低的情况下去跑我们的应用和创新的场景，所以我看到他们特别开心。

因此，我觉得技术本身这件事在成本这个维度上对于企业主来说不要有太多的焦虑感，我们其实最早在讨论AI这件事的时候，作为公司一个策略，其实成本确确实实是我们一个重大的考量项，那时候算力成本非常高，大概在2023年左右，其实很难想象在今天，再往后看我们相信未来会成为企业应用企业运营，类似于像水电煤这样一个基础设施一个运营资源，我们是这么看的。当然谈到价值就会回到AI的strategy，对于一个企业来说，尤其在做转型的企业来说，其实还是要回到业务场景当中去，业务场景有没有找得到，你的业务在过去转型的过程当中有没有找到真正的增长飞轮，这是至关重要。刚才跟大家简单提及，这边小小的凡尔赛一下，安利在安利（中国）在过去四五年的时间，在疫情期间，还是实现了业绩逆势上涨的，但是你说这个里面会不会有在这个时候人们的大健康的素养和意识都提升了，肯定是有的，但是在这个过程当中确确实实是找到提出明确一个业务场景，就是社群，当然这个解释起来非常复杂，但是同时可以理解说当人们有了健康的诉求的时候，哪怕从如何吃好一顿好的营养早餐开始，你会发现年轻人没有吃早餐的习惯，怎么才能吃好一顿好的营养早餐，会发现大家在一个群里面每天互相打卡互相提醒一下就是最好的方式，这个过程当中如何通过AI的方式赋能好这些小B，让他们具备这样一个信任度，跟他们朋友圈当中的好朋友一起来打卡，一起来锻炼，一起来吃好一顿营养早餐这是至关重要，而这个业务场景我们已经找到了，如果谈到成本和价值的过程当中，我会认为这个业务价值一定是业务的验证在前面，找准了业务场景之后，AI所能够做的，就是前面谈到的，是tentimesbetter一个工具，能够让你过去很久没有实现的tippingpoint能够迅速的爆发，它能够让你过去很多年的一些卡点能够更好地实现，这里举个简单的例子，对于在座的各位年轻人来说，用一个手机应用其实挺简单，但是过去这么多年，因为小B的营销伙伴平均年龄都是50+，这些大健康内容的社群里面陪伴的这些内容对他们来说找起来不容易，我们过去其实也都结合这些大的平台，包括内部做了一些搜索引擎的优化，但是你会发现其实还不如今天来得更加简单直接，这就是刚才讲到我最真切的感受，真的是十倍好的机会来了，价值会随着十倍好这样一个的机会到来，真的会出现tippingpoint这样一个变速点的发生，我们是这么看的。

主持人：非常感谢李阳总的分享，把掌声送给他。

特别感谢，其实我刚才理解，在具体的应用场景之下，如何用AI去赋能服务，让我们的客户能够感受到安利所有营销者服务的温度，这一点是切切实实的，非常好。

接下来继续来分享，其实刚才对于蒋总来说您提到一点，我们可能没有办法跟着那些公有的AI云去比较，但是这更多可能是一个巨轮和快艇之间的关系，我们虽然聚焦在垂类赛道服务全球化的AI应用企业，但是我们给他们所提供的服务全面细致，而且是独特的，具有核心的差异化，对于你来说在未来3到5年，5到10年，在AI浪潮的支持之下，对于GMICloud来说我们会有什么样的规划？

蒋剑彪：首先从大赛道的逻辑来讲，全年的资本支出的大头全球全行业基本上现在都聚焦到AI领域了，所以在大赛道当中它其实是非常长周期的一个投入，对于GMI来说，当前首先要做好的事情肯定是先服务国内AI企业的出海，尤其是关于应用的落地，在全球化客户现在的变化，现在由于AI对各行各业的侵入，大家慢慢去体验到AI带来10倍、百倍效率的提升，自然而然这个过程中他们需要不同的partner去服务他们，刚刚上一趴也说，GMI对原先的，就是这种AInativecloud的厂商跟原先的公共云不太一样的地方，对于我们来说首先考虑的事情高执行力更快的，像对GMI这种厂商来说，他更快的去响应用户的需求，在全球各个地方跟随用户的业务到达那个地方，帮他们去组建和部署业务中心，能够更快的给到用户最新的卡，更好的降低成本，对我们来说是最最重要的一个目的。

从目前整体来说，从3到5年来讲，肯定瞄准类似，因为现在行业也有比较标杆明星的行业，像CoreWeave 、 Lambda Labs这一类的，但对他们，他们可能更聚焦做服务主要的几个KA大客户，像微软、OpenAI、Meta，而且他们这种开支就很夸张，随便一个单子可能是上百亿美金，尤其最近比较火热的1000亿美金转了一个三角一样，但是对于GMI来说，我们不光关注那些大KA，核心还是要关注大量的中型KA，或者中国大量其他的KA企业出到外部，这一类我们作为一家global的cloud的公司是有优势的，我们能提供更好的服务更长期的这种贴身式的、延展性的支持。

主持人：所以一定要找好自己的定位，为客户提供差异化的服务。

接下来的问题想问一下许四清许总，许总的角色在一路变化，从职业经理人到创业者，到现在的天使投资人，您经历的项目，投出来的成功企业非常多，相信您今年也会接触到大量的AI应用企业，前一段时间聆听云栖大会的时候我听到吴泳铭吴总的判断，下一步对于整个的AI来说就是下一代的操作系统了，对于很多的AI应用企业来说，他们会不会认为既然大模型已经是超级入口，成为下一代的操作系统，那我辛苦做出来的应用还有用吗，或是价值度有立刻的降低？

许四清：这个答案肯定有各种应用，有非常多的垂直场景可用。举一个例子，前一代操作系统Windows或MACOS，大家认为操作系统能力很强，我曾经在微软工作，曾经所有人都认为微软可以包打天下，但你们去看苹果和微软的操作系统上面，有大量的垂直应用是由第三方各式各样的垂直应用者创造的。

在人工智能有了OpenAI，Transformer出现之后，生成式人工智能进了一大步，生成式人工智能进步以后，这个模型貌似要统治天下，实际上他们做的是基础能力，可以认为是操作系统的基础能力，是云端操作系统，到客户端不太一样，因为客户端要超低功耗、超小算力，超强性能，操作系统的边界确实在被扩展，同时通用人工智能出现之后操作系统之上的应用不断地向超级大应用收敛，比如浏览器。

那对于做应用的人来说，大家确实有很多畏惧，我们在过去的两年中也观察到了这种投资人现象，尤其是前年很多投资行为就逐渐下降了，投资的出手率下滑很多。对于天使投资而言，我们认为反而是机会，应用是一个方向，但应用不代表全部，对创业者来说基础层的推理芯片的机会，云设施的机会，我们最近投资了一个云设施的基础算力撮合系统平台，比如工具的机会和应用的机会，都是非常多的。同时，人工智能的突破在智能硬件之外的具身智能又创造了新机会，具身智能还有很长的路要走，机器不怎么灵便，具身智能的GPT时刻未出现。之所以没有出现是模型没有像语言模型那么到位，指导人的动作，机器人动作的模型不到位，模型不到位的原因是数据不足，我们投资了做人类数据集公司，目标是建立全世界最大的人类动作数据集，由这个数据再泛化到每一个具体型号的机器人身上。

我想回答您的问题是，虽然底层大模型有很多突破，但随着快速的工业界的迭代和进步，新机会又涌现，这个机会不仅在应用层是层出不穷的，而且在基础和底层深层的技术逻辑上有突破，这样的机会会特别多。

主持人：谢谢您精彩的回答。

时间只剩5分钟，我们也来一起探讨最后一个问题，人、组织与AI之间的关系。刚才每一位嘉宾在分享的，实际都是碳硅如何共生，物理世界与虚拟世界到底该如何交互？在AI能赋能千行百业，并且不断地迭代与更新工作场景的过程当中，如何处理好AI与人之间的关系，而人的价值的不可替代性，又在哪里？

首先有请李阳总。

李阳：这个话题都被讨论和回答过，技术的浪潮，今天我们在讲AI是第四次工业革命，其实我们看到100多年前，德国的社会学家、哲学家马克思韦伯就提出来所谓的“工具理性与价值理性之辩”，人所能扮演的角色永远在价值理性那边，他回答的问题是在黄金三圆环的过程当中，始终回答我如何定义“是什么”“为什么”“要什么”，以及这个东西是什么，我为什么要这个东西，WhatandWhy应由人来负责，然而How这个层面的东西是工具来回答的。

我们今天做AI战略规划时，也在跟所有的营销伙伴说：我们提出的口号是，过去包括外部，今天这个社会越来越卷，很多打工人会觉得自己是牛马，自己成为了工具人，饲料是被马克思韦伯所言中的被“绑”在工具理性牢笼当中的怪兽，但今天有了AI这件事之后，我们让工具成为工具，让人第一次回归到人之所以为人的那部分最宝贵的东西，让人发光，让AI去做牛马吧，这是我们的回答。

谢谢！

蒋剑彪：这个问题我的感受是，首先大家的公认是AI核心是一个工具，主要是提高人类的生产效率，每一次工业大革命的前提都是为了提升生产效率，最终达到的效果是将人脑的开发思考的时间变得更多，所以首先是AI到目前有大量的幻觉，而且做AI的基础模型的公司首要目的更多是让它变得更加准确，但人本身不是为了准确而存在的，人本身是为了更多思考，为什么，从哪来，更多哲学层面，或是他怎么去定义问题、提出问题，这是人的创造性思维与AI完全不同。

主持人：我们也听到在今年的人工智能大会上，杰弗里·辛顿也发出了比较悲观的预测，他认为：在未来人工智能肯定是会超越人类智能的，未来人类会大量地去依赖AI做出分析、决策等，我们也知道在未来每个人有几百个Agent，不断地去调用各种应用。

在这样的图景之下，那对于许总来说，您也会认为未来AI也仅仅只是一个工具，它不能反过来操纵和控制人吗？

许四清：我很喜欢刚才李总说的，让人思考，让人工智能去做牛马吧，但现实很骨感。

通用人工智能离我们越来越近，实际上它有可能夺我们的方向盘，而且夺我们方向盘的工具可能没有道德感，我想您的问题是人与人工智能到底有什么区别。

我认为，这就是硅基生命与碳基生命最本质的差别，人是有价值观的，而现在的人工智能没有价值观，它的价值观是最大的不确定性，这也是杰弗里·辛顿当前提出来人工智能最大的挑战，所以价值观是人与人工智能最大的差别。

主持人：我也在很多不同的公众场合这样说，我说人工智能可以决定人类奔跑的速度，但只有人类能够掌握人类未来前进的方向，但我在大量地阅读各种关于人工智能的书籍，与很多人工智能领域的专家沟通和交流过后，我对这一点也会持一个比较谨慎、悲观的态度。

我们看尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》当中就会提到对于缅甸的那一场暴乱，很多Facebook和美国的社交媒体算法的推波助澜，导致很多人盲目情绪的狂潮跟踪，导致内乱会越来越大。在这种情况下，我们还能够说理性工具人永远掌握着AI的舵盘吗？这是一个非常开放性的问题，也留给大家去思考。

当然我们也希望AI未来发展的方向能牢牢地掌握在人类的手上。

亲爱的各位嘉宾，我们的圆桌对话环节到这里就圆满结束了，谢谢各位给我们贡献出的精彩观点和前瞻性思考。