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周鸿祎委员:AI应用落地 算力布局与智能体成关
时间: 2026-03-03 10:14 浏览次数:
周鸿祎委员:AI应用落地 算力布局与智能体成关键

2月26日,全国政协委员、360集团创始人周鸿祎接受中国证券报记者采访时表示,当下最重要的不是争论AI“像不像人”,而是企业和个人能否“用对”AI,让它真正干活和创造价值。

他认为,当前,通用人工智能(AGI)正在稳步实现,智能体的表现越来越向真人看齐。AI生成内容和真实世界变得更加难以区分,也体现了技术的长足进展。

优先进行推理算力布局

人工智能的进化正进入“双线并行”的新阶段。周鸿祎认为,过去两年,产业焦点集中于大模型的预训练,对高端训练芯片的需求极为迫切。当前,随着基础模型能力普遍越过及格线,行业正迈入“人工智能+”的应用时代,全国算力的需求结构发生了根本性变化。

“大语言模型聊天的算力和智能体实际干活时所需的算力,是无法相提并论的。”周鸿祎解释,当一个智能体真正开始为企业干活——撰写一部短剧,分析一份财报,或是自动完成一笔复杂交易,其消耗的推理算力将是简单对话的几百倍甚至上千倍。他表示,一旦进入大模型应用阶段,推理算力的需求将成指数级增长。

为此,周鸿祎提出优化推理算力布局以夯实人工智能产业发展底座的建议。

他分析,目前企业广泛布局的训练芯片要求高互联、高稳定,需要“卡卡互联”“机机互联”,能力更强,成本也更高。但随着大模型训练高峰过去,实际应用中需要更多的是推理算力,其所对应的推理芯片核心就是有大内存,其他方面的要求相对宽松,因此成本也更低。

“这是中国芯片产业重要的战略窗口。”他认为,发展高性能、低成本的专用推理芯片,不仅能够大幅降低企业部署AI的门槛,更是支撑智慧城市终端、自动驾驶、机器人等边缘侧和端侧智能应用普及的基础。建议将“训练算力”和“推理算力”进行科学区分与统筹布局,通过优化算力供给结构,真正夯实人工智能赋能百业的基础底座。

推动“人工智能+”应用落地

AI的价值在于应用,而应用的载体是智能体。周鸿祎认为,当前的AI应用生态正站在一个关键点上,从以App为核心的“人机交互”,向以智能体为核心的“人机协作”演进。智能体不仅能理解人的意图,更能代替人去操作软件、调用工具、完成复杂任务。

“现在App的目标用户都是人,因此上面有各类弹窗和广告,但智能体能更客观理性,只专注于任务。”周鸿祎提到,当购物、订票、比价等行为都由智能体代理完成时,互联网的底层服务逻辑将被重塑。这意味着,无论是互联网平台还是硬件厂商,都需要思考如何构建一套面向智能体的服务体系,这背后蕴藏着巨大的产业机遇。

技术的演进离不开人才的支持。当前,企业既需要“AI员工”完成大量数据统计和重复劳动,更需要懂AI、会调用AI和创造智能体帮助自己的人类员工。周鸿祎表示,企业员工都应该养成“跟AI深度交流的习惯”。

周鸿祎表示,智能体的开发和管理模式与传统软件截然不同。未来的企业数字化转型,不应仅由软件工程师主导,更需要懂业务、懂流程的业务专家来深度参与,由他们将行业经验转化为智能体的能力和工作流。

为此,他提出,应大力推动智能体技术的普惠化,让普通企业和个人能够便捷地打造属于自己的“数字员工”,同时开展针对性的智能体开发与管理培训,培养更多“懂AI、懂业务”的复合型人才。

以模治模构建新型安全能力

随着AI深度嵌入经济社会,安全问题也如影随形。大模型本身可能产生的“幻觉”与失控,或恶意利用AI发动的新形态网络攻击,都给国家安全和产业安全带来巨大挑战。周鸿祎表示,应对之道在于“以模治模”,用AI对抗AI。

他表示,传统安全防护依赖稀缺的专家资源,难以应对未来智能体海量喷发、自动化攻击的新局面。通过训练专门的“安全智能体”,可以实现对软件漏洞的自动化挖掘、对企业信息系统的全天候不间断渗透测试,以及对海量告警的实时智能研判。

“当对手用一万个智能体同时发起攻击时,我们唯一的办法就是拥有同样强大的智能防御体系。”周鸿祎说。

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