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量子位 | 公众号 QbitAI

从ChatGPT到DeepSeek，AI正沿着“智能+”的旅途插足新一轮海浪。

刚巧大模子从“算力堆叠”走向“推理优先”的要津节点，清华大学智能产业商酌院（AIR）独创院长、中国工程院外籍院士张亚勤提议：

新一轮东谈主工智能，是信息智能、物千里着舒服能和生物智能的交融，履行上亦然原子、分子和比特的交融。

也便是说，在范围定律抓续施展作用的前提下，当参数范围、数据体量与算力资源跨过某个阈值，智能就不再只停留在模式识别，而是启动“裸露”——

先是从阔别式AI走向生成式AI，再从生成式AI走向以智能体为代表的新范式。

在本次量子位MEET2026智能畴昔大会上，他也将ChatGPT和DeepSeek，视作这一轮演进中的两个首要里程碑：

前者通过长入表征与token化，把文本、语音、图像乃至卵白质、点云等数据纳入合并空间；

后者则以高成果、高性能、廉价钱和开源旅途，把大模子从“预试验时期”推向以推理为中枢的“DeepSeek时刻”。

至于畴昔5~10年的主战场，在他看来，将走向“智能体互联网”时期——

基础大模子像操作系长入样在人人范围内敛迹到不额外10个；而智能体会取代今天的大部分SaaS和App，成为企业和个东谈主与全邦交互的默许形态，同期这亦然通往AGI的必经之路。

为了好意思满体现张亚勤的念念考，在不篡改应承的基础上，量子位对演讲内容进行了裁剪整理，但愿能给你带来更多启发。

MEET2026智能畴昔大会是由量子位主理的行业峰会，近30位产业代表与会商酌。线下参会不雅众近1500东谈主，线上直播不雅众350万+，得回了主流媒体的庸俗柔柔与报谈。

中枢不雅点梳理新一轮东谈主工智能是信息智能、物千里着舒服能和生物智能在长入token表征与范围定律驱动下的交融演进。以ChatGPT与DeepSeek为代表，AI正从阔别式走向生成式与推理式，在高成果、低老本和开源生态中加快落地。生成式AI正快速演化为智能体，任务长度与才调同步晋升、风险同步放大。基础大模子很是于AI时期的操作系统，人人玩家不会额外十家，将重构为“基础模子+垂直/边际模子+智能体汇聚”的新产业花式。智能体互联网是畴昔5–10年最大场地，亦然通往AGI的必经之路，瞻望在15–20年内完成从信息智能到物千里着舒服能、再到生物智能的逾越。……

以下为张亚勤演讲全文：

从ChatGPT到DeepSeek：新一轮东谈主工智能范式与“智能裸露”

今天我谈的是东谈主工智能+的趋势，这个题目我也念念考了有快要十年的期间，我出了一册书叫《智能裸露》，也总结了东谈主工智能这十年的发展，这内部也包括我那时在10年前写的“智能+”和“东谈主工智能+”的著述。

最初便是新一轮的东谈主工智能，它是信息智能、物千里着舒服能和生物智能的交融，我们的信息全国、物理全国和生物全国都走向了数字化，是以它亦然原子、分子和比特的交融。

东谈主工智能仍是有70年的历史了，以前的五年和十年发展尤其快，一个首要的里程碑便是2022年的ChatGPT，距离咫尺正好三年。

终点首要的便是ChatGPT所带来的从阔别式的AI走向了生成式的AI，以前更多的是模式识别，咫尺我们不错创造新的内容，这内部有三个终点首要的观念：

最初它是一个长入的表征，即tokenization，不论是翰墨、语音，图片、视频，好像是卵白质、DNA、细胞，好像是三维的激光雷达的点云信号，都不错把它变成一个长入的token。

token越多，数据越多，算力越强、算法越好，这个时候就越准确。

范围定律（Scaling Law）到了一定的范围的话，就会出现智能裸露，这亦然我这本书的题目。 另外一个首要时刻便是我们中国的DeepSeek时刻，DeepSeek出来之后，最初就让悉数模子从预试验走向推理。

另外少许诚然很首要，它有好多的算法革命、架构革命、系统革命，不错说是高成果、高性能和廉价钱。

同期它又是个新的营业模式，它是开源的，用的MIT的license，这个自身是罢休最少的开源架构，是以DeepSeek出来之后，在国内和人人范围内大幅度地加快了它的落地和行使，是以我把它叫作念DeepSeek Moment，亦然中国的一个旅途。

AI发展的五大趋势

AI发展有五个趋势，最初便是生成式的AI正走向智能体的AI。

智能体是这两年AI方面一个新的发展，是最首要的一个革命。

以前七个月，Agent的任务长度就增长了两倍，准确度大于50%，其实也仍是和东谈主类对王人了。

第二个趋势很首要，便是范围定律在预试验阶段仍是放缓了，尽管这个智能还在往前走，更多的智能放到后试验、推理、智能体阶段。

这内部很特地义的征象便是，推理的单元老本在以前一年下落了10倍，关联词智能体自身的算力条目一年亦然增长了10倍，是以一个乘10、一个除10正好均衡。

第三点便是，我们从信息智能走向物千里着舒服能和生物智能，大讲话模子走向视觉讲话动作模子（VLA，Vision-Language-Action）。

这内部有两个很首要的节点，一个是无东谈主驾驶，无东谈主驾驶本年就仍是到达ChatGPT时刻，2030年便是DeepSeek时刻——即10%摆布的新车领有L4级无东谈主驾驶的才调。

另外机器东谈主一定是畴昔最大的赛谈，尽管东谈主形机器东谈主还需要好多年，关联词我认为在畴昔10年摆布，我们机器东谈主会比东谈主的数量还要多。

一个不好的音问是，AI的风险正在快速上涨，智能体出来之后我们的风险至少double（翻倍）。

畴昔5-10年最大发展场地：智能体互联网

若是看一下新产业花式的话，我们有基础大模子，像操作系长入样，上头有垂直模子，还有边际模子。

基础大模子，人人可能终末不会额外10个，一半中国的，一半好意思国的，可能说不定还有一两个是别的国度的，中好意思两个国度有不同的旅途，关联词是引颈人人。

这内部还包括开源和闭源，客岁我难无私们还在争论到底以开源为主、如故闭源为主。咫尺我认为相比明晰了——开源会成为更多的、更大的平台和生态，可能80%是开源， 20%的是闭源。

这个图就终点明晰，范围定律不错看到的Pre-train还在往上走，关联词走的速度仍是在马虎，Post-train在increase，智能体如故直线地往上走。

还有少许，智能体自身不单是是技能，它其实在酿成汇聚，也酿成新的经济形态。

是以我们以后若是看企业的架构都会有王人备不同的一种观念，以后企业需要GPU、大模子、数据，然后包括我们的东谈主力资源，有些可能是东谈主，有些可能是智能体，是以这关于畴昔处分企业、设备产物都有很大的影响。

这张图是畴昔的技能架构，左边这张图是ChatGPT刚出来不久的时候我画的，若是看这个黄线的话，在左边不错看到基础大模子它是一个平台，上头有各式不同的范围垂直模子，而上头有SaaS（软件动作一种劳动），在边际会蒸馏出一个相对相比小的模子，再上头有APP，这是那时我想的架构。

10月我把这个架构作念了更新，最首要的少许便是我认为畴昔我们的SaaS和在竖立端或边际端的手机APP都会被Agent取代，也便是说智能体是畴昔的SaaS和APP。

我举个例子，所谓的智能体，你不错有各式千般的，有陡然者的、各个不同业业的、机器东谈主的、无东谈主驾驶的。

刘洋诠释在清华作念了一个医疗智能体，亦然人人第一个智能体无东谈主病院——想用智能体汇聚、多智能体去模拟实在的三甲病院，这内部诚然有病东谈主、大夫、照管、各式不同的科室。

在这个假造全国内部，多智能体会彼此交互和学习，然后抓续快速地进化，这么便是能在很短的期间，比如说两天它就不错完成一个三甲病院两到三年的这些病例，何况准确度还要高得好多。

但我们并不是说让智能体来替代畴昔的大夫，它更多的是动作助理，我们服气畴昔每个大夫都会有TA的一个智能体。

是以若是看一下产业机遇的话，我把基础大模子看作是我们东谈主工智能时期的一个操作系统，它会透顶重写、重构和重塑我们产业的形态。

就像在PC时期我们有Windows，在出动时期有安卓和iOS，一样在东谈主工智能时期操作系统便是一个基础大模子。有了这个操作系统之后，它底下的芯片架构、上头的行使生态都会王人备被重构。

也便是为什么咫尺芯片是以GPU为主的，上头的生态是以垂直模子加上边际模子和智能体为主的，悉数范围会比PC时期、出动时期大一个、两个致使三个数量级。

另外，我们从互联网发展的角度来看的话，我们最早是PC互联，其后到了出动互联，再之后我们到了物联网，咫尺我们正走向Internet of Agents，也便是智能体互联网，我认为它是畴昔5到10年最大的发展场地。

智能体亦然我们达成AGI通用东谈主工智能的必经之路，这内部需要新的算法体系，比如说新的挂念体系、全国模子。

我认为畴昔五年的话，咫尺的自回来架构、Transformer、Diffusion可能就会被颠覆，有了这些东西之后我们就不错达成通用东谈主工智能。

到底需要多长久间呢？

我认为可能需要15~20年。先是信息智能开云体育，再是物千里着舒服能，终末达到生物智能。