天气 
2026-03-07
2026年新年伊始，AI热度达到顶峰。从生成效果几可乱真的视频创作模型Seedance 2.0，到能帮用户点奶茶、打车的千问助手，各类大模型层出不穷。其中最值得关注的是智能体正加速渗透各行各业，成为推动AI从“聊天工具”向“数字员工”跃迁的关键变量。
人工智能产业发展一直是周鸿祎关注的重点。继去年提出“打造垂直场景、构建专业技能大模型”之后，今年他将目光投向优化推理算力布局。周鸿祎表示，前两年国内集中发力训练算力，是因为当时大模型尚未跨过“及格线”，百模大战的核心是构建基座模型，训练算力自然成为重中之重。但从2025年开始，随着主流大模型普遍达到可用标准，行业不再需要重复训练基座模型。真正的应用落地机会在于“能帮人干活”的“数字员工”，但这类智能体对推理算力的消耗远超传统聊天机器人。
在周鸿祎看来，如今百亿数量的智能体正全面融入经济社会发展，带来了比互联网更大的发展机遇。“六力”模型已经形成，但目前我国的算力中心面向推理任务的专用集群存在缺口，区域间供需适配有待优化。为促进“人工智能+”行动落地，周鸿祎建议国家出台推理算力布局指导政策，建立“全国统筹+区域细化”的推理算力布局体系，在重点产业集聚区域建设低时延、高密度的推理算力集群，强化一体化调度，提升推理算力利用效率。他还提到，专用推理芯片技术亟需突破，这不仅关乎智能体的落地应用，还将为AI硬件、智能终端及人形机器人等产业带来深远影响。
周鸿祎观察到，智能体的规模化推广面临三重挑战：首先是成本与技术壁垒，通用算力资源接入企业时往往难以直接结合内部工具及员工协作流程，需二次开发才能适配具体业务场景；其次是安全隐患，智能体作为“数字员工”可以直接参与邮件发送、金融交易、生产线启停等业务操作，管控难度远大于传统大模型；最后是人才瓶颈，智能体的开发颠覆了传统软件工程范式，要求开发者从“写代码”转向结合业务需求打造专业智能体，并进行长期治理，而目前这类人才储备严重不足。
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