周鸿祎现身崇礼论坛谈AI趋势，厘清训练与推理算力误区

360集团创办人周鸿祎，近期存在于崇礼论坛的那次演讲，未曾阐述过多深奥的AI技术，反倒起始于滑雪话题，以一种形象且具体的方式，揭示了人工智能往后发展的关键要点。

大模型到智能体的必然跨越

到了2024年全年，全球范围内的科技公司，都持续处于追逐大模型所引发的热潮之中。然而，当时间来到2025年的时候，情况有所不同开始出现转变变化，发现仅仅单一纯粹语言方面属性型模型已然不能够满足需求了。周鸿祎明确指出表明，那种聊天机器人样式类型的人工智能，是难以去承担担起实际业务方面运作的，所以必须要进行升级，升级成为能够依靠自身展开自主有规划行动的智能体才行 。

这种转型升级并非概念炒作，智能体表明AI拥有执行具体任务、串联工作流程的能力，从简单的问答交互，到主动完成设计、分析、决策等一系列操作，这才是AI技术在行业中创造价值的真正开端。

百亿智能体时代的企业新定位

周鸿祎做出预测，到2026年的时候，全球智能体数量存在可能突破百亿的情况。到那个时候，整个行业的格局将会被进行重塑。在这样一种智能体到处都有的环境当中，公司的规模标准将会被重新去定义。

就算是有着百亿美元市值的公司，于智能体生态里或许也仅仅是“小角色”。竞争的关键之处将不再是单纯的技术领先，而是考量谁能够以更高的效率去制造、部署以及管理海量的智能体，进而构建生态优势。

训练算力与推理算力的本质区别

行业当中存在着一种较为普遍的误解，此误解乃是过分去关注大模型的训练算力这件事。周鸿祎进行了澄清，那训练所需要的天量计算资源，事实上仅仅是少数那些巨头玩家进行的游戏，是所谓的“专属赛道”。

就绝大多数企业以及个人来讲，真正所要关注的是推理算力，它属于智能体于日常工作期间所消耗的算力，二者消耗量级存在巨大差异，这决定了不同的参与门槛与商业机会。

行业知识是智能体的核心燃料

周鸿祎着重指出，AI未来核心角色并不必然是从事研发大模型或者芯片的公司，真实关键之处在于把垂直领域专业知识给予AI的人，各个行业以及每家企业都存有大量未形成文字的“潜规则”还有隐性知识。

这些知识或许涉及特殊工艺，或者关乎客户偏好，又或者连着内部管理诀窍，它们常常存于资深员工的头脑里面。把这些经验予以数字化，并且用来训练专属智能体，才能够让AI切实理解并解决行业的具体问题。

专属智能体保护企业核心机密

假设企业把特有的专业知识运用于训练通用大模型，这和公开其自身的商业秘密没什么差别。周鸿祎点明了这一极大的风险。通用模型的学习进程有致使核心数据泄露的可能性，会给企业造成无法挽回的损害。

故而，打造企业特有的、私域化的智能体，是更为安全的备选。这不但能够借助 AI 的能力，还能够把关键知识限定在可控的范畴内，塑造企业独具的、难以被仿效的数字化竞争力。

抢占隐性知识转化的时代红利

那未来AI竞争的关键所在之地，是看谁能够首先把那些难以用言语详尽表述清楚的行业经验，有条不紊地转变成智能体能够用来学习的资料。这可不单单只是关于技术方面的问题，更是涉及到意义深远的组织变革以及管理方面的挑战。

进行企业管理工作的人员，要构建起相应的机制，以此鼓励专家们奉献经验，并且设计出流程，把这些经验予以结构化。在智能体时代，谁率先达成这一转化，谁便能够占到先机，获取到第一波同时也是最为丰厚的那一波红利。

你觉得，于你所处的行业当中，有哪些身为“老师傅”所具有的特有的经验，是最为契合并且是最为急切需要被转变为AI智能体的呢？欢迎在评论区域分享你的观察，同样也不要忘记点赞予以支持。