張亞勤:大模型處於整合期 中國核心玩家只會留下3-4家

6月6日消息,中國工程院外籍院士,清華大學講席教授、智能產業研究院(AIR)院長張亞勤在“太湖對話·AI for Science”論壇上發表了題爲《人工智能發展的一些觀點》演講。他表示,人工智能(AI)的發展正經歷一場深刻的範式轉變,其重心已從單純的技術突破轉向產業深度融合與AI治理協同並進的新階段。AI作爲核心驅動力,正以前所未有的速度重構生產力與生產關係,並推動物理世界、數字世界乃至生物世界的深度耦合與融合創新。

觀點二:Scaling Law(規模定律)演變與成本革命

業界廣泛關注的AI Scaling Law在基礎模型預訓練階段的邊際效益正趨於平緩,技術發展的焦點已成功轉向新的維度,驅動着下一輪能力躍升:

• 定律演進:規模定律的核心正從預訓練規模定律(Pre-trained SL)向推理規模定律(Inference SL)遷移,並最終指向衡量智能體綜合能力的智能體規模定律(Agentic SL)。

• 多模態深化:規模定律的應用範圍正從語言模型規模定律(Language SL)向視覺模型規模定律(Vision SL)以及更廣闊的領域特定規模定律(Domain SL)擴展,推動多模態理解與生成能力的邊界。

• 成本陡降與能力躍升:成本效率大幅提升,模型的推理單位成本正以每年10倍的速度降低,與此同時,智能體的綜合能力及所需算力正以每年10倍的速度增長。這種“成本降、能力升”的剪刀差效應,正強力推動AI從側重“能思考”向真正“能實幹”的實用化、規模化階段邁進。

觀點三:物理與生物智能的融合突破

AI的創新前沿正在突破純數字世界的邊界,向物理世界和生命科學領域推進:

• 模型能力進化:大語言模型(LLM)正快速進化爲能夠理解視覺信息、處理自然語言並操控物理行動的視覺-語言-行動模型(Vision-Language-Action Models, VLA),爲具身智能奠定基礎。

• 無人駕駛突破臨界點:我們預測,類似於DeepSeek等模型在語言領域帶來的跨越式進步,將在無人駕駛領域重現。預計到2030年,該領域將迎來其“DeepSeek時刻”,10%以上的新車將會具有L4+無人駕駛能力, 實現感知、決策與控制能力的重大突破。

• 具身智能創新加速:機器人技術與AI的深度融合,有望在2035年左右達到接近或達到人類水平的靈巧操作與環境適應能力,在製造業、服務業、家庭等場景實現廣泛應用。

• 生物與科學革命:AI驅動的精準醫療、創新藥物研發(如靶點發現、分子設計)以及對基礎科學研究(如數學,物理,化學, 材料學、生命科學)的加速,將是未來十年最具顛覆性潛力和價值的突破方向。

觀點四:AI風險攀升與治理挑戰

技術的“雙刃劍”效應在AI領域日益凸顯,伴隨能力提升而來的是快速攀升的潛在風險,亟需全球社會高度警覺並積極應對:

• CBRN風險等級升級:尤其在涉及化學、生物、放射性、核等領域的潛在惡意使用風險,已從過去的“低”級別提升至“中”風險級別,威脅性增強。

• 模型安全威脅凸顯:模型欺騙、約束逃逸以及對人類監管的抵制等安全風險愈發突出,其威脅在新模型版本迭代升級時尤其顯著

• 智能體風險倍增:智能體(尤其是具備自主性和目標導向的智能體)的普及,將導致其行爲難以預測,可能引發連鎖反應和系統性風險,其複雜性和潛在危害將以翻倍的速度增長。當強大的AI被深度應用於科學研究、關鍵基礎設施控制等敏感領域時,風險將急劇擴大。

• 全球治理困境:當前全球範圍內有效應對AI風險的治理機制、技術手段和跨國協調能力呈現弱化趨勢,監管框架滯後於技術發展,國際合作面臨地緣政治等因素的掣肘,構建有效、包容、敏捷的全球AI治理體系面臨嚴峻挑戰。

觀點五:產業格局重塑與中國路徑產業格局重塑與中國路徑新的全球AI產業格局正在形成,中國將在其中扮演關鍵角色:

• 大模型市場整合:預計到2026年,全球範圍內的前沿通用大模型( Frontier Foundation Model)核心玩家將經歷顯著整合,最終形成8-10傢俱有全球影響力的巨頭。其中,中國有望佔據3-4席,成爲全球AI版圖的重要一極。

• 中國路徑:中國市場將走出一條特色鮮明的技術發展路徑。其核心在於:追求極致效能優化(算力效率、模型效率),積極探索創新架構(如非Transformer架構、軟硬協同設計)以突破現有瓶頸,最終實現低價格、高性價比的普惠目標。垂直行業的深度落地應用能力將成爲中國AI企業的核心競爭力。