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      Agent崛起、模型上天、組織重構:2025外灘大會釋放AI真實變量

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      作者:高恒

      AI不是技術革命,而是組織的再發明

      2025年外灘大會上,AI不再是實驗室里的模型、發布會上的參數,更不只是技術人的狂歡。在之江實驗室主任、阿里云創始人王堅,金沙江創投主管合伙人朱嘯虎,螞蟻集團首席執行官韓歆毅,宇樹科技創始人兼CEO王興興,源碼資本投資合伙人、美國國家工程院外籍院士張宏江等多位產業一線大腦的對話中,我們看到的,是一場更深層的結構性變革正在醞釀。

      如果說過去十年,AI還只是搜索的增強、推薦的補充,那么現在,它正試圖成為一個“人類組織的替代者”:Agent正在接管人類流程,To C創業迎來爆發前夜,開源與閉源之爭沖出代碼圈,模型權重被推上中美博弈的舞臺中央。

      AI不再只是能力競賽,而是組織、資源與價值重構的系統工程。從寫代碼、做客服、開藥方,到操控衛星、部署太空模型,這屆外灘大會傳遞出一個清晰信號:AI的主戰場,不在硅谷的Demo日,也不在產業園的發布會,而是在我們對“人類社會運行方式”的重新定義上。

      這不是某一家公司進場的節點,也不是某一項技術突破的風口。這是一次更深遠的提問:當AI變成個體,當Agent代替組織,當模型走進太空,我們還能照舊生活在舊世界嗎?

      01:從“App消失”到“Agent爆發”:AI重寫人類協作邏輯

      “未來可能沒有App了,AI智能體就能把活干完了。”這是韓歆毅在2025外灘大會開幕式上的一句話,也是這屆大會最具沖擊力的預言之一。

      在韓歆毅看來,AI語言模型的本質,是用一種相對確定性的方式,去解決確定性問題。這件事,本來是傳統軟件的拿手好戲,如今卻被大模型悄然“奪權”。一些新型軟件,已經不再依賴人類的點擊交互,而是自動生成Agent去完成任務。雖然這些Agent還不夠完美,但發展的速度卻“非常快”。

      這個判斷,與張宏江的觀點遙相呼應。張宏江指出,大模型正在從工具進化為伙伴,具備規劃能力的AI Agent,將很快接管整個組織的流程。AI不再只是我們寫報告、畫圖表的助理,而是擁有獨立意志、行動路徑和任務鏈路的“虛擬員工”。

      在他看來,Agent的能力正以指數級速度提升,已經出現了類似“摩爾定律3.0”的現象——以任務復雜度或長度為標準,每7個月翻一倍。這意味著,一年之后,一個Agent可能完成現在十個人才能搞定的系統任務。未來的組織形態,可能不再是“部門-流程-審批鏈”,而是“一個人+一堆Agent”的輕型團隊,效率遠超現有模式。

      但最早把這種趨勢拆解到投資維度的,是朱嘯虎。他在圓桌論壇中直言,未來AI公司能否活下來的關鍵,不是技術多炫酷,而是用戶留存。“很多公司被嘲笑,是因為留不住人。投資人關注的第一指標,還是留存率。”他提到,去年全球AI商業化做得最好的,是美國的Abridge和中國的Plaud.ai——看上去都不性感,卻異常穩定實用。它們不是寫詩作畫的模型,而是能真正替代人類重復流程的Agent。

      在朱嘯虎看來,AI最終不會替代所有軟件,而是與軟件共生。他強調,只要1%的幻覺問題沒有解決,AI就永遠不可能完全取代人類。但另一方面,AI一定會吃掉“低復雜度流程”——簡單代碼、基礎客服、文字總結、信息匹配等領域,正在被智能體以極低成本接管。大廠不愿意干的“臟活累活”,就是Agent創業公司的機會。

      這一點,在組織實踐中也有印證。王興興提到,在硬件型公司內部,組織隨著規模擴張開始變得低效。反而在純AI領域,幾個人的小團隊只要有頂尖人才,就能做出極具突破性的產品。他強調,AI時代的組織結構將更加扁平、輕量、去中介化,技術人員的決策權和執行力將遠超以往。

      不只是公司組織,整個人類社會的“運行邏輯”也在被重寫。張宏江指出,Agent將深刻改變人類的工作方式與就業結構——全球將有近40%的崗位受到AI影響,發達國家更是超過60%。到2045年,預計將有一半的工作被AI接管。而這背后,不只是失業危機,更是對“什么是有價值的工作”“什么是人的獨特性”的集體追問。

      Agent智能體,不只是一個技術產物,而是一種新型“組織單元”。過去,人類靠流程和制度協作,現在,人類可能將通過模型和智能體協作。AI不是接管崗位,而是替代結構。

      這場革命已經開始。而我們所有人,都是其中的一環。

      02:從“太空模型”到“開源裂變”:AI競爭的國家邊界已然拉開

      如果說Agent智能體正在重寫組織邏輯,那么AI基礎設施之戰,則正在改寫地緣科技的邊界。

      王堅在主論壇上的發言中,明確指出了一個被長期忽視但極為關鍵的變量:開源和閉源模型,已經變成中美AI競爭的“關鍵分水嶺”。

      這場變化從2025年初就已顯露端倪。今年1月13日,美國首次將AI模型的權重納入出口管制范疇。僅僅半個月后,OpenAI CEO奧特曼公開反思稱:“我們在開源問題上,站在了歷史的錯誤一邊。”

      王堅指出,模型的“開放”不只是技術問題,而是資源問題——當模型權重不再共享、參數封閉,意味著無數研究者和開發者必須重新投入算力、重新訓練模型。而算力,正在成為AI時代的“稀缺礦”。

      更重要的是,僅有代碼開源是不夠的。AI時代,真正意義上的“開源”,應該包括三個核心變量:模型權重、數據集、算力資源。這才是推動行業前行的“基本土壤”。如果說過去軟件時代,Netscape開啟了瀏覽器大戰的開源革命,那么今天,大模型的開源邏輯,決定的是國家間在智能基礎設施上的“起跑線”。

      而中美之間的投入差距,也正在迅速拉大。

      根據杰富瑞投行在8月底發布的報告,Meta、亞馬遜、Alphabet和微軟等四大科技巨頭,2025年計劃合計投資3250億美元用于AI基礎設施建設,較去年增長46%。而中國四大云服務商(阿里云、字節跳動火山引擎、騰訊云、百度智能云)的資本支出總計約為450億美元,體量差距接近7倍。

      張宏江指出,這種基礎設施能力的拉開,最終影響的,不止是模型速度,而是整個AI生態系統的“工業級放大效應”。他將其稱為“AI算力系統生態鏈”:模型推動芯片發展,芯片反推云計算布局,云計算又拉動電力系統與能源調度,最終構成一個相互嵌套的產業閉環。

      而在這場“地面版圖”競爭之上,中國開始押注“太空維度”。

      王堅透露,2025年5月14日,之江實驗室首次將12顆衛星組網發射,組成名為“三體計算星座”的系統,并將一個完整的8B大模型直接部署在軌。這12顆衛星之間可以實現數據互通、任務分發,實現真正意義上的“太空算力”。在傳統地面IDC受到能源、空間、監管等限制的背景下,AI正在“上天找空間”。

      更遠的目標已經在規劃中——王堅提到,科學家正在設想將衛星送往太陽軌道的L5點——一個距離地球和太陽都在1.5億公里的引力穩定點。在那里部署AI模型,未來將為深空探測、星際通信和宇宙數據處理提供基礎設施支撐。

      他坦言:“人類去火星的路上,不能沒有AI和計算的陪伴。”

      如果說,美國正在主導AI的“地面基礎設施”,那么中國正在探索AI的“軌道主權”。從云端到星座,從開源模型到數據主權,AI的邊界已不再只是屏幕里的模型能力,而是一個國家如何在智能時代維護自主性的“生存邊界”。

      王堅最后的提醒,格外清醒——AI不能因為缺乏算力,而缺席太空。

      而中國,已經在太空打響了第一槍。

      03:從創業泡沫到用戶留存:To C賽道,中國AI的爆發點來了

      大模型爆發兩年后,AI創業也迎來最熱的一年。數據顯示,截至2025年9月,全球AI初創公司已累計獲得1220億美元風投資金,其中美國占比高達85.5%,而中國,也開始在To C賽道迎頭趕上。

      “AI時代的創業公司,跟PC和移動互聯網時代沒有本質不同,最終能活下來的,還是那些能把用戶留住、能跑出現金流的。”在朱嘯虎看來,如今熱鬧的AI圈,泡沫不少,真機會也不少。關鍵不在技術,而在“誰能留住人”。

      他觀察到,當前被追捧的AI創業項目中,很多其實都存在用戶留存率低、生命周期短的問題。“很多看上去很‘性感’的項目,其實是偽需求。”反而是那些樸素、穩定、實用的方向——如會議紀要、語音Agent等工具型產品,才是商業化真正跑得通的路徑。

      以中國的Plaud.ai為例,專注于語音記錄和結構化輸出的Agent型產品,不靠大模型噱頭,照樣做到了十幾億美元估值,還在持續拿投資。“今年的風口,是Voice Agent。”朱嘯虎直言,不用盲目追逐炫技,能干活、有留存的AI,才值得投。

      這一趨勢也體現在To B與To C的全球分野上。他指出,過去增長最快的AI公司,6家做To B的幾乎全在美國,且多數由外國人創辦;而中國的4家新星,全都做的是To C,且更擅長流量理解、用戶運營與產品快速迭代。

      “未來AI一定會出現超級入口,但這個入口,不一定來自大廠。”在朱嘯虎看來,App是否還存在都不重要,重要的是誰能成為用戶需求與AI能力之間的第一接觸點。他直言,“Siri太差了,還不能算AI入口。”但他也確信,下一個字節、快手、小紅書,2025年都已經成立了,只是現在還沒爆出來。

      對于To C賽道,中國AI創業者正迎來極佳窗口。

      王興興對此也深有同感。他回憶自己在2011年錯過AI的節點,曾一度全力投身機器人賽道,而這兩年AI技術的發展,讓他重新燃起了整合“軟硬一體”的想法。

      “AI可以寫文作畫,甚至畫得比99.99%的人好,但真正讓AI‘干活’的地方,還是荒漠。”王興興認為,機器人行業目前最大的問題,是缺少高質量數據與合適的模型架構。過去他說“不缺數據”,但現在修正為:不只是缺數據,更缺數據治理方法、采集機制和架構匹配。

      他坦言,目前AI創業面臨的最大挑戰,不是模型不夠強,而是組織效率和人才極度短缺。“現在的AI公司,小團隊反而爆發力強。幾個人就能干過去幾十人的活,關鍵是頂級人才能不能招到。”他說。

      這種小組織爆發力,也在悄然改變硬件公司的組織模型。王興興表示,宇樹作為一家機器人制造公司,正嘗試用AI Agent輔助協作、調度人力,希望從“傳統制造+AI工具”邁向“軟硬融合+智能組織”。

      他判斷,AI時代的創業門檻雖然整體降低了,但決勝點已從“資源積累”轉向“組織爆發力”。新一代創業者,不再需要大廠背景和億級融資,只要有想法、懂產品、敢用模型,幾人小隊也能干票大的。

      這種趨勢,也給中國創業者帶來了獨特優勢:

      第一,中國C端市場足夠大,用戶樂于嘗鮮,容錯率高;

      第二,中國工程師更懂如何壓成本、拼效率,把AI變成“能用的產品”;

      第三,To C的本質,是“用情緒做產品”,這是國內開發者最擅長的領域。

      朱嘯虎說得很直接:“每一波周期都很類似,去年是硬件,今年是Infra,明年一定是應用爆發。”

      而這個爆發點,極有可能,就藏在你刷的下一個App,或者,根本沒有App——只剩一個Agent。

      04:AI重塑的不只是科技,更是文明的運行方式

      從軟件會消失,到組織被重構,從模型上天,到Agent落地,從通用模型走向醫療輔助,從太空衛星到基層醫生,AI已經不再是冰冷的技術棧,而成為了改變世界運作方式的結構性力量。

      韓歆毅在大會上公開強調,“AI不會取代醫生,它是醫生的助手。”這句看似保守的話,背后卻藏著一種深刻的現實認知——真正決定AI命運的,不是參數的多少,而是信任、倫理與責任邊界的清晰。

      在醫療這個萬億級市場里,螞蟻集團選擇了一條“慢下來”的路。不是搶商業化,而是解決專業數據積累、抑制模型幻覺、厘清醫學倫理等“最難的那部分”。推出AI健康管家AQ、幫助名醫打造AI分身、打通全國5000家醫院,做的不是營銷爆點,而是基礎能力。

      韓歆毅的另一層思考,也值得被看見。他指出,AI通證經濟的發展,不應該脫實向虛,而應深度嵌入實體產業。如果一個通證只在虛擬世界中內循環,它的價值注定有限。只有讓真實世界資產(RWA)進入通證系統,才能釋放更大價值。

      AI,不止是賦能醫生,也可能重寫資產流通的底層邏輯。

      最終,無論是創業、醫療,還是空間站里的大模型,AI真正挑戰我們的,不是技術能力,而是制度安排、倫理邊界與組織結構。誰來使用?誰來監管?誰來買單?人類社會,必須拿出新一代操作系統,去適配這場“Agent入世”。

      正如王堅所說:“人類去火星的路上,不能沒有計算的陪伴。”這句話不只是航天隱喻,更是時代預言。

      Agent智能體不只是“干活”的工具,而將成為人類的合作者、結構單元,甚至是未來社會的一種組成成分。它們將嵌入企業、政府、教育、醫療、司法,成為現代文明不可或缺的“智能接口”。

      而我們所有人,或主動、或被動,都正在成為這個新文明中的“協作者”。

      這不是模型升級,這是文明躍遷。

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