北京
出品 | 網(wǎng)易智能《態(tài)度AGI》對話
作者 | 楊霞清 袁寧
編輯 | 丁廣勝
見到吳軍，是在CES2026期間，當(dāng)時筆者剛聽完黃仁勛在CES的演講。那周的拉斯維加斯涌進(jìn)了14.8萬來自全球的企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、投資人、KOL和分析師、記者等。人們熱烈地談?wù)揂I的機會，晚上各種小沙龍會密集，大家拼命地互相鏈接。但吳軍冷靜而松弛。
吳軍身上的標(biāo)簽，很多又很有分量。他是從清華讀到約翰·霍普金斯的計算機科學(xué)博士；是騰訊前副總裁、谷歌智能搜索科學(xué)家，在工業(yè)界的金字塔尖站過；也是豐元資本的創(chuàng)始人、硅谷高創(chuàng)會（SVIEF）主席，在硅谷的風(fēng)投圈里摸爬滾打；他更是那個寫出《浪潮之巔》《數(shù)學(xué)之美》《文明之光》的暢銷書作家，是無數(shù)人在科技與人文路口的精神向?qū)А?/p>
這種多重身份的疊加，也賦予了他一種兼具“空間廣度”與“時間深度”的穿透力。讓他的視角橫跨中美又穿越周期。
他習(xí)慣用歷史的尺子去丈量當(dāng)下的熱度。當(dāng)很多人都在為具身智能歡呼時，他直言“具身是個偽命題”；當(dāng)AI創(chuàng)業(yè)者們做著獨角獸的美夢時，他斷言“絕大部分AI公司一定會死”。
這聽起來有些殘酷，甚至刺耳。但隨著對話深入，你會意識到，這并非潑冷水，而是基于對歷史周期的洞察，以及商業(yè)規(guī)律的誠實。
這是一場“去魅”后的對話：關(guān)于機器人為何不需要像人、關(guān)于華人AI人才崛起的冷靜評估、關(guān)于對AI公司出海的建議，以及2028年可能到來的AI泡沫破碎。
他說，泡沫終將破碎，現(xiàn)在的大部分AI公司也一定會死。但這并不可怕——因為互聯(lián)網(wǎng)時代，本來也是這樣到來的。
圖注：吳軍（右四）和硅谷高創(chuàng)會創(chuàng)始人雷虹（左三）等在CES2026.
以下為網(wǎng)易智能獨家對話前Google高級資深研究員、暢銷書作家、硅谷高創(chuàng)會（SVIEF）主席、硅谷風(fēng)險投資人吳軍的內(nèi)容，經(jīng)不改變原意進(jìn)行了編輯。
機器人只跳舞，沒什么用
網(wǎng)易智能：2026 CES和往年CES相比，有什么不同？
吳軍：提前看了參展圖譜和規(guī)模，無人駕駛汽車、機器人是兩大看點，這類物理化、可視化的產(chǎn)品容易直觀對比優(yōu)劣。傳統(tǒng)消費電子廠商投入大、展位好，但內(nèi)容缺乏驚喜，技術(shù)發(fā)展陷入瓶頸，現(xiàn)有功能十幾年前已能實現(xiàn)，且產(chǎn)品性價比失衡，比如在Costco里80寸國產(chǎn)品牌電視折價后僅900美元，遠(yuǎn)低于手機屏幕價格，行業(yè)亟需徹底的形態(tài)革命。今年大家的關(guān)注重心更多放在機器人、無人駕駛等領(lǐng)域。
網(wǎng)易智能：您關(guān)注AI 陪伴類硬件產(chǎn)品嗎？
吳軍：還太早，這本身就是個偽命題。
網(wǎng)易智能：為何這么說？
吳軍：人需要的是同類的陪伴，機器不僅無法滿足，甚至可能讓人感到厭煩，未來最有價值的依然是人。
網(wǎng)易智能：您如何看待當(dāng)前具身智能的發(fā)展？
吳軍：具身也是偽命題。人類過于自戀，總想著讓機器人模仿自身形態(tài)，但實際上人類的感官和體能遠(yuǎn)不如其他生物，機器人完全沒必要照搬人形。比如機器狗、輪式機器人在巡邏、運貨上的表現(xiàn)，遠(yuǎn)優(yōu)于搖搖晃晃的人形機器人，烏克蘭戰(zhàn)場上的無人機式機器人也印證了這一點。而且當(dāng)前機器人的感知能力和人類差距極大，人類皮膚能感知一克的觸碰力量，機器人靠電機扭矩卻要一公斤才能感知，極易造成誤傷。機器人的核心是適配場景，比如園區(qū)24小時巡邏、景區(qū)狹窄區(qū)域清潔，專用機器人能做到人類做不到的事，無需刻意模仿人類。
網(wǎng)易智能：那為什么行業(yè)都執(zhí)著于做人形機器人？
吳軍：做人形機器人并非為了量產(chǎn)，而是技術(shù)能力的 “考試”，用來證明研發(fā)方的靈活性和仿真技術(shù)水平，但技術(shù)考試和實際應(yīng)用是兩回事，還存在高昂的成本問題。機器狗成本動輒20萬元，人形機器人更是四五十萬，而酒店送飯這類場景，一個簡易輪式裝置成本不到一萬，完全能滿足需求。
網(wǎng)易智能：中美機器人產(chǎn)業(yè)對比，中國發(fā)展得如何？
吳軍：中國形成了群狼效應(yīng)，能做出一批好產(chǎn)品，而非偶然做出一個，這才是技術(shù)成熟的體現(xiàn)，美國則不具備這樣的優(yōu)勢。
網(wǎng)易智能：中國在機器人領(lǐng)域領(lǐng)先的原因是什么？和工業(yè)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)鏈有關(guān)嗎？
吳軍：和過往工業(yè)基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)不大，核心原因有兩個。一是人的因素，從業(yè)者足夠努力、肯吃苦；二是產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，以深圳為例，3D 打印配件可實現(xiàn)次日交付，配件齊全且能滿足各類工藝要求，研發(fā)迭代效率極高。
網(wǎng)易智能：2025年前三季度具身智能行業(yè)融資約500億元，是去年同期2.5倍，但產(chǎn)業(yè)化落地難，是否存在投資泡沫？
吳軍：500億并不算多，美國單家技術(shù)平臺公司的融資額就遠(yuǎn)超這個數(shù)，比如Databricks 一輪融資40億美元，OpenAI 更是達(dá)到66億美元。AI 行業(yè)研發(fā)和人員成本極高，國內(nèi)人工智能博士薪資不菲，幾億元融資半年就可能燒光，現(xiàn)階段的融資規(guī)模匹配行業(yè)需求。
網(wǎng)易智能：現(xiàn)在大多數(shù)機器人還停留在演示、跳舞階段，離實際應(yīng)用落地還很遠(yuǎn)。
吳軍：跳舞只是證明機器人關(guān)節(jié)能靈活運動且不摔倒，毫無實際價值。機器人應(yīng)用的核心還是適配場景，運貨、巡邏用機器狗或輪式機器人就足夠，不必強求人形。
華人AI天團(tuán)崛起原創(chuàng)創(chuàng)新仍缺位
網(wǎng)易智能：當(dāng)前中美 AI 競爭，雙方的優(yōu)勢和劣勢分別是什么？
吳軍：基礎(chǔ)模型領(lǐng)域美國更具優(yōu)勢，這是全球共識。大語言模型的核心基礎(chǔ)是 Google 的 Transformer，目前做得最好的也是 Google 和 OpenAI，Anthropic 等公司構(gòu)成了美國第二梯隊，中國的阿里、DeepSeek 等企業(yè)基本與美國第二梯隊對標(biāo)，暫無法和 Gemini 抗衡。不過中國公司在中文語境處理上更優(yōu)，且部分企業(yè)在模型效率上有大幅提升，并非簡單降成本，而是在保持性能的基礎(chǔ)上實現(xiàn)優(yōu)化。但國內(nèi)大部分模型仍基于 Meta 的 Llama 開源代碼開發(fā)，平臺層還是美國更強。機器人領(lǐng)域則是中國整體更有優(yōu)勢。
網(wǎng)易智能：硅谷華人群體廣受關(guān)注，OpenAI、Meta等大廠的重大發(fā)布會上有很多華裔面孔，且多是國內(nèi)清北、上交等高校本科畢業(yè)，為何華人能占據(jù)硅谷AI巨頭的核心崗位？
吳軍：華裔在硅谷 AI 大廠占比很高，核心原因有兩點。
一是國內(nèi)頂尖高校在計算機、數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)教育上做得扎實，清華、北大、浙大、交大、中科大等院校培養(yǎng)了大量優(yōu)質(zhì)人才；而美國受 “政治正確” 影響，頂尖大學(xué)招收了不少不合格的學(xué)生，且部分合格學(xué)生被要求向 “領(lǐng)袖” 方向培養(yǎng)，再加上美國頂尖高校招生人數(shù)遠(yuǎn)少于國內(nèi)，真正憑能力入學(xué)且專注技術(shù)的學(xué)生比例持續(xù)下降。人工智能研發(fā)需要扎實的數(shù)學(xué)功底和較強的計算機動手能力，而過去很多美國人并不愿意深耕這一領(lǐng)域。
二是硅谷大廠的移民占比本就高達(dá)一半以上，只是此前印度人、東歐人更多，人工智能領(lǐng)域的特性讓華裔優(yōu)勢凸顯。其實華裔早已在硅谷半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)占據(jù)重要地位，英特爾、AMD 等硬件廠商的華裔主力占比達(dá)1/3，黃仁勛、蘇姿豐、陳福陽等華裔更是掌控著 NVIDIA、AMD、博通等巨頭，只是過去未被廣泛關(guān)注。
網(wǎng)易智能：以往大家詬病中國應(yīng)試教育扼殺創(chuàng)造力，但這波硅谷華人 AI 人才多是國內(nèi)本科畢業(yè)，這是否在一定程度上糾偏了這一觀點？
吳軍：這是兩回事。在大廠從事人工智能的理論編程工作，和擁有開創(chuàng)性的創(chuàng)造力完全不同。目前所有大語言模型均基于 Transformer 開發(fā)，而 Transformer 和深度學(xué)習(xí)的原創(chuàng)性研究均由歐美科學(xué)家完成，與華人無關(guān)。原創(chuàng)性寫 Deep Learning 論文的人，Hinton（杰弗里·辛頓）是英國人，Bengio（約書亞·本吉奧）是加拿大人，LeCun（楊立昆）是法國人，跟中國人沒關(guān)系。得諾貝爾獎的DeepMind 的Hassabis（戴密斯·哈薩比斯）是英國人。
做這種開創(chuàng)性的發(fā)明，和把現(xiàn)有的技術(shù)做好、優(yōu)化，存在本質(zhì)的區(qū)別。
AI出海產(chǎn)品要足夠簡單
網(wǎng)易智能：Manus 被 Meta 收購讓很多創(chuàng)業(yè)者備受鼓舞，這是否意味著 Agent（智能體）應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)有更多機會？
吳軍：別人發(fā)財不代表自己也能發(fā)財，這種認(rèn)知誤區(qū)是很多人創(chuàng)業(yè)失敗的原因。科技公司的收購案存在諸多細(xì)節(jié)，創(chuàng)始人發(fā)財不代表團(tuán)隊能受益，且這類成功案例不具備可復(fù)制性。很多創(chuàng)業(yè)者明知創(chuàng)業(yè)九死一生，仍因榜樣的力量盲目入局，最終大多淪為分母。
網(wǎng)易智能：當(dāng)下 AI 浪潮中，很多聲音建議創(chuàng)業(yè)公司第一天就瞄準(zhǔn)全球市場。
吳軍：這取決于創(chuàng)始人的格局，是做占全球20% 的中國市場，還是100% 的全球市場。硅谷的公司即便只有十個人，也定位于國際化企業(yè)。中國2010年前的企業(yè)受時代紅利影響，從國內(nèi)市場起步，形成了路徑依賴，再出海難度極大；而此后有眼光的企業(yè)，如 TikTok、觸寶、九安醫(yī)療，從一開始就布局全球，最終收獲了巨大的市場和利潤。
網(wǎng)易智能：您對 AI公司出海有什么具體建議？
吳軍：核心有兩點。第一，產(chǎn)品從設(shè)計之初就要足夠簡單，不能只貼合中國人的使用習(xí)慣，微信國際化難，就是因為功能過于復(fù)雜，而美國的社交媒體、蘋果產(chǎn)品，無需說明書就能上手；第二，做好多語言和多文化的支持，做單一國家的產(chǎn)品努力值為1，做全球產(chǎn)品則需要10倍的投入，前期必須做好這份投入，否則產(chǎn)品一旦適配單一市場，再想拓展全球就會非常困難。
AI的泡沫破滅期可能在2028年
網(wǎng)易智能：當(dāng)前 AI 公司普遍面臨投入大、商業(yè)化難的問題，這是階段性問題嗎？
吳軍：任何技術(shù)發(fā)展都會有泡沫，這是歷史規(guī)律。從英國鐵路熱、美國電力和汽車熱，到二戰(zhàn)后的消費電子、互聯(lián)網(wǎng)時代，每一次技術(shù)浪潮都誕生了大量公司，最終絕大部分都會消亡，比如美國電話公司只剩貝爾，汽車公司僅存三家，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也曾遍地開花，最后也只剩少數(shù)頭部企業(yè)。
羅胖（羅振宇）讓我寫“1000天后世界會是什么樣”，我說1000天后大部分互聯(lián)網(wǎng)或者人工智能公司都死掉了。這是確認(rèn)的事實，不確定的只是誰能活下來。
但這對行業(yè)發(fā)展無關(guān)緊要，當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂，投資人損失慘重、創(chuàng)業(yè)者陷入消沉，卻不妨礙社會進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代。如今一家公司的年營收，就能超過當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時代的總?cè)谫Y額。哪怕機器人行業(yè)虧掉500億，只要有一兩家企業(yè)能做到小米的規(guī)模，營收達(dá)幾千億，這些虧損就不值一提。泡沫必然存在，大部分公司也注定消亡，但 AI 行業(yè)的發(fā)展無需擔(dān)心，甚至中國風(fēng)投在人工智能領(lǐng)域還可以加大投入。
網(wǎng)易智能：用一個詞形容2025年的 AI 發(fā)展，您會選什么？
吳軍：快速發(fā)展。
網(wǎng)易智能：那2026年呢？
吳軍：依然是快速發(fā)展。用一個詞形容就是方興未艾，AI 行業(yè)才剛剛興起，還沒到高潮。如果說未來有一年泡沫會破裂，2028年的可能性最大，因為那年是美國大選年，選舉年往往會催生市場的瘋狂，AI 行業(yè)能否扛住這場考驗，關(guān)鍵就在那時。
本文來源：態(tài)℃
責(zé)任編輯：
王鳳枝_NT2541
