在飛速迭代的數字浪潮中，人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，正改寫(xiě)著(zhù)人類(lèi)的生活方式，重構產(chǎn)業(yè)競爭格局，為經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展注入強勁動(dòng)力。

近日，360集團創(chuàng )始人周鴻祎以清華大學(xué)創(chuàng )新領(lǐng)軍工程博士的身份，參加了在重慶舉辦的2025年清華大學(xué)春季工程專(zhuān)業(yè)博士生論壇，并發(fā)表題為《大模型與智能體發(fā)展的趨勢觀(guān)點(diǎn)》的主題演講。他表示，在當前AI發(fā)展進(jìn)程中，大模型和智能體已成為最關(guān)鍵的要素，它們所展現出的發(fā)展趨勢不僅預示著(zhù)人工智能領(lǐng)域的重大突破，更為各行業(yè)的轉型升級帶來(lái)了前所未有的歷史機遇。

周鴻祎認為，大模型的發(fā)展可劃分為上下半場(chǎng)。2025年之前聚焦于模型架構創(chuàng )新及訓練算法優(yōu)化，推動(dòng)大模型從基礎框架成長(cháng)為具備強大語(yǔ)言理解和知識生成能力的“基座”。而從2025年開(kāi)始，大模型正式邁入賦能產(chǎn)業(yè)的新階段，如何將技術(shù)能力轉化為實(shí)際生產(chǎn)力，成為行業(yè)探索的核心命題。在此進(jìn)程中，智能體通過(guò)連接智能決策與業(yè)務(wù)流程，讓AI真正融入產(chǎn)業(yè)，釋放出巨大價(jià)值。

在周鴻祎看來(lái)，大模型的發(fā)展呈現出多維度的革新趨勢。全球范圍內，大模型加速向推理時(shí)代邁進(jìn)。借助強化學(xué)習等前沿技術(shù)，模型突破了基于知識記憶的“快思考”局限，獲得“慢思考”能力，能夠通過(guò)多步驟、深層次的邏輯推演解決復雜問(wèn)題。這種長(cháng)思維鏈能力被視為模型向人類(lèi)智力水平靠攏的關(guān)鍵標志。周鴻祎認為，未來(lái)“快思考”與“慢思考”協(xié)同的混合架構，將成為提升模型復雜任務(wù)處理能力的主流方向。

而伴隨技術(shù)范式的轉變，算力需求結構也發(fā)生顯著(zhù)變化。周鴻祎表示，大模型的算力消耗模式正從“預訓練Scaling Law”向“后訓練Scaling Law”遷移，推理階段的算力需求占比持續攀升，成為未來(lái)算力資源分配的重點(diǎn)，這對企業(yè)和科研機構的算力規劃與資源配置提出了新的要求。

一方面，模型發(fā)展路徑逐漸從“大而全”轉向“專(zhuān)而精”。未來(lái)，除頭部科技企業(yè)外，多數機構將聚焦垂直領(lǐng)域大模型開(kāi)發(fā)，通過(guò)深度定制滿(mǎn)足行業(yè)個(gè)性化需求。受設備性能與算力成本的制約，大模型小型化趨勢愈發(fā)明顯。周鴻祎介紹，360公司研發(fā)的7B-70B小參數模型，體積僅為傳統模型的1%-10%，卻保留了70%以上的能力，普通電腦配顯卡即可運行，極大降低了大模型的應用門(mén)檻，推動(dòng)其在終端設備上的普及。

另一方面，在模型能力的影響因素方面，知識質(zhì)量與密度正取代數據數量，成為關(guān)鍵變量?；ヂ?lián)網(wǎng)海量數據中摻雜的低質(zhì)量信息對模型性能提升有限，而組織內部的優(yōu)質(zhì)知識經(jīng)過(guò)篩選整合后與模型結合，能顯著(zhù)優(yōu)化訓練效果。

成本的急劇下降，也成為大模型發(fā)展的重要趨勢之一。兩年前，高昂的部署成本讓多數企業(yè)望而卻步，如今GPT等效智能價(jià)格大幅降低，國內開(kāi)源模型的出現更使模型成本降到幾乎為零。這為大模型在企業(yè)場(chǎng)景中的大規模應用掃清障礙，加速各行業(yè)智能化轉型進(jìn)程。此外，多模態(tài)能力成為大模型發(fā)展的必備要素。具備視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等感知能力的大模型，能夠處理圖像、語(yǔ)音、文檔等多類(lèi)型信息，滿(mǎn)足復雜場(chǎng)景下的多樣化需求，實(shí)現從文字處理到全維度交互的跨越。

周鴻祎認為，開(kāi)源模式在A(yíng)I領(lǐng)域展現出強大的生命力，使中國AI技術(shù)實(shí)現快速發(fā)展。以DeepSeek為例，其憑借開(kāi)源策略吸引全球開(kāi)發(fā)者參與，構建起龐大生態(tài)，加速技術(shù)創(chuàng )新與共享。

在應用層面，小參數模型的發(fā)展讓“Personal AI”，即個(gè)人大模型時(shí)代加速到來(lái)。用戶(hù)僅需一臺電腦即可部署專(zhuān)屬模型，既保障隱私安全，又能通過(guò)個(gè)性化訓練提供精準服務(wù)，顯著(zhù)提升個(gè)人生產(chǎn)力。同時(shí)，“萬(wàn)物智能”呼之欲出，大模型將深度融入智能硬件，構建從智能家居到智能汽車(chē)的AIoT生態(tài)體系，為用戶(hù)帶來(lái)全新生活體驗。

在物理智能領(lǐng)域，大模型為無(wú)人駕駛、機器人等行業(yè)注入新動(dòng)能。通過(guò)強化學(xué)習范式，智能設備突破傳統規則限制，實(shí)現自我學(xué)習與能力涌現，更靈活地應對復雜場(chǎng)景。在科學(xué)智能領(lǐng)域，科學(xué)推理模型具有攻克重大疾病、解決能源自由等復雜問(wèn)題的巨大潛力，正引領(lǐng)著(zhù)人類(lèi)在科學(xué)領(lǐng)域加速實(shí)現重大突破。

周鴻祎指出，智能體作為大模型落地的核心載體，正重塑產(chǎn)業(yè)應用格局。通用智能體在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的局限性日益凸顯，未來(lái)發(fā)展將聚焦專(zhuān)業(yè)智能體，其市場(chǎng)潛力預計可達傳統SaaS模式的10倍。智能體可推動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)向“智能體開(kāi)發(fā)”轉型。為滿(mǎn)足復雜任務(wù)需求，智能體需整合多模態(tài)大模型的協(xié)作能力，同時(shí)借助聯(lián)網(wǎng)搜索拓展知識邊界，依托專(zhuān)業(yè)知識庫實(shí)現個(gè)性化與專(zhuān)業(yè)化服務(wù)。

在技術(shù)標準與架構層面，MCP（模型上下文協(xié)議）為智能體工具使用建立規范，提升其資源整合效率。Workflow Agent與自動(dòng)規劃Agent兩種框架形式相互補充，前者適用于企業(yè)流程標準化改造，后者在復雜任務(wù)處理中更具優(yōu)勢。隨著(zhù)技術(shù)演進(jìn)，智能體將從單智能體向多智能體協(xié)同發(fā)展，多個(gè)智能體通過(guò)分工協(xié)作解決復雜問(wèn)題，深度參與企業(yè)業(yè)務(wù)流程，逐步從工具角色轉變?yōu)閿底謫T工與人類(lèi)的合作伙伴。

值得關(guān)注的是，大模型快速發(fā)展也帶來(lái)一系列安全挑戰。周鴻祎表示，大模型的內容安全、攻擊防范、“幻覺(jué)”等問(wèn)題亟待解決。對此，360提出了“以模制?！彼悸?，通過(guò)安全大模型構建防護體系，確保AI技術(shù)發(fā)展安全、向善、可信、可控。