DoNews7月26日消息，2025世界人工智能大會(huì)（WAIC）于今日在上海開(kāi)幕。作為全球人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)盛會(huì)，本屆大會(huì)以“智能時(shí)代 同球共濟(jì)”為主題，匯聚全球智慧，展現(xiàn)中國(guó)方案。
活動(dòng)首日，MiniMax創(chuàng)始人、CEO閆俊杰先生作為特邀嘉賓出席大會(huì)開(kāi)幕式并在大會(huì)主論壇（上午場(chǎng)）發(fā)表主題演講《每個(gè)人的AI，Everyone's AI》。
以下為分享全文：
大家好，我給大家分享的題目是《每個(gè)人的AI，Everyone's AI》。講這個(gè)題目，跟我個(gè)人過(guò)去經(jīng)歷有關(guān)。當(dāng)Hinton先生開(kāi)始設(shè)計(jì) AlexNet 之時(shí)，我是國(guó)內(nèi)第一批從事深度學(xué)習(xí)研究的博士生；當(dāng)AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)上演，也是人工智能走進(jìn)所有人視野之時(shí)，我在參與一家創(chuàng)業(yè)公司；而當(dāng)ChatGPT出來(lái)的前一年，我們開(kāi)始創(chuàng)立MiniMax，也是國(guó)內(nèi)第一批大模型公司。
在過(guò)去的15年里，當(dāng)我每天面對(duì)任務(wù)寫(xiě)代碼，看論文做實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，一直都在想一件事：如此受關(guān)注的人工智能到底是什么？人工智能跟這個(gè)社會(huì)到底有什么樣的聯(lián)系？
隨著我們模型變得越來(lái)越好，我們發(fā)現(xiàn)人工智能正逐步成為社會(huì)的生產(chǎn)力。比如，我們?cè)谧鋈斯ぶ悄苎芯康臅r(shí)候，每天需要分析大量的數(shù)據(jù)，一開(kāi)始我們需要來(lái)寫(xiě)一些軟件來(lái)分析這些數(shù)據(jù)，后續(xù)我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)可以讓 AI 來(lái)生成一個(gè)軟件，來(lái)幫助分析所有數(shù)據(jù)。
作為一個(gè)研究員， 我非常關(guān)心每天AI領(lǐng)域的所有進(jìn)展，一開(kāi)始我們?cè)O(shè)想，是不是可以做一款A(yù)PP，來(lái)幫我們追蹤各領(lǐng)域的進(jìn)展？后面我們發(fā)現(xiàn)，這件事也不需要自己來(lái)做，讓一個(gè) AI Agent 來(lái)自動(dòng)跟蹤更加高效。
AI是更強(qiáng)的生產(chǎn)力，也是越來(lái)越強(qiáng)的創(chuàng)意。比如，15 年前上海舉辦世博會(huì)的時(shí)候，有一個(gè)非?；鸨募槲锝小昂殹薄＿^(guò)去 15 年，上海有了全方位的發(fā)展，我們?nèi)绻肜^續(xù)用“海寶”IP生成一系列更具上海特色，符合時(shí)下潮流的衍生形象時(shí)，AI 可以做得更好。正如現(xiàn)場(chǎng)屏幕展示的，徐匯書(shū)院×海寶、武康大樓×海寶，AI 能一鍵直出，幫我們生成各種各樣的創(chuàng)意形象。
再比如最近非?；鸬腖abubu，此前制作一個(gè)Labubu創(chuàng)意視頻，可能需要兩個(gè)月，花費(fèi)大約幾十甚至百萬(wàn)人民幣。通過(guò)越來(lái)越強(qiáng)的AI視頻模型，像大屏幕右邊展示的Labubu視頻，基本一天時(shí)間就可以生成出來(lái)，成本只有幾百塊錢(qián)。
過(guò)去六個(gè)月，我們的視頻模型海螺（Hailuo）已經(jīng)在全世界生成超過(guò)3億個(gè)視頻。通過(guò)高質(zhì)量的 AI 模型，互聯(lián)網(wǎng)上的大部分內(nèi)容與創(chuàng)意會(huì)變得越來(lái)越普及，低門(mén)檻讓每個(gè)人的創(chuàng)意得以充分發(fā)揮。
除了釋放生產(chǎn)力與創(chuàng)意之外，我們發(fā)現(xiàn)， AI 的使用其實(shí)已經(jīng)超出最初的的設(shè)計(jì)與預(yù)期，各種各樣想象不到的應(yīng)用場(chǎng)景正在發(fā)生；比如解析一個(gè)古文字、模擬一次飛行、設(shè)計(jì)一個(gè)天文望遠(yuǎn)鏡……這樣意想不到的場(chǎng)景，隨著模型能力越來(lái)越強(qiáng)，變得越來(lái)越可行；僅僅需要少量協(xié)作，就可以把每個(gè)人的想法變成現(xiàn)實(shí)。僅僅需要少量協(xié)作，就可以把每個(gè)人的想法變成現(xiàn)實(shí)。
面對(duì)這么多變化，一個(gè)想法開(kāi)始在我的心里涌現(xiàn)出來(lái)：作為一個(gè)AI創(chuàng)業(yè)者，AI 公司并不是重新復(fù)制一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，AI 是一個(gè)更基礎(chǔ)更根本的生產(chǎn)力，是對(duì)個(gè)人能力和社會(huì)能力的持續(xù)增強(qiáng)。這里有兩點(diǎn)比較關(guān)鍵：第一、AI是一種能力，第二是AI是可持續(xù)的。
人類(lèi)很難突破生物定律，永不停歇學(xué)習(xí)新知識(shí)，持續(xù)變聰明，而AI可以。當(dāng)我們?cè)诮ㄔ旄玫?AI 模型時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)，AI 也在和我們?nèi)祟?lèi)一起進(jìn)步，一起做出來(lái)更好的AI。就在我們公司內(nèi)部，員工每天需要寫(xiě)很多代碼，做很多研究型實(shí)驗(yàn)，這里邊大概有 70% 的代碼是 AI 來(lái)寫(xiě)，90% 數(shù)據(jù)分析是靠 AI 來(lái)做。
AI 怎么能變得越來(lái)越專(zhuān)業(yè)？大約在一年前，當(dāng)時(shí)訓(xùn)練模型還需要大量的基礎(chǔ)標(biāo)注工作，標(biāo)注員是一個(gè)不可或缺的工種。而今年，當(dāng) AI 能力變得越來(lái)越強(qiáng)的時(shí)候，大量機(jī)械的標(biāo)注工作被專(zhuān)業(yè)AI完成，標(biāo)注員則可以專(zhuān)注于更有價(jià)值的專(zhuān)家型工作，一起幫助模型變得更好。
標(biāo)注工作也不再是簡(jiǎn)單給 AI一個(gè)答案，而是教會(huì)AI思考的過(guò)程，讓AI來(lái)學(xué)習(xí)人類(lèi)的思考過(guò)程，從而使AI能力變得更加泛化，越來(lái)越接近人類(lèi)頂尖專(zhuān)家的水平。
除了通過(guò)專(zhuān)家來(lái)教 AI 之外，還有另外一種進(jìn)步，就是在環(huán)境中大量學(xué)習(xí)。在過(guò)去半年， 通過(guò)各種環(huán)境，從編程IDE，到 Agent 環(huán)境， 再到游戲沙盒，當(dāng)我們把 AI 放到一個(gè)能夠持續(xù)提供可驗(yàn)證的獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境中學(xué)習(xí)，只要這個(gè)環(huán)境可以被定義出來(lái)，有明確的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，AI 就可以把問(wèn)題給解決。這個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)也變得可持續(xù)，規(guī)模越來(lái)越大。
基于這些觀察，我們有一個(gè)非常確定性的判斷：AI 會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng)，而且這種增強(qiáng)幾乎是沒(méi)有盡頭的。
接下來(lái)出現(xiàn)的問(wèn)題是，AI這么強(qiáng)，對(duì)社會(huì)的影響越來(lái)越大，那么AI到底會(huì)不會(huì)被壟斷？它是會(huì)被掌握在一家組織里，還是掌握在多家組織里呢？
我們認(rèn)為，AI領(lǐng)域一定會(huì)有多個(gè)玩家持續(xù)存在。原因有三點(diǎn)：第一，我們目前用到的所有模型，都依賴(lài)對(duì)齊（Model Alignment）。很明顯，不同模型的對(duì)齊目標(biāo)其實(shí)是不一樣的，比如有的模型對(duì)齊目標(biāo)是一個(gè)靠譜的程序員，那么做 Agent 就會(huì)特別的強(qiáng)；有的模型它對(duì)齊目標(biāo)是與人的交互，那么它就會(huì)比較有情商， 能夠做流暢的對(duì)話(huà)；有的模型可能會(huì)充滿(mǎn)想象力。不同的對(duì)齊目標(biāo)反映了不同公司或者組織的價(jià)值觀，這些價(jià)值觀最終會(huì)導(dǎo)致模型的表現(xiàn)非常不一樣，也會(huì)使得不同的模型擁有各自的特點(diǎn)，并且長(zhǎng)期存在。
第二，我們?cè)谧罱肽暧玫?AI 系統(tǒng)其實(shí)都已經(jīng)不是單個(gè)模型了，而是一個(gè)多 Agent系統(tǒng)，里面涉及多個(gè)模型， 不同的模型也可以使用不同的工具，通過(guò)這樣的方式讓AI智能水平越來(lái)越高，能夠解決越來(lái)越復(fù)雜的問(wèn)題。這個(gè)東西帶來(lái)的結(jié)果是，單一模型的優(yōu)勢(shì)在這樣一個(gè)多 Agent 系統(tǒng)里逐漸變?nèi)?/strong>。
第三，在過(guò)去半年，有很多非常智能的系統(tǒng)，都不是大公司所擁有的。背后的原因，是過(guò)去一年開(kāi)源模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，開(kāi)源模型變得越來(lái)越有影響力。這張圖是過(guò)去一年比較受關(guān)注 AI 的排行榜，可以發(fā)現(xiàn)最好的模型還是閉源的，但最好的開(kāi)源模型越來(lái)越多，同時(shí)也在不斷逼近最好的閉源模型。
基于這三點(diǎn)原因，我們認(rèn)為， AI 一定會(huì)被掌握在多家公司的手中。
與此同時(shí)，我們認(rèn)為 AI 一定會(huì)變得越來(lái)越普惠，使用成本也會(huì)變得更加可控。
在過(guò)去一年半， AI 模型的大小沒(méi)有發(fā)生特別大的變化，即便我們可使用算力更多了。為什么呢？對(duì)所有實(shí)用模型而言，計(jì)算速度是一個(gè)比較關(guān)鍵的因素。如果模型計(jì)算速度特別慢，就會(huì)降低用戶(hù)的使用意愿，所以所有公司都關(guān)注模型的參數(shù)量和智能水平之間的平衡。
此前，模型大小增長(zhǎng)和芯片的進(jìn)步速度基本上是成正比的。我們知道芯片的進(jìn)步速度是每 18 個(gè)月會(huì)翻一倍，模型也會(huì)相應(yīng)保持這樣的增長(zhǎng)趨勢(shì)。而現(xiàn)在，雖然大家都有更多的算力了，模型參數(shù)卻沒(méi)有變得更大。那這些增長(zhǎng)的算力花在哪呢？
首先說(shuō)訓(xùn)練，規(guī)模增長(zhǎng)的速度在過(guò)去半年已經(jīng)變得比較緩慢，訓(xùn)練單個(gè)模型的成本實(shí)際上卻沒(méi)有顯著增加。這些算力花在做更多的研究跟探索上。而我們知道研究和探索，除了取決于算力之外，還取決于高效的整體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，高效的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以及一些天才的創(chuàng)意。
結(jié)果是，擁有非常多算力的公司和沒(méi)擁有那么多算力的公司，在訓(xùn)練上其實(shí)的差異可能不會(huì)那么大。沒(méi)有那么多算力的公司，可以通過(guò)持續(xù)提升自己的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、提升思考能力和組織形式，讓實(shí)驗(yàn)探索變得更加高效。
再說(shuō)推理，在過(guò)去一年，最好模型的推理成本其實(shí)是降了一個(gè)數(shù)量級(jí)，通過(guò)大量的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和優(yōu)化算法，我們認(rèn)為在接下來(lái)一兩年之內(nèi)，最好模型的推理成本可能還能再降低一個(gè)數(shù)量級(jí)。總結(jié)而言，我們認(rèn)為訓(xùn)練單個(gè)模型的成本不會(huì)顯著地增加。
我們認(rèn)為，大量創(chuàng)新能讓 AI 研發(fā)變成一個(gè)沒(méi)有那么燒錢(qián)的行業(yè)，但是算力使用還會(huì)增加。盡管 Token 會(huì)變得很便宜，但是使用 Token 的數(shù)量會(huì)顯著增加。去年ChatBot單個(gè)對(duì)話(huà)只要消耗幾千個(gè)Token，現(xiàn)在 Agent 單個(gè)對(duì)話(huà)可能消耗幾百萬(wàn)個(gè)Token，并且因?yàn)锳I解決的問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越實(shí)用，那么用的人也會(huì)越來(lái)越多。
讓每個(gè)人都用得起AI，這是我們對(duì) AI 發(fā)展的判斷。Intelligence with Everyone，這也是我們創(chuàng)業(yè)的初衷。我們認(rèn)為 AGI一定會(huì)實(shí)現(xiàn)，并且一定會(huì)服務(wù)大眾、普惠大眾。
如果有一天 AGI 實(shí)現(xiàn)了，其過(guò)程一定是由做 AI 的公司們和他們的用戶(hù)一起來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且這個(gè) AGI 應(yīng)該屬于多家AI 公司和它的廣泛用戶(hù)，而不是只屬于單個(gè)組織某家公司。
我們也愿意長(zhǎng)期為這個(gè)目標(biāo)而奮斗。感謝大家！
