阿里云王坚：中国AI不惧R2迟发！靠「群体智能」破局：算力不是瓶颈，但AI应用层急需炸开OpenAI想象围墙！ 原创

编辑 | 伊风

​出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

刚刚，阿里云创始人王坚的最新采访上线，聊透了中国 AI 的节奏、方向和人才观。

这场采访在 WAIC（世界人工智能大会）之后录制，话题也极具分量：中国的 AI 未来。

从基础研究到商业落地，从技术节奏到人才争夺，王坚几乎是一次性梳理了他对当前 AI 浪潮的核心判断。

其中，王坚有一句话特别有代表性：

“中国不是传统意义上的市场，而是技术的试验场。 很多项目五到十年后可能都会消失，但它们推动了探索，这本身就是价值。”

他认为技术必须要经过市场的淬炼。“技术如果不进入市场，是永远不会成熟的。你必须把技术真正投入到市场中去验证，才能真正锤炼出有价值的技术。”

主持人随后追问了一个犀利的问题，直接问他怎么看 DeepSeek 迟迟没发布第二款推理模型。

王坚回答得很坦诚——

 “这轮你跑得快，下一轮可能换另一个人跑得快；节奏可能会慢下来，但只要你够好，你就还能追上来。

 这不是残酷，这是健康——因为你和最有竞争力的人在一起工作，这正是新技术诞生的方式。”

不过，王坚也谈到，目前的AI应用仍然在被ChatGPT所代表。我们必须充分发挥“应用想象力”和创造力，基于优秀的AI模型开发出真正有价值的AI产品。

他还在采访中回顾了自己早期主导阿里云的经历，称这是“极其幸运的一件事”，因为：

 “可能只有 1% 的技术最终能转化为商业，90% 都只是技术本身。 云计算恰好是那个少数能活得很久、可能支撑百年的技术。”

他更表示自己在启动阿里云时，就已经预见到：AI会成为云计算的“最大客户”，“只是没想到AI会来得这么快、这么猛烈、这么好。”

在访谈尾声，他直言不讳地表达了对硅谷“天价抢人”的看法：

“创新早期需要的不是贵的人，而是对的人。 

如果这真的是一次创新，那就意味着——这个时候的“人才”根本没人关注他们，他们大多还没什么名气，也没人抢着要他们。”

这个采访非常扎实，评论区有一条留言说得非常贴切：

这个人简直就是个宝藏！见解太棒了！

而且完全没有那些美式采访常见的浮夸风格……

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接下来，让我们一起看看这场难得的深度对话，Enjoy👇

1.计算力的变化彻底改变了我们“如何思考”

主持人

王博士，非常感谢您接受彭博社的采访。现在在人工智能领域，最吸引您注意的是什么？

王坚

是它正在改变我们做事的方式，甚至改变我们思考问题的方式，对吧？

你知道，我本科学的是心理学，所以“人工智能”这个词、甚至这个领域，对我来说并不新鲜。我在大学时就已经开始接触这方面了，那是80年代初的事了。那个时候的技术其实还处在一个非常不稳定的阶段。我们那时讨论的AI，基本上都在处理所谓的“玩具问题”（toy problem）——这些问题本身其实是人为设计出来的，甚至可以说是“人为的问题”，没有太大实际意义。

但今天你可以看到，技术已经越来越成熟了，而我们现在尝试去解决的问题，是真正困难、真正有价值的现实问题。所以对我来说，这是一个巨大的变化——从早期那种不稳定的技术，和人为的问题，转变到现在我们拥有了真正强大的技术，去解决真正复杂、现实的难题。

主持人

您刚才提到，AI还能改变我们的思维方式。您怎么看这种关系？

王坚

这种关系其实非常直接。很多人谈论计算力，说“我们现在有10倍的计算力”之类的。但如果我们从“时间”这个维度去看，就能明白为什么它会改变我们的思维方式。

打个比方吧：如果我给你一百万倍的计算力，你做事的方式一定会变，对吧？就像你骑自行车时思考的是怎么从香港去上海或者去杭州。但我如果给你一辆汽车，你的思维方式就变了。如果再给你一架飞机，那又是另一种思维方式了。而如果给你一枚火箭，那就完全是另一种层次的思考了。

所以，计算力的变化其实是在改变我们“如何思考”的方式，就像从骑车变成开车、再变成飞行一样。

主持人

 那么，如果我们以交通方式演进来类比，从步行、自行车到汽车再到火箭——对于AI从普通智能、到通用智能（AGI）、再到超级智能（ASI），您觉得这样的思维方式是对的吗？

王坚

其实我不太喜欢这种分类方式。AI就是AI，你说AI到超级AI，只能说是一种进化，能力增强了，仅此而已。要硬区分这些阶段，其实是很困难的。

就像人类成长一样，从幼儿园到博士，其实是一个连续的过程，能力在不断增强。但你很难说某一个阶段和另一个阶段之间有本质性的差别。孩子的学习能力其实也很强，这和博士生某种程度上也很像。

2.谈具身智能：AI为机器人提供了一种新的“引擎”

主持人

那现在很多公司都在做“具身智能”（embodied AI），比如人形机器人，您怎么看这个趋势？

王坚

我觉得这是一个非常有趣的现象。如果你看30年前，甚至50年前的AI，它是非常“窄”的一个领域。那时候的AI是AI，自然语言处理是自然语言处理，计算机视觉是计算机视觉，机器人学是机器人学——彼此是完全不同的学科。

但今天AI已经成为一个“平台”了。现在从事自然语言处理的人会说“我在做AI”，这很正常。但你仍然要清楚地知道“机器人就是机器人”。

所以我的看法是，机器人是否算AI其实并不重要，更关键的是——AI所产生的成果是可以部署到机器人里的。这是关键。

机器人本身是一个不同的领域，它的底层技术是不一样的，但它确实需要AI。这就像是以前的汽车是柴油引擎，而现在可能换成了电动引擎。对我来说，AI只是为机器人提供了一种新的“引擎”，就这么简单。

3.中国市场是新技术的试炼场，AI发展靠群体力量

主持人

那您怎么看中国AI未来几个月或几年的发展？

王坚

我觉得中国最有意思的一点是——我们有机会去探索“几百万种可能”。大家对技术都很着迷，也在尝试做各种各样的事情。当然，其中很多项目在五到十年后可能都会消失，但这其实没什么不好，它们帮助我们不断去探索。

第二点是关于我们如何看待“中国市场”。三四十年前，说到“市场”，大家想到的是“卖东西的地方”——这是一种非常典型的市场理解。

但根据我在阿里云的经验，我认为“市场”的一个核心作用，是推动技术成熟。技术如果不进入市场，是永远不会成熟的。你必须把技术真正投入到市场中去验证，才能真正锤炼出有价值的技术。

 所以今天，中国市场其实在推动新技术、促进技术成熟方面，扮演着非常非常重要的角色。它甚至成了新技术的试验场。现在的“市场”已经不再是传统意义上那个“新兴市场”了，而是一个新技术的试验平台。我认为中国在这方面可以发挥很大的作用。

主持人

我们知道中国AI的创新周期一直很快，但如果这种节奏放慢了会怎样？比如，有人担心DeepSeek迟迟没有发布第二款推理模型，您觉得这需要担心吗？

王坚

我想说，如果只是靠一个组织或一个人，是不可能长期一直保持非常快的节奏的，对吧？年轻时可能还能连续三天不睡觉工作，但现在不行了，绝对不行了。你不可能30天不睡觉还能保持高效，这不现实。

主持人

在中国也是如此吗？

王坚

当然。但我想说的是，如果是“集体”去推动，我们还是可以实现非常快速的迭代。这也是我特别喜欢“群体心智”（collective mind）这个概念的原因。比如说DeepSeek在某方面推进得很快，然后我们还有Qwen（通义），还有Kimi（月之暗面）等等，大家共同努力，就能形成很快的迭代。我觉得这很好——这也是“人口红利”的意义所在。

所以，大家在一起并不只是为了竞争和争输赢，而是因为这种“你快我也快”的机制，会带来整体技术的高速演进。这一轮你跑得快，下一轮可能换另一个人跑得快，最终它可能会慢下来，但如果你足够好，你又能追上来。我不觉得这种状态残酷，我觉得它很健康——因为你会和非常有竞争力的人一起工作，这正是新技术诞生的方式。

主持人

听起来您更倾向于把这看作是一场马拉松而非短跑。那么现在还有“新选手”能加入这场比赛的机会吗？

王坚

至少在AI领域，这确实是一场马拉松。因为我认为没人能看清未来的全貌，而这趟旅程还处在非常初期的阶段。

所以在这个意义上，短期的胜负其实没那么重要。更重要的一个判断是：你今天的优势，是否真的会变成别人难以追赶的“护城河”？但就我个人而言，我没看到有什么优势是会真的成为别人追不上的门槛的。

今天的领先，更像是进入下一阶段的一个“过程”而已。所以这是个非常令人兴奋的时代，尤其是对年轻人来说——每天都有新事情发生，每天都有新机会。

4.模型已经足够好了，但AI应用仍然缺位

主持人

您提到过的Kimi，还有阿里Qwen,以及DeepSeek。在今天的中国，有没有哪一款小语言模型或大语言模型特别让您印象深刻？

王坚

其实现在中国做大模型的团队非常多，但真正要了解其他人在具体做什么，其实并不容易。

从我接触的年轻人来看，他们在“人机对话”方面起点很高，特别是在像杭州这样的地区，或者整个长三角区域。也许你听说过一种说法，我没有确切数据支持，但大家都这么说：在杭州，每四五个人中就有一个是CEO。这个说法不一定准，但它反映了这里人们创业的热情。非常有意思，也对年轻人非常友好。

主持人

我真想看到那个数据：杭州街上五个人里一个是CEO（笑）。那在中国开发AI模型，您觉得最大的挑战是什么？是把它推向市场、让大家知道并使用？还是在“构建模型”这一端更难？

王坚

我认为，真正的挑战是“创造力”。很多人总说算力是瓶颈，但我不认为它是关键问题，至少目前不是——尤其是在过去六到十二个月，这个观点更加明确。我甚至觉得，所谓“算力是最大障碍”的说法有点像“舞台剧”。

不论是Qwen（通义）还是DeepSeek的基础模型，其实都已经足够好了，甚至在某些方面比GPT-4还强。我们现在真正需要的，是有创造力的人来基于这些模型开发出真正有价值的应用。

目前的问题是，我们的“应用想象力”太受OpenAI的限制了。大家一想到AI应用，就只想到ChatGPT。但其实还有很多很多场景是可以探索的——能不能有人开发出像ChatGPT这样规模的应用？这就是当前最重要的事情。

5.“云”和“互联网”完全不同，曾预判AI会成云计算的“最大客户”

主持人

我翻看了您写的那本书，讲的是您在阿里云的旅程，还有您对这项业务的愿景，前言是马云写的。他说第一次见到您时，被您对互联网技术未来的想象所震撼，甚至希望能早点认识您。不过让我觉得有意思的是，您当初还必须“说服”阿里内部的人，相信“云”是正确的方向。

王坚

是的，因为从根本上讲，“云”这件事和“互联网”的思维方式是完全不同的。你得知道，二十年前，整个阿里、甚至整个行业的主流思维都还是“互联网思维”。而云计算，其实在当时并不那么“贴合”这种思维。这就是一个根本性的不同。

 我常对同事说，我很幸运能参与这个事业。它和其他大多数业务非常不同——大多数生意是“从商业出发”，然后用技术来支持商业。而云计算不是这样，它必须是“先有技术”，这是关键。所以它首先是一个技术。其次，也不是所有的技术都能成为生意。实际上，我经常说，可能只有1%的技术最终能转化为商业，剩下的90%其实都只是技术而已。所以我们真的非常幸运。

它不仅成了一个生意，而且还是一个“可以长久持续”的生意。你想想，很多生意都有生命周期，每10年你就得重新思考机会。但云计算是一个非常好的“混合体”，它有可能再持续50年，甚至100年。因为计算本身就是一个非常基础性的东西。

我们常用“电力”和“计算”来做类比，是有道理的。电力是一项可以持续100年的产业，计算也是。这就是人们一开始难以理解的地方——因为它太基础了，所以一开始很难被看清。

主持人

那您在最初启动阿里云的时候，有预料到它会成为如今阿里增长最强劲的支柱之一吗？毕竟它最早只是作为电商的一个“支持性工具”而已。

王坚

我不能说我当时就预见到AI会成为云计算的“最大客户”，虽然我现在可以说“是的，我有这种预判”，但实际上我要承认，我没想到AI会来得这么快。

我很抱歉没有早点讲清楚这一点。我确实觉得AI会到来，但没想到它会来得这么快、这么猛烈。这真的让我觉得，实在是“来得太好了”。

不过我一直相信，这确实是一个非常好的生意。因为互联网的出现——很有意思的是，如果没有互联网，其实也不会有云计算这样的业务。正如我在书里写的，互联网的一个关键贡献是“把数据聚集了起来”。这和传统行业完全不同——传统行业并不具备这种“聚合数据”的特性，而互联网让一切变得数据化。

我当时预测到了“数据将会改变我们的商业方式”，但我没能更早地意识到：“数据+模型+算力”，这三者结合在一起，会变成AI，并真正改变商业的运行方式。

主持人

我觉得人们有时容易忽略这样一个事实：您当初是在中国还没有任何云计算产业的情况下，几乎从零开始做出阿里云。当时美国也只有少数几家公司在做，您当然也参考了一些启发，但最大的挑战是什么？

王坚

首先，我要说我真的很幸运——你可能不信，我从来没有为阿里云写过一份商业计划书。

主持人

真的吗？

王坚

真的。这意味着你根本没法写一份商业计划书。

主持人

没有遇到阻力吗？

王坚

不是没有阻力，而是说，这件事压根就没法用一份计划书来表达。说实话，我个人也不太喜欢所谓“商业计划书”。尤其是当你要做创新的事情时，我更反感那种计划书的思维方式——这可能是我自己的偏见吧。但我始终认为：如果你写不出来一份商业计划书，那就干脆别写。

主持人

这或许也是很多人当时“有疑问”的原因吧。

王坚

是啊，这也是我觉得自己“运气好”的原因。你要知道，当时几乎所有人都觉得自己在做云计算，包括阿里内部的人也一样。因为它太新了，谁都说不清楚这到底是什么，这本身就是一件非常具有挑战性的事。

但我真的很幸运——我是在中国互联网高速增长的时期开始做这件事的。我们当时也赶上了“星计划”（Star Program），我拿到的第一笔钱就是来自这个创业扶持项目。所以我一直很喜欢“初创公司”，也喜欢那些一无所有、但却敢于出发的人。

6.谈硅谷天价挖人：身价高不等于有能力，不认同挖人是成功密码

主持人

我们现在看到的一个现象是，很多资金正在流向“顶尖人才”。尤其是在硅谷，经常有些天价投资的故事，有人甚至能拿到几亿美元。您怎么看这种现象？

王坚

我不觉得这是一种“典型”的做法。举个简单的例子吧——2008年我刚开始做阿里云的时候，我第一件事就是去硅谷找人才。

那时候我到硅谷跟很多人聊过，结果发现，其实我们在那边并没有引起太多关注，毕竟我们是新来的。另外有些人才，实在是太贵了。

贵也就意味着一个问题：你并不知道这个人是不是真的有能力，还是只是“身价高”。所以说到底，这其实是个“创新”的问题。

在创新的早期阶段，我不认为“人才”是最大的难题。你真正需要的，不是最贵的人，而是“对的人”。因为你做的是一件新的事情，如果这真的是一次创新，那就意味着——这个时候的“人才”根本没人关注他们，他们大多还没什么名气，也没人抢着要他们。

所以今天你看到的那些高薪挖人、疯狂争抢，更多是在围绕“现有业务”的成功和“现有技术”的优势在卷。这是我的看法。

但我认为，我们现在真正有机会去关注的是——那些“今天没人知道的技术”。而这样的人才，其实是“可获取的”。我不能说他们“便宜”，但至少你是能接触到的。

所以归根结底，问题在于你的“愿景”：你到底想走向哪里。过去20年里，这种情况反复发生——当大家都盯着所谓“当红人才”时，其实真正值得关注的人，反而是那些没人抢的人。

这种事并不新鲜。我可以讲个我自己的例子——ZJ（注：没有听得很清楚，应该是周靖人）就是我当年亲 自面试的。大概15年前我面试了他，现在他在带团队做通义大模型。你可能在杭州时见过他。

主持人

听起来您是觉得，这种砸钱抢人的做法，并不一定合理？

王坚

对，我得说实话——现在硅谷这种状况，不是我认同的“成功公式”。这是我真心的看法。

本文转载自​​51CTO技术栈​​，作者：伊风