2025外灘大會：從數據驅動走向“經驗時代” AI競爭進入新階段
【環球網科技報道 記者 李文瑤】9月11日，以“重塑創新增長”為主題的2025 Inclusion·外灘大會在上海黃浦世博園區開幕。在大會主論壇上，人工智能的發展路徑成為核心議題。與會嘉賓從技術、能源、倫理、產業等不同維度，共同勾勒出AI發展的現狀、挑戰與未來願景。
AI發展：從數據驅動走向*“經驗時代”*
人工智能正在經歷從數據驅動向體驗驅動的範式轉變。2024年圖靈獎得主理查德·薩頓提出了“經驗時代”的概念，標誌着AI發展進入新階段。他認為，人類數據紅利正逼近極限，人工智能需要從與世界的直接交互中生成新的知識源，這正是人類和其他動物的學習方式。
規模定律仍然主導着AI發展軌跡。美國國家工程院外籍院士張宏江指出，大模型的“規模定律”仍然有效，而推理模型的出現塑造了大規模發展的新曲線——“推理規模定律”。上下文、記憶等層面對計算的需求持續推升着算力擴張。
基礎設施擴張支撐AI產業化進程。張宏江列舉了OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等項目，2025年美國主要科技公司的AI相關資本開支預計超3000億美元，整個AI數據中心產業鏈正經歷大規模建設熱潮。
智能體經濟正在形成。人類正在進入“智能體羣”時代，數量龐大的智能體之間彼此交互、執行任務、交換數據和信息，甚至交換任務。人類與這些智能體羣的交互，將構成全新的“智能體經濟”。
開放資源成為AI競爭關鍵變量。阿里雲創始人、之江實驗室主任王堅在會上説道，我們正在經歷從代碼開放到資源開放的革命性變化。開源成為AI競爭的關鍵變量，“沒有人可以繞開這個變量來説下面我要怎麼做AI”。
AI挑戰：從能源瓶頸到倫理困境
能源需求成為AI發展的硬約束。中國科學技術大學核科學與技術學院教授孫玄援引數據稱，AI目前用電量佔全球用電量的1.5%，而根據類比人腦能耗比例，AI的耗電量最終可能達到全球總電量的20%以上。僅人工智能一個領域，就將產生巨大的能源缺口。
技術落地仍存巨大鴻溝。宇樹科技創始人兼CEO王興興指出，雖然AI在寫文作畫方面已經超過99.99%的人，但“真正讓AI幹活，還是一片荒漠”。具身智能發展面臨高質量數據短缺和模型算法挑戰，多模態數據融合並不理想，模型與機器人的控制模態對齊仍是難點。
倫理與社會治理的挑戰也日益凸顯。歷史學家、哲學家、“人類簡史系列”作者尤瓦爾·赫拉利警告，人工智能與所有以往技術的不同之處在於，它觸及了社會的中樞神經系統。“真正的危險不是‘機器人叛亂’，而是一種數字官僚體系正在擴張，把決定權從我們可質詢的人類，移交給我們看不見的算法。”
組織管理也面臨重構。王興興表示，隨着AI技術快速發展，人員規模擴大可能帶來協作效率降低，需要探索更高效的組織管理方式。AI時代的企業需要新型管理模式來適應技術變革節奏。
開源與管制的平衡成為新挑戰。王堅指出，開源概念在1998年4月才被一批極客固化下來，當時它取代了自由軟件、免費軟件等不同叫法。如今在AI時代，開放資源特別是數據和計算資源的開放，成為推動行業前進不可或缺的環節。他更願意將開源稱為“OpenResource”，強調“今天人工智能時代的開源已經不只是代碼開放，更是數據和計算資源的開放”。
AI未來：多元視角下的發展路徑
孫玄教授指出，“AI的終點是能源，能源的終點是聚變。”核聚變擁有極高的能量密度：1剋核聚變燃料釋放的能量相當於8噸石油。他提出了突破性展望：創造能夠自我學習的人工智能，基於物理規則自主探索聚變堆設計，就像AlphaZero自學圍棋一樣。
薩頓認為，強化學習帶領我們進入了新的經驗時代，但要釋放全部潛力，還需要持續學習和元學習技術。“經驗”指的是觀察、行動和獎勵三種信號在智能體與世界之間來回傳遞，這是一切智能的核心與基礎。
赫拉利則強調，任何真正重塑人類社會的系統，都不應“先上線再治理”。發達的技術社會必須有辦法及時發現並糾正自身的錯誤和偏見，這樣才能保證快速而安全地運轉。“衡量進步，不在於技術的速度，而在於我們之間合作的力度和共情的深度。”
王興興對未來保持樂觀，他認為現在創新創業的門檻已經大幅降低，真正可以用AI工具去實現新創意。在AI時代，小組織的爆發力會越來越強，“只要聰明，願意做事，荒漠中終會長出參天大樹。”
太空計算開啓AI新前沿。王堅分享了之江實驗室的創新突破：“今年5月14日，首次將12顆衞星同時發射上天，並在這12顆衞星組成的星座上，第一次把地面真正意義上的8B AI模型放到太空。”這標誌着“人工智能不應該缺失太空”，衞星之間首次實現完整互通互聯，為人工智能在太空帶來巨大機會。
王堅堅信：“人類去火星的路上，是不能沒有計算的陪伴和AI的。”這將是未來十到二十年最激動人心的方向。
協同發展中的AI未來
外灘大會上的討論揭示，人工智能發展已經進入深度融合期，技術突破、能源支撐、倫理規範和社會治理必須協同推進。
從技術層面看，AI正從數據驅動轉向經驗驅動，智能體經濟初現雛形；從支撐體系看，能源瓶頸需要通過核聚變等終極解決方案來突破；從社會維度看，全球協作和自我修正機制成為關鍵保障。
AI的未來不僅關乎算法和算力，更需要制度設計、能源基礎和社會共識的協同發展。正如赫拉利所言：“我們應該幫助人們更快地前進，也幫助人們安然面對現實的變遷，但不要逼人走得太快，以致迷失方向，被焦慮吞沒。”