在飛速迭代的數(shù)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，正改寫著人類的生活方式，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競爭格局，為經(jīng)濟社會發(fā)展注入強勁動力。

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)展的趨勢觀點》的主題演講。他表示，在當(dāng)前AI發(fā)展進程中，大模型和智能體已成為最關(guān)鍵的要素，它們所展現(xiàn)出的發(fā)展趨勢不僅預(yù)示著人工智能領(lǐng)域的重大突破，更為各行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級帶來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。2025年之前聚焦于模型架構(gòu)創(chuàng)新及訓(xùn)練算法優(yōu)化，推動大模型從基礎(chǔ)框架成長為具備強大語言理解和知識生成能力的“基座”。而從2025年開始，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(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，成為行業(yè)探索的核心命題。在此進程中，智能體通過連接智能決策與業(yè)務(wù)流程，讓AI真正融入產(chǎn)業(yè)，釋放出巨大價值。

在周鴻祎看來，大模型的發(fā)展呈現(xiàn)出多維度的革新趨勢。全球范圍內(nèi)，大模型加速向推理時代邁進。借助強化學(xué)習(xí)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，能夠通過多步驟、深層次的邏輯推演解決復(fù)雜問題。這種長思維鏈能力被視為模型向人類智力水平靠攏的關(guān)鍵標志。周鴻祎認為，未來“快思考”與“慢思考”協(xié)同的混合架構(gòu)，將成為提升模型復(fù)雜任務(wù)處理能力的主流方向。

而伴隨技術(shù)范式的轉(zhuǎn)變，算力需求結(jié)構(gòu)也發(fā)生顯著變化。周鴻祎表示，大模型的算力消耗模式正從“預(yù)訓(xùn)練Scaling Law”向“后訓(xùn)練Scaling Law”遷移，推理階段的算力需求占比持續(xù)攀升，成為未來算力資源分配的重點，這對企業(yè)和科研機構(gòu)的算力規(guī)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(zhuǎn)向“專而精”。未來，除頭部科技企業(yè)外，多數(shù)機構(gòu)將聚焦垂直領(lǐng)域大模型開發(fā)，通過深度定制滿足行業(yè)個性化需求。受設(shè)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(shù)模型，體積僅為傳統(tǒng)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(yīng)用門檻，推動其在終端設(shè)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(shù)據(jù)數(shù)量，成為關(guān)鍵變量。互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)中摻雜的低質(zhì)量信息對模型性能提升有限，而組織內(nèi)部的優(yōu)質(zhì)知識經(jīng)過篩選整合后與模型結(jié)合，能顯著優(yōu)化訓(xùn)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(shù)企業(yè)望而卻步，如今GPT等效智能價格大幅降低，國內(nèi)開源模型的出現(xiàn)更使模型成本降到幾乎為零。這為大模型在企業(yè)場景中的大規(guī)模應(yīng)用掃清障礙，加速各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進程。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、聽覺等感知能力的大模型，能夠處理圖像、語音、文檔等多類型信息，滿足復(fù)雜場景下的多樣化需求，實現(xiàn)從文字處理到全維度交互的跨越。

周鴻祎認為，開源模式在AI領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的生命力，使中國AI技術(shù)實現(xiàn)快速發(fā)展。以DeepSeek為例，其憑借開源策略吸引全球開發(fā)者參與，構(gòu)建起龐大生態(tài)，加速技術(shù)創(chuàng)新與共享。

在應(yīng)用層面，小參數(shù)模型的發(fā)展讓“Personal AI”，即個人大模型時代加速到來。用戶僅需一臺電腦即可部署專屬模型，既保障隱私安全，又能通過個性化訓(xùn)練提供精準服務(wù)，顯著提升個人生產(chǎn)力。同時，“萬物智能”呼之欲出，大模型將深度融入智能硬件，構(gòu)建從智能家居到智能汽車的AIoT生態(tài)體系，為用戶帶來全新生活體驗。

在物理智能領(lǐng)域，大模型為無人駕駛、機器人等行業(yè)注入新動能。通過強化學(xué)習(xí)范式，智能設(shè)備突破傳統(tǒng)規(guī)則限制，實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與能力涌現(xiàn)，更靈活地應(yīng)對復(fù)雜場景。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(fù)雜問題的巨大潛力，正引領(lǐng)著人類在科學(xué)領(lǐng)域加速實現(xiàn)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(yīng)用格局。通用智能體在專業(yè)領(lǐng)域的局限性日益凸顯，未來發(fā)展將聚焦專業(yè)智能體，其市場潛力預(yù)計可達傳統(tǒng)SaaS模式的10倍。智能體可推動軟件開發(fā)向“智能體開發(fā)”轉(zhuǎn)型。為滿足復(fù)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，同時借助聯(lián)網(wǎng)搜索拓展知識邊界，依托專業(yè)知識庫實現(xiàn)個性化與專業(yè)化服務(wù)。

在技術(shù)標準與架構(gòu)層面，MCP（模型上下文協(xié)議）為智能體工具使用建立規(guī)范，提升其資源整合效率。Workflow Agent與自動規(guī)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(fù)雜任務(wù)處理中更具優(yōu)勢。隨著技術(shù)演進，智能體將從單智能體向多智能體協(xié)同發(fā)展，多個智能體通過分工協(xié)作解決復(fù)雜問題，深度參與企業(yè)業(yè)務(wù)流程，逐步從工具角色轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字員工與人類的合作伙伴。

值得關(guān)注的是，大模型快速發(fā)展也帶來一系列安全挑戰(zhàn)。周鴻祎表示，大模型的內(nèi)容安全、攻擊防范、“幻覺”等問題亟待解決。對此，360提出了“以模制模”思路，通過安全大模型構(gòu)建防護體系，確保AI技術(shù)發(fā)展安全、向善、可信、可控。