AI正深刻改變著科研方向和創(chuàng)業(yè)方式。

圓桌對(duì)話現(xiàn)場(chǎng) 來源：AFAC2025金融智能創(chuàng)新大賽

8月27日，在AFAC2025金融智能創(chuàng)新大賽圓桌對(duì)話環(huán)節(jié)《臨界2025：AI時(shí)代青年定義浪潮的破局點(diǎn)》上，清華大學(xué)電子工程系副教授、博士生導(dǎo)師姚權(quán)銘指出，AI同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)在一定程度上加速了‘內(nèi)卷’，不過‘內(nèi)卷’也并非壞事。當(dāng)前，AI技術(shù)的發(fā)展讓跨界成為常態(tài)，科研領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，這種壓力促使科研人員重新思考做研究的本質(zhì)，是為了發(fā)表頂級(jí)期刊論文，還是讓技術(shù)在未來產(chǎn)生深遠(yuǎn)應(yīng)用價(jià)值。

姚權(quán)銘表示，他過去主要從事自動(dòng)化支持類技術(shù)，但在大模型時(shí)代，這類技術(shù)在一定程度上已被淘汰。過去‘小作坊’模式是為每個(gè)客戶定制模型、進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和模型調(diào)優(yōu)，如今大模型技術(shù)興起，這一過程已被標(biāo)準(zhǔn)化、平臺(tái)化替代。

他向博士生強(qiáng)調(diào)，從指標(biāo)上看，博士畢業(yè)要求有一篇畢業(yè)論文，未來或許要求發(fā)表六篇論文，但表面的數(shù)字增長并非全部。關(guān)鍵在于，論文應(yīng)解決技術(shù)核心問題，超越短期商業(yè)周期，指向未來可能的技術(shù)突破。

機(jī)器之心聯(lián)合創(chuàng)始人、副主編李亞洲認(rèn)為，人工智能的發(fā)展本質(zhì)上是‘內(nèi)卷式創(chuàng)新’過程。他從2014年開始報(bào)道AI領(lǐng)域，早期深度學(xué)習(xí)剛出現(xiàn)時(shí)，雖被視為具有突破顛覆性技術(shù)，但能解決的問題和應(yīng)用場(chǎng)景有限，如語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等任務(wù)。經(jīng)過數(shù)十年技術(shù)迭代，大模型技術(shù)興起，擴(kuò)大了AI的通用性和應(yīng)用場(chǎng)景，具備更廣泛解決問題的能力，促使大家跟進(jìn)大模型技術(shù)以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。

螞蟻集團(tuán)財(cái)富保險(xiǎn)事業(yè)群項(xiàng)目管理總監(jiān)、大賽執(zhí)委會(huì)主席李暉認(rèn)為，AI最終是提升生產(chǎn)力還是加速同質(zhì)化內(nèi)卷，取決于能否在平臺(tái)之外找到不可復(fù)制的差異化價(jià)值和優(yōu)勢(shì)。過去十年，創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷了兩個(gè)周期，一是以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為代表的創(chuàng)業(yè)浪潮，最大創(chuàng)新是應(yīng)用層創(chuàng)新，成就了滴滴、美團(tuán)、今日頭條等知名公司；二是當(dāng)下的AI創(chuàng)業(yè)潮，呈現(xiàn)出一定差異和特征。

李亞東指出，AI創(chuàng)業(yè)浪潮呈現(xiàn)明顯年輕化趨勢(shì)，很多博士在讀或剛畢業(yè)的年輕人做出知名創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目并迅速獲得投資。同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)業(yè)向應(yīng)用創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。他還提到，現(xiàn)在很多人推AI產(chǎn)品，先大肆宣傳吸引流量、用戶和投資，再完善產(chǎn)品，從技術(shù)領(lǐng)先創(chuàng)業(yè)變?yōu)榱髁啃詣?chuàng)業(yè)。

關(guān)于AI創(chuàng)業(yè)時(shí)代企業(yè)所需人才，Xcube.co首席幕僚長兼董事Eelee Lua認(rèn)為，企業(yè)成功不僅依賴創(chuàng)始人與技術(shù)，更需要‘創(chuàng)業(yè)型人才’。這類人才要具備批判性思維、跨領(lǐng)域執(zhí)行力和市場(chǎng)洞察力。她強(qiáng)調(diào)，AI普及可能讓人減少思考，軟技能愈發(fā)重要。

她指出，當(dāng)前全球企業(yè)用人有減少趨勢(shì)，人們要找出自己的強(qiáng)項(xiàng)和特點(diǎn)并展示出來。在這個(gè)時(shí)代，有三種人群不可或缺：一是技術(shù)底座構(gòu)建者，能為模型底座提供架構(gòu)；二是生態(tài)鏈接者和翻譯者，能洞察用戶痛點(diǎn)、快速解決問題，其模式具有模塊化、敏捷性特征；三是高緯度人機(jī)互動(dòng)實(shí)踐者，能運(yùn)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)高緯度人機(jī)互動(dòng)。

姚權(quán)銘談到高校培養(yǎng)科研人才的思路，他認(rèn)為有兩類人才。一類是深度研究型，偏好刨根問底，關(guān)注基礎(chǔ)概念，適合走學(xué)術(shù)道路；另一類有編程基礎(chǔ)，能對(duì)大模型保持批判性思考，能嘗試做API演示，能力強(qiáng)的可在頂級(jí)會(huì)議發(fā)表論文，這類人才偏向?qū)嵺`導(dǎo)向，是推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用落地的關(guān)鍵力量。他強(qiáng)調(diào)，不論哪類人才，都要具備整體思考與批判性思維，即講清楚自己做事的原因，這是AI無法替代的。

李亞洲補(bǔ)充說，AI人才需要扎實(shí)理論基礎(chǔ)，積極與產(chǎn)業(yè)界溝通，‘學(xué)界與業(yè)界結(jié)合將推動(dòng)更多基礎(chǔ)模型創(chuàng)新’。他建議從業(yè)者從算力思維轉(zhuǎn)向效能思維，從技術(shù)追趕轉(zhuǎn)向場(chǎng)景定義。

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