清华校长寄语毕业生：要主动拥抱AI时代，用创新精神塑造未来

“未来(wèilái)趋势应该是只有智能(zhìnéng)体，没有APP，智能体把(bǎ)APP都颠覆掉了。以后可能不需要软件公司，就都是智能体公司了。”华鲲振宇金融系统部总经理孔亮近日对第一财经表示。 华鲲振宇是一家以国产算力为根基的(de)服务器提供商，用户分布在互联网、金融(jīnróng)以及(yǐjí)医疗等领域。据孔亮观察，中国各行各业都在落地人工智能，而智能体正成为标配。亚马逊全球副总裁储瑞松近日同样表示(biǎoshì)，如今AI的发展又来到了(le)一个拐点，“我们正处在Agentic AI爆发的前夜。” 手机用户每次与豆包进行交互，医生每次在AI助手上进行知识查询(cháxún)，都是通过智能体(tǐ)对大模型推理(tuīlǐ)能力的调用。在大模型训练阶段，本土算力供应商略显捉襟见肘；智能体爆发带来的推理需求，则落在中国算力的能力范围(fànwéi)之内。 各行各业似乎都在拥抱智能体(tǐ)。 今年2月份，复星医药发布PharmAID决策智能体平台，这一平台底层既有海外领先的(de)大(dà)模型，也接入了(le)中国本土的Deepseek-R1大模型。这一智能体已接入全球多个临床资讯(zīxùn)及管线数据平台，该公司称其医药健康领域内容(nèiróng)生成准确率比通用大模型提升了50%。 PharmAID决策智能体平台包含了复星医药自己决策的风险偏好，也包含了存量的管线，旧管线、新管线匹配的关系。因此(yīncǐ)，这一平台目前是面向内部使用，复星医药首席数智官林锦斌说(shuō)：“目前这个(zhègè)阶段，我们还是自己的狗粮自己先(xiān)吃。” 人工智能已经渗透进入医疗的(de)方方面面。近日，中山医院周俭教授(jiàoshòu)、杨欣荣教授团队与(yǔ)鹍远生物联合开展的研究成果在国际期刊Molecular Cancer发布。这项研究基于(jīyú)高通量测序(cèxù)(cèxù)平台，通过小型靶向甲基化测序Panel，捕获(bǔhuò)血浆游离DNA的甲基化特征和片段组学特征，构建出融合深度神经网络构架的多模态人工智能模型，实现对多种消化道癌症的无创检测与组织溯源。强大的人工智能，使得基于液体活检的无创的消化道多癌早筛从概念走向现实(xiànshí)迈出关键一步。 中国每年有数亿人次(yìréncì)出行，差旅是智能体落地的重要场景。 2025年1月，OpenAI展示其智能体Operator，演示的核心(héxīn)能力之一就是一键式订票。今年6月份，滴滴企业版也推出内测的AI小滴差旅助手(zhùshǒu)(zhùshǒu)、管理助手、解决方案助手智能体。 对于商务出差的人来说，智能体最终也许(yěxǔ)能像一个行政助理(xíngzhèngzhùlǐ)那样(nàyàng)工作：分析企业差旅政策如飞机火车标准、酒店金额限制，结合员工偏好，衔接大小交通，生成一站式行程(xíngchéng)规划，并以“购物车”结算方式交给用户进行预订。 “效率成生存刚需的(de)当下，技术也在倒逼商旅行业变革。”滴滴企业服务事业群总经理蔡晓鸥说，这些智能体是基于70万企业累积的B端服务数据，采用开源(kāiyuán)模型Multi-Agent架构(jiàgòu)来实现的。“滴滴企业版希望用技术重构(zhònggòu)商旅效率，更精确地(dì)管理差旅路上的每一公里。” 智能体的应用，也(yě)会逐渐穿透，从用户的交互(jiāohù)层，深入到企业信息系统的数据库。 “过去我们一直在用AI来赋能数据库的(de)运维。过去这个事情比较难做，过去我们用的都是小模型，它基于规则的方式(fāngshì)来去触发(chùfā)，泛化性是很差的。现在有(yǒu)了大模型，它的学习(xuéxí)能力特别强，后续我们把智能体的技术嵌入存储，嵌入数据库，运维体验会发生翻天覆地的变化。”华为存储闪存领域总裁谢黎明近日表示。 医药研发、商旅出行、数据库(shùjùkù)运营(yùnyíng)等，上述这些不同案例显示，人工智能与智能体正在进入各行各业，并改变内部运行效率。 过去几年间，大模型带动(dàidòng)了新一轮的人工智能(réngōngzhìnéng)浪潮。如今人工智能发展，又来到了新的阶段。 “我们正处在Agentic AI爆发的(de)前夜。”储瑞松在亚马逊云(yún)科技中国峰会上表示。 智能体的爆发，技术基础是日新月异(rìxīnyuèyì)的大模型。 第一次工业革命时期(shíqī)的蒸汽机，解放了人和(hé)动物的肌肉力量，改变了纺织、采矿、交通等领域的效率(xiàolǜ)。现在的人工智能革命，芯片企业和大模型企业前赴后继，放大和解放了人类的智力。 在(zài)美国，谷歌、OpenAI等(děng)企业不断(bùduàn)迭代，推出性能更强大，效率更高的模型。在中国，阿里通义千问、DeepSeek等模型你追我赶，不断提升性能。 成本的下降，是一项技术得以商用的前提。储瑞松援引斯坦福大学2025年人工智能(réngōngzhìnéng)报告称，过去两年推理成本下降，已经不到(búdào)原来的百分之一(bǎifēnzhīyī)。 “像DeepSeek这样的模型一经推出就极大提升(tíshēng)了推理效率。这是非常令人振奋的事情，同时也(yě)促使(cùshǐ)很多模型提供商开始想尽办法优化自己的成本和运行效率。”亚马逊(yàmǎxùn)云科技全球技术总经理Shaown Nandi评价说：“推理成本的降低，既包括芯片性能的改进，也包括模型本身在(zài)结构和功能上的提升。” 人工智能的能力之所以令制药企业激动，是因为它解决了(le)一直困扰企业的问题——如何(rúhé)达成方向大致正确的选择。在(zài)研发(yánfā)管线纷繁复杂，动辄10亿美金起步的新药研发上，制药企业极度渴望确定性。“决策智能体(tǐ)，不可能一蹴而就，是需要持续投入的。”林锦斌说。投资(tóuzī)回报是管理者不得不考虑的事情，他负责复星医药的整个数字化的投资决策。在投资回报上就要“给(gěi)到我们管理层一个比较满意的结果。” “在DeepSeek之前，大家门槛比较高，投入产出比特别低。有了DeepSeek之后，大家可以有当期(dāngqī)的回报了,比如说一年就见效果。”孔亮对第一财经表示。华鲲振宇是(shì)华为的战略(zhànlüè)合作方，它以国产的鲲鹏(kūnpéng)和昇腾算力为基础，为国有大型银行客户，互联网用户等提供服务器，并帮助这些企业搭建起其(qǐqí)智能体。 两家美国公司谷歌和Anthropic推动(tuīdòng)了智能体标准的确定。 大模型公司(gōngsī)Anthropic首倡的模型上下文（MCP）协议，得到越来越多企业认可，中国企业阿里巴巴等也已经(yǐjīng)支持这一协议。 对于智能体来说，MCP是一个强大的解锁器和解码器。它就(jiù)像是通用的USB-C接口，智能体可以(kěyǐ)通过这个标准化接口，更便捷地访问任何一项(yīxiàng)服务、数据，并帮助用户按其需要来执行一些任务。 谷歌推出的开源标准A2A（Agent-to-Agent）协议(xiéyì)，旨在(zhǐzài)解决不同AI智能体之间的互操作性问题。通过统一的通信标准，A2A协议支持智能体之间的高效协作和任务(rènwù)管理。 “所有这些因素叠加(diéjiā)在一起，让Agentic AI的爆发几乎不可避免(bùkěbìmiǎn)。”储瑞松表示。 3月份，山西省人民医院上线私有化模型(móxíng)平台，算力(suànlì)底层是鲲鹏+昇腾的组合(zǔhé)，搭配DeepSeek-R1的70B大模型，再上面一层的智能体“省医AI助手”则内嵌到门诊医生、住院医生、护理和医技系统(xìtǒng)。 “山西人民医院IT维护可能二三十个(èrsānshígè)人，但是懂(dǒng)AI的可能就没几个人。”孔亮说。医院需要控制预算，也需要合作方提供(tígōng)完整的落地方案，以及人员AI培训。 山西人民医院有“数据不出院(chūyuàn)”要求，因此只能做人工智能(réngōngzhìnéng)的本地化(běndìhuà)部署。这是相当普遍的需求。“现在金融机构面临着(zhe)数据安全的问题，它要求数据保密性和不能够流出，所以我们建议由监管机构，或者有监管背景(bèijǐng)的机构，来成立一个大模型平台(píngtái)，成立这样的一个运营主体(zhǔtǐ)。”浪潮集团副总裁吴超表示，“现在大模型大家都在去做，头部客户有资金有实力，可以自己构建一套平台和资源，但中小企业没有那么多资金去构建平台。” 财富五百强的企业中，超过七成的工作负载仍然运行在本地，而非(fēi)在云上。金融(jīnróng)、教育(jiàoyù)等产业对数据保护极度重视，他们在许多场景搭建AI能力的时候，同样更愿意本地化部署。 山西省人民(rénmín)医院(yīyuàn)的AI部署方案，是中国人工智能闭环能力的一个代表：底层算力、中间的模型、上层(shàngcéng)智能体，以及使用场景都是本土化的。 DeepSeek出现之后，带动了一大批模型开源和降价。而且(érqiě)大参数的(de)模型，开始部署(bùshǔ)在中国本土(běntǔ)芯片之上。国产算力如华为的昇腾、摩尔线程、沐曦等搭上发展的快车。沐曦、摩尔线程等都开启了上市的进程，而华鲲振宇的收入迅猛增长。 对于(duìyú)中国芯片企业来说，芯片产品在训练过程中略显捉襟见肘(zhuōjīnjiànzhǒu)，但在推理环节可能绰绰有余。 大模型的训练过程，相当于把小孩培养成教授；使用大模型进行(jìnxíng)推理，就像是教授向成百上千(chéngbǎishàngqiān)的学生传道授业解惑。手机用户每次与豆包进行一次(yīcì)交互，医生每次在AI助手上进行知识查询，就是通过智能体对大模型推理能力的一次调用。日常亿万(yìwàn)次的智能体互动，使得(shǐde)推理所需算力逐步压过训练所需算力。 据孔亮预计，今后的(de)四五年(sìwǔnián)内，华鲲振宇出货的服务器，将有八成是用于推理，而只有两成是用于训练。市场需求的爆发，也会推动(tuīdòng)底层芯片技术的进步。 “就像以前大家都是用的纸和笔来办公(bàngōng)，用了电脑之后会提升办公效率(xiàolǜ)，但是这需要一个(gè)过程。我们现在就是把各行各业的一个个的业务场景全部智能体化，它是个很长的过程。”孔亮说。 谢黎明认为，智能(zhìnéng)体发展会(huì)变革人机交互的模式，自然语言交互会成为主流。 “未来的万事万物，不管你是什么样(shénmeyàng)的公司，你生产任何一个产品(chǎnpǐn)，你的产品一定会(huì)对应一个智能体。就像一辆自动驾驶的汽车，它一定会配一个自驾系统一样。”谢黎明说。 (本文(běnwén)来自第一财经)