百度沈抖：對AI的50條判斷

面對層出不窮的AI技術概念，你是否被各種問題困擾：

害怕投入太大，不知道如何精準用AI賦能自己的行業？

怎樣才能不被落下，同時又不會因為盲目跟風而成為被割的“韭菜”？

行業內外，厲害的人都是怎么用AI的？

這些問題的答案，不在眾聲喧嘩里，而在先行者跨越無數坑洼后提煉出的實戰心法中。

10月31日，無錫飛馬水城，混沌2025AI應用成果大課，我們榮幸邀請到一位深度參與并引領這場變革的產業先行者——百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖博士。他將在混沌的講臺上，與一眾AI學者、企業家、投資人、專家、實戰者，直面企業家們的真實困境，分享其助力超過65%央企及46萬家企業實現AI落地的核心方法論與前瞻判斷。

下文是沈抖老師過去關于AI的部分思考精華，我們提前感受下沈抖博士的思考深度與銳度。

立即鎖定席位，與沈抖博士及眾多同行者一道，在智能經濟的浪潮中，找準你的航向。

1.企業對AI基礎設施的要求，已經從降本增效轉向直接創造價值。

2.智能體，就是把人和結果連起來。

3.上一次大的行業變革，是在互聯網時代。而AI創造的價值，會遠超互聯網。

4.當價值的創造方式被重構，產業鏈也會進化，AI就會進入真正的超級周期。而今天，我們正站在這個超級周期的起點，加速進入智能經濟時代！

5.所有的技術突破，最終都要落到客戶價值上。

6.未來三年，推理降本，一定是企業最重要的工作。

7. 互聯網時代，核心是信息流通。網站和App，封裝的是信息，交付的也是信息，信息流通足以創造相當的價值。但智能時代不一樣。它的核心是Agent，也就是智能體，封裝的是智能，交付的是結果。

8.中國作為AI技術的策源地，要保持領先，我們就要在算力、模型、數據、工程這四個核心要素上持續創新。

9.生成式AI會帶來一個規模非常大的新職業，未來50%以上的人要去做指令師。

10.未來的工作模式，很有可能是一個聰明的人去指導一堆機器人。 這些機器人執行人類的決定，重塑整個生產線。 生成式AI還將徹底改變人機交互方式，更加直接和高效。

11.未來所有的企業都會強依賴大模型，而且所有的產品都會基于大模型來開發。

12.未來十年應該是比過往任何一個十年的變化都會更大。

13.人工智能是對人類能力邊界突破最大的一次飛躍，其意義遠超蒸汽機和工業革命。

14.人工智能或將實現想象即現實、所想即所得。

15.人工智能會極大地打開我們的需求，突破溫飽等傳統需求的天花板。

16.未來，每個人都有一件自己設計的衣服，這不是一種奢望，我覺得這是人工智能應該帶來的人的自由。

17.過去企業上云更多為了省錢，不用自己買服務器了；現在，AI跑在云上，直接幫企業創造價值。

18.在技術代際變革的時期，所有情緒都是合理的。但有一件事是確定的：那就是大模型的智力上限還會繼續拉高，大模型的應用會徹底改變行業格局。

19.ScalingLaws（尺度法則）的重心正在從原來的預訓練轉向后訓練。后訓練倚重的強化學習訓推一體是今年最重要的AI計算范式變革。

20.模型的能力決定了Agent能力的上限。

21.RFT（強化反饋精調）工具鏈，使得原來在傳統SFT模式下需要數千甚至上萬條數據才能實現的模型效果，現在大幅降低至只需數百條數據。”。

22.企業的AI云，不再是成本中心，而會成為新型的利潤中心。

23.所有計算產生的智能都會被封裝進Agents，參與價值創造和交付。

24.有多少場景，就有多少Agents。現在看來還是有些保守。現在的一個崗位、一個場景，以后就可能是幾個、幾十個Agents。

25.企業需要一套真正系統化的AI開發基礎設施，既要易用，又要強大，還能支撐Agent開發范式的持續創新。

26.企業應該從現在開始做好重構產品和服務的準備。這種準備包括基礎設施、思維方式、組織方式層面。

27.每個企業都應該在組織內部構建AI原生思維。重新思考產品、服務與用戶的關系。

28.不是去想著怎么用AI替代人，減少員工，而是怎么賦能員工擁抱新技術、創造新價值。

29.企業選擇基礎大模型要看三大指標：通用性能、迭代速度和工具鏈是否完備。

30.客戶已經不關心（模型榜單排名）這個事了，他們關心的是你們有什么樣的成功經驗、做過什么案例。

31.判斷模型好壞的標準是企業有沒有真的用起來、客戶是不是覺得有價值。

32.過去工廠靠經驗傳承，現在工廠有了數字老師傅；它不知疲倦，不會走神，永遠在幫你把關。

33.在制造業，每一個小錯誤都會累積成巨大的成本。AI把SOP生成和錯誤檢測自動化，等于是實時質檢員+新人培訓師合二為一。

34.過去企業上云為了省錢，今天這個理由已經撐不住了。因為智能體要進廠房、進課堂、進商場，直接參與生產和經營。

35.上云的目的，變成了要直接幫企業多賺錢，智能體得和業務綁在一起，成為企業的新引擎。再直白點，云要變成新的操作系統。

36.現在在AI上投入的每一塊錢，未來都會通過應用端產生數倍甚至百倍的收入。

37.系統的價值，不僅是解決某一個問題，而是讓企業擁有創造創造的能力。

38.今天AI開發的核心，是Agent。

39.RAG（檢索增強生成）仍然是控制幻覺、提高準確性的有效手段，而且非常經濟。

40.工具調用就是讓Agent做的更好。好用、強大的工具，會極大地擴展Agent的能力邊界。

41.工程師有50%到80%的時間，都得花在數據治理上。數據是比算力更重要的核心要素。

42.學習不是光靠知識，還需要情緒。一個熟悉又親切的虛擬老師，會讓你更愿意開口，也更容易堅持下去。

43.智能體和過去AI工具的區別是有了人設，有了互動感，學習成了更自然的交流。

44.未來企業不會再把AI當作外接的工具，而像電力、水一樣。

45.什么才是真正的AI云，怎樣才能真正做到智能優先？核心要素是算力、模型、數據和工程能力。

46.云智一體，智能優先。

47.如果大模型帶來的產業智能化變革勢不可擋，那我們唯一要做的，就是趕快行動。

48.從個人調用AI聊天、獨立開發者使用AI打造一人公司，到企業借力AI重構傳統業務，不同用戶群體共同催生了AI云需求的大爆發。

49.極致的計算效率仍然是大模型能力上限提升的核心驅動力。

50. 算力競爭已從 “比規模” 轉向 “比精算”，誰能把每一塊算力的商業價值榨到極致，誰就能率先讓 “成本中心” 變成 “利潤杠桿”。

抓住AI時代紅利；

根據業務的六大場景落地AI；

與2000多位AI先行者學習；

這場大課，可別錯過！

混沌2025AI應用成果大課（含大展）將于10月31日至11月2日在江蘇無錫飛馬水城舉辦，屆時，全國2000多位AI創新者與AI領域的著名企業家、投資人、AI創新專家將參與其中。